图像处理—局部拉普拉斯图像增强

在图像增强方面：通过提高图像的对比度从而使得图像清晰起来，也就是提高邻域内像素的灰度差来提高图像的对比度。

拉普拉斯原理：
图像的拉普拉斯增强是利用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强的一种方法，拉普拉斯算子是以图像邻域内像素灰度查分计算为基础，通过二阶微分推导出的一种图像邻域增强算法。基本思想是：当邻域内的中心像素灰度低于它所在的邻域内的其他像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步降低。当邻域内的中心像素灰度高于它所在的邻域内的其他像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步提高。

一、拉普拉斯滤波

关于拉普拉斯核，高斯拉普拉斯算子以及请查看：【点击查看】，这里不再讲解。
由于Laplace算子对噪声很敏感，所以一般利用高通滤波器进行平滑处理，所以引入了高斯拉普拉斯算子(LoG,Laplacian of Gaussian)，又为了减少计算量使用而DoG算子代替LoG算子。

四邻域算子 与 八邻域算子：