MATLAB中对图像采用微分法的经典法进行锐化

在MATLAB中，图像锐化通常通过应用高斯滤波器然后减去低通滤波器的结果来实现，这种方法可以看作是一种局部微分的操作。经典的图像锐化操作涉及到两个步骤：

1. **高斯平滑**（Low-pass filtering）：高斯滤波器是一种线性卷积运算，它会应用一个二维高斯函数到原始图像上，这个函数具有良好的边缘保留特性，可以平滑图像并减少噪声。在MATLAB中，`imgaussfilt`函数常用于此目的。

   blurred_img = imgaussfilt(original_img, sigma);

其中`sigma`是标准差，决定了滤波器的宽度。

2. **微分处理**（Edge detection）：通过对原图和模糊后的图求差值，可以突出图像中的边缘。这相当于应用了一个类似于拉普拉斯算子（Laplacian operator）的简单微分过程：

   sharpened_img = original_img - blurred_img;

或者你可以直接使用内置的拉普拉斯算子 `laplacian`：

   sharpened_img = laplacian(original_img);

注意，如果边缘过于强烈，可能会引入额外的噪声。此外，过强的锐化也可能导致图像失真。因此，在实际应用中，需要适当调整参数以达到最佳效果。