拉普拉斯算法如何用于锐化面具？

Question

Matlab的 fspecial 非锐化掩码使用拉普拉斯内核来实现图像的锐化。

据我所知，图像需要先模糊，然后从原件中减去模糊图像以获得更清晰的图像。拉普拉斯（Laplacian）部分恰好应该发生所谓的平滑处理。如果我错了，请纠正我，但拉普拉斯不会做任何平滑。

拉普拉斯如何帮助锐化图像？

Answer 1

取自：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区分开   过滤器，因为它使用有关的二阶导数信息   通过差分方程改变图像的强度。

     

正在发生的是中心像素的差异   与每个周围的像素，然后平均。在这边缘   差异将很大，而在其他地方它会很小，留下   仅在尖锐差异或边缘区域突出显示   发生。在离散域中最简单的近似   连续拉普拉斯算子是计算每个斜率的差异   轴。

     

     

拉普拉斯算子可以在二维平面中定义为：

     

2D（x，y）=¶2I（x，y）/¶2x +¶2I（x，y）/¶2y

     

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）的

     

这个四邻域拉普拉斯算子可以生成如下   内核：

     

Answer 2

有不同的方法来锐化图像。

一种方法是从原始图像中减去图像的模糊版本。这称为unsharp masking。这是您描述的方法。

使用拉普拉斯算法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运作，所以我不会在这里详细介绍。

其他方法包括deconvolution，focus stacking和others。这个领域有相当多的研究，所以如果你采用更先进的方法，请查看谷歌学术搜索。选择使用的方法通常取决于问题和任何相关的限制。