目錄

一、實驗目的

二、實驗原理

1. 拉普拉斯算子

2. Sobel算子

3. 模板大小對濾波的影響

三、實驗內容

四、源程序和結果

(1) 主程序（matlab）

(2) 函數GrayscaleFilter  

(3) 函數MatrixAbs

五、結果分析 

1. 拉普拉斯濾波

2. Sobel濾波

3. 不同大小模板的濾波

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一、實驗目的

1. 學習如何用銳化處理技術來加強圖像的目標邊界和圖像細節，對圖像進行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子設計，使圖像的某些特征（如邊緣、輪廓等）得以進一步的增強及突出。
2. 分析模板大小對空域銳化濾波的影響，比較不同濾波器的處理效果，分析其優缺點。

二、實驗原理

        銳化處理技術可以加強圖像的目標邊界和圖像細節。具體來說，銳化處理的原理是通過突出圖像中像素值的不連續性，即對圖像的局部變化進行增強，從而增強圖像的邊緣、紋理和細節，使圖像看起來更加清晰和銳利。通過銳化處理，可以突出圖像中的細微特征，提高圖像的視覺質量。對圖像進行銳化處理的算子有很多，實驗中用到的銳化處理算子有拉普拉斯算子，Sobel算子。

1. 拉普拉斯算子

        拉普拉斯算子是一種二階微分算子，可以高亮顯示圖像中的高頻變化，即邊緣、紋理等細節部分。具體來說，拉普拉斯算子對邊緣像素進行了正負變化，使得邊緣區域更加突出，對整幅圖像的銳化效果更為明顯，但是拉普拉斯算子在銳化處理中可能會引入更多的噪聲，需要與其他濾波器結合使用以達到更好的平衡。

2. Sobel算子

        Sobel算子是一種基于梯度計算的邊緣檢測算子，主要用于提取圖像中水平和垂直方向上的梯度信息。對于每個像素點，Sobel算子計算其水平和垂直梯度，最后根據這兩個梯度值來確定像素最終的梯度強度和方向，其在銳化處理中類似于邊緣檢測，能夠準確地提取圖像中的邊緣信息，使得邊緣更為清晰和突出。

3. 模板大小對濾波的影響</