matlab 梯度图像锐化

图像锐化是一种常见的图像处理技术，可以使图像更加清晰和鲜明。在 MATLAB 中，可以使用梯度算子对图像进行锐化。

以下是一些常用的梯度算子：

1. Sobel 算子：Sobel 算子是一种基于两个 3x3 的卷积核的算子，可以用于检测图像的边缘。

2. Prewitt 算子：Prewitt 算子是一种基于两个 3x3 的卷积核的算子，可以用于检测图像的边缘。

3. Roberts 算子：Roberts 算子是一种基于两个 2x2 的卷积核的算子，可以用于检测图像的边缘。

使用这些算子可以得到图像的梯度，然后将梯度与原始图像进行加权，得到锐化后的图像。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算 Sobel 算子的梯度
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = sobel_x';
grad_x = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same');
grad_y = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same');
grad = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);

% 图像锐化
sharp_img = gray_img + grad;

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharp_img, []);
title('锐化后的图像');

在上面的代码中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用 Sobel 算子计算图像的梯度。最后，将梯度与原始图像进行加权，得到锐化后的图像。