这次记录下拉普拉斯锐化是如何增强图像的，首先介绍什么是拉普拉斯锐化？
对于二维图像公式：
从中可以看出是梯度的公式，那么扩展开表示为：
最终拉普拉斯变化的表达式为：
最后的锐化公式为：
其中，g是输出，f为原始图像，c是系数，表示细节权重。
下图为拉普拉斯锐化的效果：
原始图像：
锐化图像：
可以看出，亮度增强了很多，尤其是纹理复杂的区域。
参考代码：
Mat image = imread("../seq/test1.jpg");if (image.empty()) {std::cout << "打开图像失败，请检查路径" << std::endl;return;}imshow("image", image);Mat imageBf;bilateralFilter(image, imageBf, 5, 10, 10);//双边滤波Mat imageEnhance;Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0);filter2D(imageBf, imageEnhance, CV_8UC3, kernel);imshow("拉普拉斯图像增强效果", imageEnhance);imshow("拉普拉斯锐化", image);imwrite("../seq/拉普拉斯锐化.png", imageEnhance);waitKey();
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