空间域增强平滑滤波器和锐化滤波器python实现

空间域增强平滑滤波器通常用于图像处理中的降噪和模糊效果，如高斯滤波器可以减少图像中的噪声。而锐化滤波器则是为了增强图像边缘的清晰度，如Sobel算子或Prewitt算子。

在Python中，我们可以使用`scipy.ndimage`库来进行这样的操作。以下是简要的步骤：

1. **高斯滤波器** (平滑滤波) 实现：

from scipy import ndimage
import numpy as np

def gaussian_blur(image, kernel_size=5):
    sigma = kernel_size // 6
    blur = ndimage.gaussian_filter(image, sigma=sigma)
    return blur

# 使用示例
image = ... # 你的图片数组
blurred_image = gaussian_blur(image)

2. **锐化滤波器** (锐化) 实现：

def sobel_sharpening(image):
    sobel_x = ndimage.sobel(image, axis=0, mode='constant')
    sobel_y = ndimage.sobel(image, axis=1, mode='constant')

    gradient_magnitude = np.hypot(sobel_x, sobel_y)
    normalized_gradient = gradient_magnitude / gradient_magnitude.max()

    sharpened = image + (normalized_gradient - 0.5) * 255  # 将强度转换回0-255范围
    return sharpened

sharpened_image = sobel_sharpening(image)