用MATLAB对一幅灰度图像采用多种方法实现锐化滤波代码

在MATLAB中，可以使用多种方法来实现图像的锐化处理，以下是几种常见的方法：

1. Sobel算子：

function sharpened = sobel Sharpening(image)
    % 计算Sobel梯度矩阵
    sobelX = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % 对x方向
    sobelY = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];   % 对y方向

    % 应用Sobel算子
    gradientMag = sqrt(sum(sobelX.*sobelX, 2) + sum(sobelY.*sobelY, 2));
    gradientDir = atan2(imfilter(image, sobelY), imfilter(image, sobelX));

    % 锐化操作
    sharpened = image + (gradientMag .* cos(gradientDir));
end

2. Laplacian算子：

function sharpened = laplacian(image)
    % 计算Laplacian矩阵
    laplacianMatrix = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1];

    % 应用Laplacian算子
    sharpened = imfilter(image, laplacianMatrix);
end

3. Unsharp Masking（高斯模糊后再减去低通版本）：

function sharpened = unsharpMask(image, radius, strength)
    % 高斯模糊
    blurred = imgaussfilt(image, radius);

    % 相减得到锐化效果
    sharpened = image - strength * blurred;
end

在上述代码中，`image`是输入的灰度图像，`radius`是高斯模糊的核大小，`strength`是锐化程度。你可以根据需要选择合适的方法对图像进行锐化处理。