本文介绍了眼底图像处理中的预处理步骤，包括灰度图像增强和平滑处理，强调了图像锐化对血管边缘末梢的重要性。拉普拉斯算子作为二阶微分法，能有效确定图像边缘位置。通过应用拉普拉斯算子，可以增强图像细节，但可能同时增强噪声，因此通常在锐化前进行平滑处理。文中还讨论了四邻域和八邻域模板矩阵在边缘检测中的作用，并给出了不同拉普拉斯算子应用后的效果对比。
在眼底图像处理时，先进行图像的预处理，需要提取血管灰度图像进行分析，但图像可能比较暗，还有噪音。
需要进行灰度图像增强，对噪音区采取图像平滑，消除图像中噪声的干扰，或者降低对比度。
对眼底血管的边缘末梢，需要进行图像锐化，提高对比度。
即当邻域中心像素灰度低于它所在的领域内其它像素的平均灰度时，将此中心像素的灰度应进一步降低，
当邻域中心像素灰度高于它所在的邻域内其它像素的平均灰度时，将此中心像素的灰度应被进一步提高，
以此实现图像的锐化处理。
大家知道，函数的一阶微分描述了函数图像是变化方向，即增长或者降低；
而二阶微分描述的则是图像变化的速度，急剧增长下降还是平缓的增长下降。
图像的一阶偏微分和推出的二元函数微分：
一阶微分法能够用来检测图像边缘是否存在。
那么二阶微分法，也就是拉普拉斯算子就可以确定边缘的位置。（有的文章中称下式为拉普拉斯掩膜中心系数）
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