用邻域平均进行彩色图像空间平滑滤波，并用roberts模板进行锐化，用matlab实现

以下是Matlab代码实现：

1. 读入彩色图像：

img = imread('image.png');

2. 对图像进行空间平滑滤波：

% 定义邻域大小
n = 5;
% 计算邻域平均
kernel = ones(n) / n^2;
% 分别对RGB通道进行滤波
red = conv2(img(:,:,1), kernel, 'same');
green = conv2(img(:,:,2), kernel, 'same');
blue = conv2(img(:,:,3), kernel, 'same');
% 合并RGB通道
smoothed_img = cat(3, red, green, blue);

3. 对图像进行锐化：

% 定义Roberts模板
roberts_x = [1 0; 0 -1];
roberts_y = [0 1; -1 0];
% 分别对RGB通道进行锐化
red_x = conv2(smoothed_img(:,:,1), roberts_x, 'same');
red_y = conv2(smoothed_img(:,:,1), roberts_y, 'same');
green_x = conv2(smoothed_img(:,:,2), roberts_x, 'same');
green_y = conv2(smoothed_img(:,:,2), roberts_y, 'same');
blue_x = conv2(smoothed_img(:,:,3), roberts_x, 'same');
blue_y = conv2(smoothed_img(:,:,3), roberts_y, 'same');
% 计算锐化后的RGB通道
red_sharp = sqrt(red_x.^2 + red_y.^2);
green_sharp = sqrt(green_x.^2 + green_y.^2);
blue_sharp = sqrt(blue_x.^2 + blue_y.^2);
% 合并RGB通道
sharpened_img = cat(3, red_sharp, green_sharp, blue_sharp);

4. 显示滤波后的图像和锐化后的图像：

figure;
subplot(1,2,1); imshow(smoothed_img); title('Smoothed Image');
subplot(1,2,2); imshow(sharpened_img); title('Sharpened Image');

注意：这个实现方式不是最优的，因为对RGB三个通道分别进行滤波和锐化可能会导致色彩失真。更好的方法是对灰度图像进行滤波和锐化，然后再转换为彩色图像。