使用MATLAB用四种以上锐化滤波器对图像进行滤波处理的程序

在MATLAB中，有许多内置的锐化滤波器可以用于图像处理，例如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子以及Unsharp Masking（模糊-清晰）等。以下是使用这几种滤波器的基本步骤：

1. 加载图像：首先需要导入一张图片，可以使用`imread`函数。

img = imread('image.jpg');

2. Sobel算子：这是一种基于梯度的边缘检测算法，它有两个方向的导数（水平和垂直）。

sobelX = fspecial('sobel'); % 水平方向
sobelY = fspecial('prewitt'); % 垂直方向
sobel_img = imfilter(img, sobelX) + imfilter(img, sobelY);

3. Prewitt算子：类似于Sobel，但滤波器方向略有差异。

prewitt_img = imfilter(img, fspecial('prewitt'));

4. Laplacian算子：直接计算图像二阶导数矩阵，突出边缘。

laplacian_img = imfilter(img, fspecial('laplacian'));

5. Unsharp Masking：通过减去图像的模糊版本来增强细节。

% 首先创建模糊版本，通常选择较低的高斯滤波
blur_img = imgaussfilt(img, 2); % 2是半径，可以根据需求调整
unsharp_masked_img = img - blur_img;

6. 结果显示：最后可以用`imshow`函数展示处理后的图像。

subplot(2, 2, 1), imshow(img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Original Image');
subplot(2, 2, 2), imshow(sobel_img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Sobel Filter');
subplot(2, 2, 3), imshow(prewitt_img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Prewitt Filter');
subplot(2, 2, 4), imshow(laplacian_img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Laplacian Filter');
subplot(2, 2, 5), imshow(unsharp_masked_img, 'InitialMagnification', 'fit'), title('Unsharp Masking');