Question

拉普拉斯算子为何能增强图像的边缘?

Answer 1

1图像锐化1.1图像锐化的概念在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分[1]。这将导致原始图像在平滑处理之后,图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响,就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。1.2拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种在图像锐化处理中很重要的算法。拉普拉斯算子是与一个边缘方向无关的边缘点检测算子。它对孤立像素的响应要比对边缘或线的响应更强烈,因此使用该算子进行图像锐化之前需要对图像作平滑处理[2,3]。拉普拉斯算子是一种二阶微分算子。一个连续的二元函数f(x,y),其拉普拉斯运算定义为2f=2f x2+2f

Answer 2

拉普拉斯算子只是用来提取图像边缘的，对于低纹理区域基本上是完全平滑掉，至于可以锐化，那是由于将边缘与原图相加，就可以达到锐化的效果。如果有其他好的提取图像边缘的算法，也可以用来进行锐化。

很荒诞，我的这条评论收到了高质量回答修改意见，意见更加有意思“
回答中请勿出现“你”“您的”“您好”“我们”等无意义用语，站在客观的立场上进行回答哦，谢谢。”百度知道啊百度知道，你让我跳巢到你们公司的想法基本破灭了。

Answer 3

1图像锐化1.1图像锐化的概念在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分[1]。这将导致原始图像在平滑处理之后,图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响,就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。1.2拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种在图像锐化处理中很重要的算法。拉普拉斯算子是与一个边缘方向无关的边缘点检测算子。它对孤立像素的响应要比对边缘或线的响应更强烈,因此使用该算子进行图像锐化之前需要对图像作平滑处理[2,3]。拉普拉斯算子是一种二阶微分算子。一个连续的二元函数f(x,y),其拉普拉斯运算定义为2f=2f x2+2f