定向拉普拉斯算子

此程序计算(1-3)D拉普拉斯算子的精确特征对，用于具有 Dirichlet、Neumann 和周期性边界条件的矩形网格。它还可以使用 Kronecker 和和计算稀疏矩阵。

DOG高斯差分技术用于多尺度空间的图像分析，是一种有效的物体识别方法。它通过差分处理图像，在不同尺度上捕捉和描述物体的特征。

拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，可以用于图像边缘检测。在 MATLAB 中，可以使用 del2 函数计算图像的拉普拉斯算子。通过寻找拉普拉斯算子结果中的零交叉点，可以定位图像中的边缘。

matlab的拉普拉斯反演一个非常有效的程序，大大提高了结果了准确率

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

使用 MATLAB 代码实现基于拉普拉斯高斯的边缘检测算法，该算法用于图像中的边缘提取。

用于模式识别的高效数据挖掘算法，属于流形学习算法类别。

探讨了在matlab环境下利用拉普拉斯算子来增强图像的方法，以达到图像锐化的效果。

数学代码实现拉普拉斯方程，涵盖了MATLAB代码组合。该代码集包括：Python中的AssignmentProgress，一个GUI应用，允许用户输入任务及其截止日期，并根据任务截止时间以特定的背景色显示任务。Bang是一个虚拟的休闲纸牌游戏，设计了简单的GUI与用户进行交互，并基于先前操作的偏差学习。BangBiasStore提示用户对卡牌进行排序并记录选择位置，根据数据计算每张卡的偏差值。战斗游戏是一款基于文本的游戏。

DEDiffusion：本程序实现了一种基于定向拉普拉斯算子的Perona-Malik模型变体。H. Tian, H. Cai, J. Lai在ICIP 2011年的论文中提出了有效的图像噪声去除方法（第3357-3360页）。尽管该模型的结果并不理想，我们认为设计自适应参数的策略适用于Perona-Malik模型，但在PM模型中缺乏类似“K”参数，我们建议在类似模型中引入该参数可能会改善结果。MPMDiffusion：在这一程序中，我们利用定向拉普拉斯算子改进了Perona-Malik模型。王元权、郭建昌、陈WF和张文雪在2013年9月的《信号处理》第93卷第9期的文章中介绍了这一改进模型（