【发布时间】：2011-11-25 14:26:39
【问题描述】：
Matlab 的 fspecial unsharp mask 使用拉普拉斯核来实现图像的锐化。
据我所知，需要先对图像进行模糊处理，然后从原始图像中减去模糊图像，以获得更清晰的图像。拉普拉斯部分正是所谓的平滑应该发生的地方。如果我错了，请纠正我，但拉普拉斯算子不会进行任何平滑处理。
那么拉普拉斯算子如何帮助锐化图像？
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-11-25 14:26:39
【问题描述】：
摘自：http://www.imagemet.com/WebHelp/spip.htm#hid_filters_edge_enhancement.htm
它很好地解释了拉普拉斯滤波器；）
拉普拉斯滤波器将自己与其他边缘增强分离 过滤器，因为它使用关于 通过差分方程改变图像的强度。
发生的事情是中心像素的差异被拿走了 每个周围的像素，然后平均。在边缘这个 差异会很大，其他地方会很小，离开 仅在明显差异或边缘的区域突出显示， 发生。在离散域中，最简单的近似 连续拉普拉斯算子是计算沿每个斜率的差异 轴。
拉普拉斯算子可以在二维平面上定义为：
2D(x,y) = ¶ 2 I (x,y) / ¶ 2 x + ¶ 2 I (x,y) / ¶ 2 y
在离散情况下，它由 4 个连接的网格近似为：
L(x,y)= -I(x-1,y) -I(x+1,y) -I(x,y-1) -I(x,y+1) +4I(x ,y)
这个四邻域拉普拉斯算子可以如下生成 内核：
【讨论】：
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很清楚。但是为什么在派生之前和之后添加行/列 0？
锐化图像有多种方法。
一种方法是从原始图像中减去图像的模糊版本。这被称为unsharp masking。这是你描述的方法。
使用拉普拉斯算子是一种完全不同的方法。拉普拉斯算子用于强调边缘。 Smash 已经很好地描述了它的内部工作原理，所以我不会在这里详细说明。
其他方法包括deconvolution、focus stacking和others。在这方面有大量的研究，所以如果你追求更前沿的方法，看看谷歌学术。选择使用的方法通常取决于问题和任何相关限制。
【讨论】：