用循环实现拉普拉斯锐化Matlab代码

在MATLAB中，拉普拉斯锐化是一种常用的技术，用于增强图像的边缘细节。这里是一个简单的循环实现拉普拉斯锐化的示例代码：

function sharpened_img = laplacian_sharpening(original_img)
    % 图像尺寸
    [rows, cols] = size(original_img);
    
    % 初始化拉普拉斯算子矩阵
    laplacian_matrix = [-1 -1; -1 8; -1 -1]; % 3x3 Laplacian kernel
    
    % 矩阵转置以便卷积
    laplacian_matrix = laplacian_matrix';
    
    % 初始化结果图像
    sharpened_img = zeros(rows, cols);

    % 循环遍历图像的每个像素
    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            % 计算当前像素及其邻居的加权平均
            weighted_sum = original_img(i-1,j-1) * laplacian_matrix(1,1) + ...
                            original_img(i-1,j+1) * laplacian_matrix(1,3) + ...
                            original_img(i,j-1)   * laplacian_matrix(2,1) + ...
                            original_img(i,j)     * laplacian_matrix(2,2) + ...
                            original_img(i,j+1) * laplacian_matrix(2,3) + ...
                            original_img(i+1,j-1) * laplacian_matrix(3,1) + ...
                            original_img(i+1,j)   * laplacian_matrix(3,2) + ...
                            original_img(i+1,j+1) * laplacian_matrix(3,3);
            
            % 将计算结果存储到新图像中
            sharpened_img(i,j) = original_img(i,j) + weighted_sum;
        end
    end
end

% 使用函数并展示结果
sharpened_img = laplacian_sharpening(original_image); % 假设original_image是你需要锐化的原始图像
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