python图像处理 ——图像锐化

前言

由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷，或者受其他外界因素的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况，从而影响到图像识别工作的开展。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，同时图像边缘信息主要集中在其高频部分。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。

一、原理

图像锐化是指增强图像的边缘和细节信息，使图像看起来更加清晰和生动。其原理主要是减小图像中像素值相对差异较小的区域，增加像素值相对差异较大的区域。一般而言，锐化处理的方法主要分为两类：增强高频信息和抑制低频信息。

增强高频信息的方法主要是通过使用高通滤波器来实现，例如使用Sobel、Laplacian等滤波器。这些滤波器可以增强图像中的高频信息，即边缘和细节信息，使其更加明显和突出。

抑制低频信息的方法主要是通过使用平滑滤波器来实现，例如使用均值、高斯等滤波器。这些滤波器可以减小图像中的低频信息，使其更加平滑和模糊，从而突出高频信息。

二、 空间域锐化滤波

图像模糊通过平滑（加权平均）来实现，类似于积分运算。图像锐化则通过微分运算（有限差分）实现，使用一阶微分或二阶微分都可以得到图像灰度的变化值。

图像锐化的目的是增强图像的灰度跳变部分，使模糊的图像变得清晰。图像锐化也称为高通滤波，通过和增强高频，衰减和抑制低频。图像锐化常用于电子印刷、医学成像和工业检测。

恒定灰度区域，一阶导数为零，二阶导数为零；
1.灰度台阶或斜坡起点区域，一阶导数非零，，二阶导数非零；
2.灰度斜坡区域，一阶导数非零，二阶导数为零。
3.图像梯度提取方法简单直接，能够有效的描述图像的原始状态，因此发展出多种图像梯度算子：Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、Scharr。

1.拉普拉斯算子（Laplacian）

Laplacian算子是一种用于图像处理和计算机视觉的数学运算符。它是二阶导数算子的一种，可以用于检测图像中的边缘和纹理等特征。在离散形式下，Laplacian算子可以表示为：

$\Delta f(x,y)=f(x-1,y)+f(x+$