闲庭信步使用SV搭建图像测试平台：第十七课——图像的增强

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上篇我们使用均值滤波会让图片模糊，能有没有让图片增加，也就是图片锐化的算法呢？这个当然是有的，而且有很多，大家有兴趣的可以去网上找一下，这儿成工介绍一种，那就是拉普拉斯算子的锐化。

拉普拉斯是一种二阶微分计算。通过在原始图像上应用拉普拉斯滤波器来增强图像中的边缘和细节，边缘定位准确，对噪声非常敏感。公式的推导不是重点，这儿成工直接给出拉普拉斯滤波器3x3的两个模板。模板的意义就是突出中心点的像素，尽量消除周围点的影响。这就相当于一个5人或者9人的团队，如何突出一个人的贡献呢？简单，那就把个人的业绩放大5倍或者9倍，然后再减去其余4人或者8人对你业绩有帮助的部分。

这两个模板我们都实现一下，我们在img_process_pkt包的image_process类中新建一个sharpen0的task，和一个sharpen1的task，分别实现上面的两个模板，如下所示，也是图像先补零，再进行计算。有一点需要注意，就是计数的结果可能大于255或者小于0，而图像的像素点都是8位的无符号数，所以对于超出的部分要进行处理一下。

仿真文件tb_image_sim如下，直接对RAW图片进行均值滤波，然后对均值滤波后的图片分别使用拉普拉斯的两个算子进行增强处理，如下所示。

最后我们双击sim文件夹下的top_tb.bat文件，完成系统的自动化仿真。

打开img文件夹就可以看到生成相关的图片，比对一下可以很明显的看出，拉普拉斯滤波后图片变得清晰了。如下是均值滤波后图像和算子1滤波后图片的对比图。

如下是均值滤波后图像和算子2滤波后图片的对比图。

再看看拉普拉斯算子1和算子2滤波后图片的对比图，很明显算子2的增强效果更高一些。

注意一下，图像的显示应该是压缩的原因，在知识星球上没有这个问题。