该实验详细介绍了数字图像处理中的空域滤波技术，包括均值模板、高斯模板用于平滑灰度和彩色图像，以及Laplacian、Robert、Sobel模板用于图像锐化。通过OpenCV实现不同尺寸的滤波器，展示了滤波效果，并探讨了高提升滤波算法在图像增强中的应用。
一、实验内容及原理
1、利用均值模板平滑灰度图像
具体内容：利用 OpenCV 对图像像素进行操作，分别利用 33、55 和 9*9 尺寸的均值模板平滑灰度图像
2、利用高斯模板平滑灰度图像
具体内容：利用 OpenCV 对图像像素进行操作，分别利用 33、55 和 9*9 尺寸的高斯模板平滑灰度图像
高斯模板公式：G(x,y)=12πσ2e−x2+y22σ2G(x,y)=\frac {1}{2\pi \sigma^{2}}e^{-\frac {x^{2}+y^{2}}{2\sigma^{2}}}G(x,y)=2πσ21e−2σ2x2+y2
3、利用 Laplacian、Robert、Sobel 模板锐化灰度图像
具体内容：利用 OpenCV 对图像像素进行操作，分别利用 Laplacian、Robert、 Sobel 模板锐化灰度图像
（1）Robert模板
公式：M(x,y)≈∣z9−z5∣+∣z8−z6∣M(x,y)\approx |z_9-z_5|+|z_8-z_6|M(x,y)≈∣z9−z5∣+∣z8−z6∣
（2）Sobel模板
公式：
gx=ϑfϑx=(z7+2z8+z9)−(z1+2z2+z3)g_x=\frac {\vartheta f}{\vartheta x}=(z_7+2z_8+z_9)-(z_1+2z_2+z_3)gx
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