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algorithm - 超分辨率和拉普拉斯项
我正在编写一个允许执行 SuperResolution 算法的程序。在书中，在复原的路上，他们使用了离散的拉普拉斯算子。我必须以某种方式将矩阵（我的图像）乘以这个拉普拉斯算子。所以，我必须将此运算符表示为矩阵，但我无法想象如何？
书中的文字：
拉普拉斯算子是一个二阶导数项，但对于离散数据，它可以通过具有以下形式的掩码的单个卷积来近似：
操作员将此卷积作为矩阵乘法执行。它具有如下形式（空白代表零）。
PS对不起我的英语！:)
python - python中matlab的deconv的高效版
python中matlab的deconv是否有有效的实现？
（令人惊讶的是，谷歌搜索并没有带来有趣的结果）
image-processing - 在 RGB 图像上应用非锐化蒙版？
RGB 图像的 Unsharp 蒙版算法是否与灰度图像相同？我只是将其应用于所有渠道吗？
或者也许我可以转换 RGB -> HSL 并应用它，然后返回 RGB？
谢谢
image-processing - 使用 FFTW 进行图像卷积时内核在哪里居中？
我正在尝试使用 FFTW 进行图像卷积。
起初只是为了测试系统是否正常工作，我执行了 fft，然后执行了逆 fft，并且可以得到完全相同的图像返回。
然后向前迈出一小步，我使用了身份内核（即，内核[0][0] = 1，而所有其他组件都等于 0）。我在图像和内核（都在频域中）之间取了分量乘积，然后做了逆 fft。从理论上讲，我应该能够得到相同的图像。但是我得到的结果与原始图像非常不一样。我怀疑这与我在将内核 fft 进入频域之前将内核居中的位置有关（因为我将“1”放在内核 [0] [0] 中，这基本上意味着我将积极的部分居中在顶部剩下）。谁能告诉我这里出了什么问题？
matlab - 矩阵和子矩阵之间的反卷积
我有一个矩阵a=[[1 2 3]; [4 5 6]; [7 8 9]]和一个子矩阵b=[[5 6];[8 9]]。
matlab中是否有反卷积的方法(a,b)？
我正在寻找一种方法来识别可能的巨型矩阵中是否存在子矩阵。通过一种反卷积，我希望获得类似于矩阵的东西，周围和1子矩阵存在的地方都是零。
在上面的示例中，a1在右下角。
c++ - 使用 CUDA 进行循环卷积
在 FFT2D 论文中
在图 1 和图 2 中指出：
假设图像大于卷积核，实际中通常是这种情况，卷积核需要根据图 1 扩大到图像大小并进行填充。如图 2 和图 3 所示（见下文），带有扩展核的循环卷积等价于带有初始卷积核的循环卷积。
如果我对一个元素执行内核和图像之间的卷积，并尝试在扩展内核和同一元素的图像之间执行卷积，它会产生不同的结果。
我在某处读到“循环卷积”与经典的“卷积”相同，这是正确的吗？否则我应该如何解释这个？
cuda - CUDA - 如何在卷积之前填充内核？
我知道频率乘法 = 离散信号（向量）在时间空间中的循环卷积。
我也知道“只有在 x(n) 和 h(n) 在 DFT 之前用零填充以使它们各自的长度为 Nx+Nh-1 时，卷积定理才会产生所需的线性卷积结果，基本上将所有循环归零文物。”
一切都适用于向量..但我的目标是与本文中的矩阵进行循环卷积：
如果您观察前两个图（图 1 和图 2），您会看到内核以一种我以前从未见过的奇怪方式填充，这是什么？
image-processing - Leptonica 中带有偏差的卷积
我想用卷积核过滤像素，但有偏差，我看不到如何使用 Leptonica API“模拟”偏差。
到目前为止，我有：
任何想法如何模仿经典的“偏见”？我试图在 pixConvolve 之前或之后将它的值添加到图像的每个像素，但结果不是大多数图像处理软件观察到的结果。
c++ - 搜索基于 3D fft 的卷积库
我有一个大的 3D 矩阵和一个小的 3D 矩阵，我想使用基于 3D fft 的卷积在较大的矩阵中找到我的小 3D 矩阵的最佳匹配。你有任何 C++ 代码可以做到这一点吗？
matlab - 跨维度转换matlab
我有一个 3D 体积，我想在第一维上应用一个高斯滤波器（带 conv）。这意味着我希望每一列都与过滤器独立地进行卷积。我需要类似的东西：
我尝试的是用零填充立方体的列（到过滤器宽度的大小），然后使用：
但这太耗费内存/时间了！
谢谢 Matlabit