使用MATLAB实现：Roberts、拉普拉斯、Sobel和Prewitt算子在图像增强中的应用 - 锐化技巧探索

目录

• 1. 锐化
• 2. 梯度运算
• 3. 边缘检测的分类
• 4. Roberts算子
• 5. sobel算子
• 6. Prewitt算子
• 7. 拉普拉斯算子
• 8. matlab代码实现

1. 锐化

1.锐化(Sharpening) ：图像在传输或变换过程中（如未聚焦好）、受到各种干扰而退化，典型的是图像模糊，而图像的判读和识别中，常需突出目标的轮廓或边缘信息。
2.边缘锐化：主要增强图像的轮廓边缘、细节（ 灰度跳变部分），以突出图像中景物的边缘或纹理，形成完整的物体边界，使边缘和轮廓模糊的图像清晰，又叫空域高通滤波（俗称为勾边处理）。
从数学角度看，图像模糊相当于图像被平均或者积分，为实现图像的锐化，我们需要运用它的反运算“微分”——加强高频分量，实现轮廓清晰。

2. 梯度运算

设图像为定义在点的梯度矢量为：

性质：

1. 梯度的方向是在的最大变化率方向
2. 梯度的幅度用表示：

对于数字图像来说，梯度的求解从求偏导变成了相减

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