matlab编程实现图像的空域平滑和锐化

空域平滑：

%读取图像
img = imread('lena.jpg');
%将图像转为灰度图像
img = rgb2gray(img);
%定义一个3*3的平均模板
avg_filter = ones(3)/9;
%将模板与图像进行卷积
out = conv2(double(img), avg_filter, 'same');
%显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(out)), title('平滑后的图像');

空域锐化：

%读取图像
img = imread('lena.jpg');
%将图像转为灰度图像
img = rgb2gray(img);
%定义一个3*3的锐化模板
sharpen_filter = [0 -1 0; -1 5 -1; 0 -1 0];
%将模板与图像进行卷积
out = conv2(double(img), sharpen_filter, 'same');
%显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1,2,2), imshow(uint8(out)), title('锐化后的图像');

注意：在锐化图像时，需要将卷积结果转为整型，然后再转为无符号整型显示。

相关问题

matlab图像空域高斯平滑滤波和空域锐化滤波代码是啥

图像空域高斯平滑滤波的Matlab代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 滤波器大小
kernel_size = 5;

% 高斯滤波器标准差
sigma = 1.5;

% 生成高斯滤波器
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 进行滤波
img_smoothed = imfilter(img, kernel);

% 显示处理前后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_smoothed);
title('Smoothed Image');

图像空域锐化滤波的Matlab代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 滤波器大小
kernel_size = 3;

% 高斯滤波器标准差
sigma = 1.5;

% 生成高斯滤波器
kernel = fspecial('gaussian', kernel_size, sigma);

% 进行平滑滤波
img_smoothed = imfilter(img, kernel);

% 进行锐化滤波
img_sharpened = img - img_smoothed;

% 显示处理前后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_sharpened);
title('Sharpened Image');

matlab图像空域锐化增强

图像空域锐化增强是一种常见的图像处理技术，可以提高图像的清晰度和对比度。在Matlab中，实现图像空域锐化增强可以通过以下步骤：

1. 读取图像
2. 对图像进行滤波平滑处理，去除噪声
3. 计算图像的梯度，即图像的边缘信息
4. 对梯度图像进行增强处理，突出边缘信息
5. 将增强后的梯度图像和原始图像进行合并，得到锐化增强后的图像

在Matlab中，可以使用一些函数来实现这些步骤，比如imread、imfilter、fspecial、imgradient、imadjust等函数。需要注意的是，在实现锐化增强时需要选择合适的滤波器和参数，以达到较好的效果。