c++ opencv数字图像处理：锐化（高通）空间滤波器基础，锐化空间滤波之拉普拉斯（二阶导数滤波）

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前言

数字图像处理c++ opencv（VS2019 opencv4.53）持续更新

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一、锐化空间滤波基础

一阶导数定义为差分

二阶导数定义为差分

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二、拉普拉斯锐化滤波

1.拉普拉斯算子

四邻域：

八邻域：

拉普拉斯锐化图像方法：

f和g分别为输入图像和输出图像。

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2.代码

#include
#include

using namespace cv;
using namespace std;

//定义滤波函数
void myfilter( Mat& image_input, Mat& image_output); //四邻域
void myfilter2(Mat& image_input, Mat& image_output); //八邻域

int main()
{ 
	Mat image, image_gray, image_output, image_output2;   //定义输入图像，灰度图像，输出图像
	image = imread("lena.png");  //读取图像；
	if (image.empty())
	{
		cout << "读取错误" << endl;
		return -1;
	}
	imshow("image", image);

	cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY);
	imshow("image_gray", image_gray);

	//自编函数
    myfilter(image_gray, image_output); //4邻域
    imshow("image_output", image_output); 

	myfilter2(image_gray, image_output2); //8邻域
	imshow("image_output2", image_output2);

	waitKey(0);  //暂停，保持图像显示，等待按键结束
	return 0;
}


void myfilter(Mat& image_input, Mat& image_output) //4
{
	image_output = image_input.clone();
	int la;
	for (int i = 1; i < (image_input.rows-1); i++)
	{
		for (int j = 1; j < (image_input.cols - 1); j++)
		{
			la = 4 * image_input.at<uchar>(i, j) - image_input.at<uchar>(i + 1, j) - image_input.at<uchar>(i - 1, j) - image_input.at<uchar>(i, j + 1) - image_input.at<uchar>(i, j - 1);

			image_output.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(image_output.at<uchar>(i, j) + la);

		}
	}
}

void myfilter2(Mat& image_input, Mat& image_output) //8
{
	image_output = image_input.clone();
	int la2;
	for (int i = 1; i < (image_input.rows - 1); i++)
	{
		for (int j = 1; j < (image_input.cols - 1); j++)
		{
			la2 = 8 * image_input.at<uchar>(i, j) - image_input.at<uchar>(i + 1, j) - image_input.at<uchar>(i - 1, j) - image_input.at<uchar>(i, j + 1) - image_input.at<uchar>(i, j - 1)
				- image_input.at<uchar>(i-1, j-1)- image_input.at<uchar>(i+1, j+1)- image_input.at<uchar>(i-1, j+1)- image_input.at<uchar>(i+1, j-1);

			image_output.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(image_output.at<uchar>(i, j) + la2);

		}
	}
}

结果：

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