使用Laplacian算子对Vaihingen.tif进行锐化滤波，函数要求包括两种情况：保留背景及不保留背景。使用python书写

Laplacian算子是一种边缘检测算子，在图像处理中常用于增强图像细节、突出轮廓。在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行这种操作。以下是一个简单的示例，展示如何使用`skimage`和`scipy`库进行Laplacian锐化，同时提供两种选项：保留背景和不保留背景：

from skimage import io, img_as_float
import numpy as np
from scipy.ndimage import laplace

# 加载图像
image = io.imread('Vaihingen.tif', as_gray=True)
image = img_as_float(image)

# 保留背景的锐化
def laplacian_sharpening(image, preserve_background=False):
    if preserve_background:
        # 将原图复制一份，作为背景层
        background = image.copy()
        
        # 应用Laplacian算子
        sharpened = laplace(image)
        
        # 选择性的将高值区域替换回原始背景
        mask = sharpened > 0
        image[mask] = background[mask]
    else:
        sharpened = laplace(image)
    
    return sharpened

# 选择是否保留背景
sharp_image_with_bg = laplacian_sharpening(image, True)
sharp_image_without_bg = laplacian_sharpening(image, False)

# 可视化结果
io.imshow(sharp_image_with_bg, cmap='gray')
io.imshow(sharp_image_without_bg, cmap='gray')

# 显示图片
io.show()