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该算法首先对图像做高斯滤波，然后再求其拉普拉斯（Laplacian）二阶导数，根据二阶导数的过零点来检测图像的边界，即通过检测滤波结果的零交叉（Zero crossings）来获得图像或物体的边缘。
有几种可能的“锐化”方式“：根据直方图，构造灰度映射。高频滤波后再与原图叠加。自己随便百度一下都有很多代码。
边缘检测 是图像处理和计算机视觉中的基本问题。 边缘检测的目的 是标识数字图像中亮度变化明显的点。 图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
用CLAHE算法，增加对比度 prewitt，sobel，算子都不是很精确，canny算子虽比较好但是不能提取封闭轮廓。你可以用snake，或者GVFsnake来动态提取边缘，但是之前得提取初始边缘。
不同点：频率滤波器减弱或消除了傅里叶空间的高频分量，所以达到了增强某些低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅里叶空间的低频分量，所以达到了增强了高频分量、锐化图像中细节效果。
平滑滤波：模糊处理，用于减小噪声，实际上是低通滤波。典型的滤波器是高斯滤波 其中实现的滤波器又分为线性滤波器、非线性滤波器 锐化滤波：提取边缘信息，突出图像边缘及细节、弥补平滑滤波造成的边缘模糊。
处理方法不同。均值滤波是利用一个滤波器矩阵对局部像素进行平均处理，以达到平滑的目的。而微分锐化则是利用一些微分算子对图像进行梯度运算，以增强图像的边缘和细节信息。
1、领域平均法 可以减少噪声，但图像也模糊了 加权平均法 不同位置的灰度重要性(权重)不一样，中间的最为重要，旁边的重要性降低。
2、多图平均法跟多次测量取平均值差不多。多幅图像加权，噪声的强度下降。至于难点，应该是加权权值的选取，以及图像的多少。
3、领域平均法是一种简单的图像平滑处理方法，在一定程度上能够消除原始图像噪声、降低原始图像对比度。
matlab高通滤波器锐化的原因。因为高通滤波提取图像边缘，进而产生锐化图像。所以一般不要提取图像边缘。
图片锐化的工作原理是快速聚焦模糊边缘，提高图像中某一部位的清晰度或者焦距程度，使图像特定区域的色彩更加鲜明。USM锐化是一个常用的技术，简称USM，是用来锐化图像中的边缘的。
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。
原因就是理想低通滤波器在时域上的图像并不是理想的，而是有旁瓣。我们知道频域缩窄对于时域展宽，因此如果理想滤波器的通带很小，图像会变得更模糊，相应的也会有很多波纹；因此我们可以通过增大通带的方式来减小时域的波动。
空域滤波技术根据功能主要分为平滑滤波与锐化滤波。
处理方法不同。均值滤波是利用一个滤波器矩阵对局部像素进行平均处理，以达到平滑的目的。而微分锐化则是利用一些微分算子对图像进行梯度运算，以增强图像的边缘和细节信息。
平滑滤波：模糊处理，用于减小噪声，实际上是低通滤波。典型的滤波器是高斯滤波 其中实现的滤波器又分为线性滤波器、非线性滤波器 锐化滤波：提取边缘信息，突出图像边缘及细节、弥补平滑滤波造成的边缘模糊。
基本上可以看做是低通和高通。因为从实现的效果来看，平滑保留的是低频信息，锐化保留的是高频信息。但是，这种操作和数字信号处理中所描述的在频率域的低通和高通不是一个意思。
你好 图像其实也可以说是一种信号。我个人理解，是觉得一个是用一维处理一个使用二维处理。我先说说这三个词的联系好了。你要去噪声，噪声可以理解成信号干扰，你想去掉多余的信号干扰其实也可以说是滤波。
1、应再找一个滤光片。光电效应实验滤光片是必须品，没有代替品。缺少滤光片，实验无法进行。光电效应是物理学中一个重要而神奇的现象。
2、你可以将光源遮挡薄纱或通过墙面反射照到被摄物上。如光源不可控，可以尽量避开反光强的拍摄角度进行拍摄。如果已拍摄成图像发现太亮，只能用视频处理软件进行处理，但只是改善，效果不是太理想。
3、CRI滤光片通过筛选和调整光源的频谱，能够模拟日光的光谱分布，并使光辐射光谱更符合人类视觉所需的光谱分布，从而使得测试获得的CRI指数更加准确。
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