C++，高斯拉普拉斯算子锐化

在C++中，高斯拉普拉斯算子（Gaussian Laplacian Operator）常用于图像锐化，它可以增强图像的边缘和细节，使其看起来更清晰。高斯拉普拉斯算子基于高斯滤波器，先对图像应用高斯模糊，然后求其梯度（即一阶导数），最后再用二阶导数运算来得到拉普拉斯像。

以下是基本步骤：

1. **高斯滤波**：首先，使用一个高斯核对图像进行平滑处理，减小噪声的影响，这步有助于后续操作的稳定性和结果质量。

2. **计算导数**：使用卷积操作分别计算图像的一阶水平（dx）和垂直（dy）导数。在C++中，可以使用OpenCV提供的`filter2D`函数和预定义的高斯模板来完成。

3. **组合导数**：将水平导数和垂直导数相加，形成拉普拉斯像，即`Laplace = dx^2 + dy^2`。

4. **归一化**：为了增强图像对比，有时会对拉普拉斯像进行归一化或调整阈值。

下面是一个简单的C++代码片段，展示如何使用OpenCV库实现高斯拉普拉斯锐化：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat applyGaussLaplacianSharpening(const cv::Mat& src, int kernelSize = 3) {
    cv::Mat blurred, gradientX, gradientY, laplacian;

    // 高斯模糊
    cv::GaussianBlur(src, blurred, Size(kernelSize, kernelSize), 0);

    // 计算导数
    cv::Sobel(blurred, gradientX, CV_8U, 1, 0, kernelSize, 1);
    cv::Sobel(blurred, gradientY, CV_8U, 0, 1, kernelSize, 1);

    // 拉普拉斯算子
    cv::addWeighted(gradientX, 1, gradientY, 1, 0, laplacian);
    cv::Laplacian(laplacian, laplacian, CV_8U);

    // 归一化或调整阈值
    laplacian.convertTo(laplacian, CV_8UC1, 1 / 255.0); // 或者其他归一化方法

    return laplacian;
}

// 使用示例
cv::Mat img = ... // 读取图片
cv::Mat sharpenedImage = applyGaussLaplacianSharpening(img);
cv::imshow("Gauss-Laplacian Sharpened Image", sharpenedImage);