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网络多媒体Tag内容描述：<p>1、原图像 拉普拉斯算子锐化 010 1-4 1 010 0-1 0 -1 4-1 0-1 0 把原图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护 拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能复原背景信息。 如果拉普拉斯掩模中心系数为负 如果拉普拉斯掩模中心系数为正 如果所使用的定义具有负的中心系数，那么就必须将原始 图像减去经拉普拉斯变换后的图像而不是加上它，从而得 到锐化的结果。去模糊掩模： 0-10 -15-1 0-10 -1-1-1 -19-1 -1-1-1 原图像拉普拉斯算子 锐化 拉普拉斯算子锐化+ 原图像 0-1 0 -1 5-1 0-1 0 一阶锐化v.s.二阶锐化 一阶微分会产生较宽的边缘 二阶微分。</p><p>2、第10章 基于内容的多媒体信息检索,IBM的视觉化程式Pearle，对维基百科使用者编辑记录，其数据进行视觉化的呈现。 维基百科上总计数兆位元组的文字和图片正是大数据的例子之一,大数据（Big Data）：所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯 。 4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、veracity（真实性）。 Big Data：大数据时代,大数据时代,大数据的应用,google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散。</p><p>3、2.1 引言 2.2 图像的灰度变换 2.3 图像平滑 2.4 图像锐化 2.5 图像的同态滤波 2.6 彩色增强,第2章 图像增强,掌握数字图像增强的基本方法和技术。 掌握数字图像灰度的线性与非线性变换的方法及应用。 熟悉直方图均衡化、直方图规定化的步骤。 掌握图像平滑的基本方法，如邻域平均法、中值滤波法、低通滤波。 掌握图像锐化的基本方法，如梯度运算、Sobel算子、拉普拉斯算子、高通滤波。 了解图像的同态滤波。 了解伪彩色增强、假彩色增强的基本方法。,本章学习目标,在图像的形成、存储、传输等过程中，由于多种因素的影响，会导致图像质量的。</p><p>4、第0章多媒体信息处理 杜慧勤04 03 2015 课程介绍 课本 卢宫明 焦良葆 多媒体信息处理 授课时间 每周三第3 4节课授课地点 A1008 课程介绍cont 考核方式考勤10 随机点名 统一点名 GroupPresentation 含编程 30 期末考。</p>