拉普拉斯如何用于USM锐化？

Question

Matlab的fspecial不锐利的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，然后从原始图像中减去模糊图像，以获得更清晰的图像。拉普拉斯的部分正好在所谓的平滑应该发生的地方。如果我错了，请纠正我，但拉普拉斯不做平滑处理。

那么拉普拉斯如何帮助锐化图像呢？

Answer 1

这是取自：http://www.imagemet.com/WebHelp/spip.htm#hid_filters_edge_enhancement.htm

它解释很好拉普拉斯滤波器）

拉普拉斯滤波器本身从其它边缘增强分离 过滤器，因为它使用的是有关 二阶导数的信息通过差分方程在图像中的强度变化。

正在发生的事情是，中心像素的差异与每个周围的像素取 ，然后取平均值。在边缘，这个差分将会很大，而在其他地方它将会很小，只会在出现尖锐差分或边缘的地方留下高光。在离散域中，连续拉普拉斯算子的最简单近似是计算沿着每个轴的斜率的差值。

拉普拉斯算子可以在二维平面上被定义为：

2D（X，Y）=¶2 I（X，Y）/¶2×+¶2 I

L（X，Y）= - I（X-1，Y）-I（：（X，Y）/¶2 Y

在离散情况下，它是由4相连接栅格为近似x + 1，y）-I（x，y-1）-I（x，y + 1）+ 4I（x，y）

这四邻居拉普拉斯可以产生以下 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。拉普拉斯用于突出边缘。 Smash已经很好地描述了它的内部工作原理，所以我不会在这里进一步讨论。

其他方法包括deconvolution,focus stacking和others。在这方面有相当多的研究，所以如果您采用更先进的方法，请查看Google学术搜索。人们选择使用的方法通常取决于问题和任何相关限制。