利用巴特沃斯滤波器、高斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器分别对图像进行锐化处理的matlab代码

以下是利用不同滤波器进行图像锐化处理的 Matlab 代码：

1. 巴特沃斯滤波器锐化图像

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 设计巴特沃斯滤波器
n = 4;          % 阶数
Wn = 0.5;       % 截止频率
[b, a] = butter(n, Wn, 'high');  % 设计滤波器

% 对图像进行滤波处理
filteredImg = filter(b, a, double(grayImg));

% 对滤波后的图像进行锐化处理
sharpenedImg = grayImg - uint8(filteredImg);

% 显示原图和锐化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharpenedImg);
title('Sharpened Image (Butterworth)');

2. 高斯高通滤波器锐化图像

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 设计高斯高通滤波器
sigma = 2;      % 高斯核标准差
hsize = 11;     % 高斯核大小
G = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
G = G / sum(G(:));  % 归一化
h = -G;
h((hsize+1)/2, (hsize+1)/2) = h((hsize+1)/2, (hsize+1)/2) + 2;

% 对图像进行滤波处理
filteredImg = imfilter(double(grayImg), h, 'replicate');

% 对滤波后的图像进行锐化处理
sharpenedImg = grayImg - uint8(filteredImg);

% 显示原图和锐化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharpenedImg);
title('Sharpened Image (Gaussian)');

3. 指数高通滤波器锐化图像

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 设计指数高通滤波器
alpha = 0.5;    % 滤波器参数
filteredImg = grayImg - imfilter(grayImg, fspecial('average', 3), 'replicate');
filteredImg = grayImg + alpha * filteredImg;

% 对滤波后的图像进行锐化处理
sharpenedImg = grayImg - uint8(filteredImg);

% 显示原图和锐化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharpenedImg);
title('Sharpened Image (Exponential)');

4. 梯形高通滤波器锐化图像

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 将图像转为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 设计梯形高通滤波器
hsize = 3;      % 滤波器大小
h = [-1, -1, -1; -1, 9, -1; -1, -1, -1];

% 对图像进行滤波处理
filteredImg = imfilter(double(grayImg), h, 'replicate');

% 对滤波后的图像进行锐化处理
sharpenedImg = grayImg - uint8(filteredImg);

% 显示原图和锐化后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(grayImg);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharpenedImg);
title('Sharpened Image (Trapezoid)');