图像锐化算法设计说明书
(整理)基于MATLAB的图像锐化算法研究课程设计说明
中北大学课程设计说明书学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究指导教师：陈平职称: 副教授2013 年 12 月 15 日中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程课程设计题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日课程设计任务书课程设计任务书目录1 绪论 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 MATLAB对图像处理的特点 (1)1.3 图像锐化概述 (2)1.4 图像锐化处理的现状和研究方法 (2)2 设计目的 (2)3 设计内容和要求 (2)4 总体设计方案分析 (2)5 主要算法及程序 (4)5.1 理想高通滤波器锐化程序 (4)5.2 高斯高通滤波器锐化程序 (5)5.3 高提升滤波器锐化程序 (6)6 算法结果及比较分析 (8)6.1 理想高通滤波器锐化结果 (8)6.2 高斯高通滤波器锐化结果 (9)6.3 高提升滤波器锐化结果 (10)6.4 算法结果比较分析 (11)7 设计评述 (11)参考文献 (12)1 绪论数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量。
它以人为对象，改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常见的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天。
图像锐化算法实现
算法原理：通过将图像分解成多个频带，对每个频带进行滤波处理，再合并处理后的频带得到 锐化图像。
算法特点：能够更好地保留图像细节，提高图像清晰度，适用于各种类型的图像。
算法步骤：频带分解、滤波处理、频带合并、锐化图像。
算法应用：广泛应用于图像处理领域，如医学影像、遥感图像、安全监控等。
算法原理：根据图像局部特性自适 应调整滤波器系数，以提高图像边 缘清晰度
优点：对噪声具有较好的鲁棒性， 能够自适应地处理不同场景下的图 像锐化
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常用实现方法：Laplacian、 Unsharp Masking等
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适用场景：适用于各种类型的图像， 尤其适用于存在噪声和模糊的图像
图像锐化的实现步 骤
将彩色图像转换为灰度图像 增强图像对比度 突出图像边缘信息 减少图像数据量，加速处理速度
边缘检测是图像 锐化的重要步骤， 通过检测图像中 的边缘信息，可 以对图像进行清 晰化处理。
常见的边缘检测 算法包括Sobel、 Prewitt、Canny 等，这些算法通 过不同的方式检 测图像中的边缘 信息。
在边缘检测之后， 通常需要进行阈 值处理，将边缘 信息与阈值进行 比较，保留重要 的边缘信息，去 除不必要的噪声。
经过边缘检测和 阈值处理后，可 以对图像进行锐 化处理，使其更 加清晰。
对图像进行滤波处理，去除噪声和干扰 选择合适的滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器等 对滤波后的图像进行锐化处理，增强边缘和细节 可根据实际需求选择不同的滤波器和参数，以达到最佳效果
对图像进行滤波处理，去除噪声 对图像进行边缘检测，突出边缘信息 对图像进行对比度增强，提高图像的清晰度 对图像进行细节增强，增强图像的纹理和细节信息
数字图像的锐化
实验名称：数字图像的锐化（LAPLACE 运算）一、实验目的1、了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计 方法。
2、通过对锐化前后图象的观察深刻了解锐化的实质。
二、实验设备PC 兼容机一台，操作系统为Windows XP ，安装Code Composer Studio 2.2.1和MATLAB 6.5.1软件。
三、实验内容数字图象的的锐化1、实验要求：常用的拉普拉斯锐化模板还有另一种形式修改参考例程，完成以上算子的锐化运算。
2、对设计要求的理解（1）图像的锐化所需要的输入图象为80*80黑白自定义图象，我们这里选取电脑中自带的bmp 格式的图象。
不需要使用硬件采集图象。
（2）输入黑白图片的是由80*80个像素组成，每个像素值都是由0~255中的某一数字表示，代表其灰度值。
其中0代表图像为黑色的，255代表白色。
（3）锐化的实质是对图象灰度值比较接近的地方进行处理，提升两者之间的灰度差别，使得图象便于人眼观察。
（4）对某一点像素的处理采用拉普拉斯锐化模板，锐化后的像素值是以一点为中心的相邻的九个像素值的函数。
特别的是对于图象的边缘的处理：赋值为0。
四、实验原理1、数字图像的锐化原理图象锐化的目的是使模糊地图象变得更加清晰起来。
图象的模糊实质就是图象平均和积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。
从频谱的角度来分析，图象模糊地是知识其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波器作来清晰图象。
图像锐化常采用算法是拉普拉斯算法，他是微分锐化的方法的一种。
拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性（旋转不变）的线性运算.设2∇为拉普拉斯算子，则：y f x f f 22222∂∂+∂∂=∇对于离散数字图像),(j I f ，其一阶偏导数为：),1(),(),(),(j i f j i f j i f xj i f x --=∆=∂∂ )1,(),(),(),(--=∆=∂∂j i f j i f j i f yj i f y 其二阶偏导数为：),(2),1(),1(),(),1(),(22j i f j i f j i f j i f j i f x j i f x x --++=∆-+∆=∂∂ ),(2)1,()1,(),(),1(),(22j i f j i f j i f j i f j i f yj i f y y --++=∆-+∆=∂∂ 所以，拉普拉斯算子f 2∇为：),(4)1,()1,(),1(),1(22222j i f j i f j i f j i f j i f y f x f f --+++++-=∂∂+∂∂=∇ 对于扩散现象引起的图象模糊，可以用下式进行锐化：),(),(),(2j i f k j i f j i g ∇-=ττk 是与扩散效应有关系数，该系数取值合理，锐化效果才会更好。
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
DSP 实验报告一、 图像的锐化处理（高通滤波处理）1、 实验原理处理模板如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α 对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα2、 C 程序及运行结果程序：Acute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth +x-1]+buffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}}运行结果：锐化前锐化后分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
3、汇编程序及运行结果程序：ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue);.mmregs.def _ImageAcuteSub.text_ImageAcuteSub:mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTHmov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHTrptb y_looprptb x_loopmov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y)add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y)add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1)add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1)sfts ac1,#-2mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)sub ac1,ac0bcc branch1,ac0<0sub #255,ac0,ac1bcc branch2,ac1>0mov ac0,*ar0+b x_loopbranch1: mov #0,*ar0+b x_loopbranch2: mov #255,*ar0+x_loop: nopy_loop: nopRET运行结果：锐化前 锐化后分析：可以看出汇编的结果和C 程序的结果是一致的。
实验五 图像的锐化
实验五 图像的锐化一、实验目的1、掌握图像锐化的主要原理和常用方法；2、掌握常见的边缘提取算法。
3、利用Matlab 实现图像的边缘检测。
二、实验原理及内容图像边缘是图像中特性（如象素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些象素集合。
图像边缘存在于目标与背景、目标与目标、基元与基元的边界，它标示出目标物体或基元的实际含量，是图像识别信息最集中的地方。
图像的锐化处理主要用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
边缘增强是要突出图像边缘，抑制图像中非边缘信息，使图像轮廓更加清晰。
由于边缘占据图像的高频成分，所以边缘增强通常属于高通滤波。
常用的边缘检测方法有：微分法以及高通滤波法等。
1、微分法微分法的目的是利用微分运算求信号的变化率，加强高频分量的作用，从而使轮廓清晰。
微分法又可分为梯度法、Sobel 算子法以及拉普拉斯运算法.（1）梯度法对于图像),(y x f ，它在点),(y x f 处的梯度是一个矢量，定义为：Ty f x f y x f G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂=)],([ 梯度的方向在函数),(y x f 最大变化率的方向上，梯度的幅值为：2/12)(2)(x f x f f ∂∂+∂∂=∇梯度的数值就是),(y x f 在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。
对于图像而言，微分x f ∂∂和yf ∂∂可用差分来近似。
)1,(),(),1(),(--+--=∆+∆=∇y x f y x f y x f y x f y x f当梯度计算完后，可采用以下几种形式突出图像的轮廓。
（1）梯度直接输出使各点的灰度),(y x g 等于该点的梯度：)],([),(y x f G y x g =这种方法简单、直接。
但增强的图像仅显示灰度变化比较陡的边缘轮廓，而灰度变换比较平缓的区域则呈暗色。
图像锐化报告
一，实验目的。
1、掌握图像锐化的主要原理和常用方法2、掌握常见的边缘提取算法3、利用C#实现图像的边缘检测二，实验原理。
图像锐化就是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。
而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。
图像边缘锐化的基本方法：微分运算，梯度锐化，边缘检测。
微分运算微分运算应用在图像上，可使图像的轮廓清晰。
微分运算有：纵向微分运算，横向微分运算，双方向一次微分运算。
单向微分运算双向微分微分运算作用：相减的结果反映了图像亮度变化率的大小。
像素值保持不变的区域，相减的结果为零，即像素为黑；像素值变化剧烈的区域，相减后得到较大的变化率，像素灰度值差别越大，则得到的像素就越亮，图像的垂直边缘得到增强。
梯度锐化： 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使边缘变得清晰。
梯度锐化常用的方法有：直接以梯度值代替；辅以门限判断；给边缘规定一个特定的灰度级;给背景规定灰度级;根据梯度二值化图像。
边缘检测边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
大多数是基于方向导数模板求卷积的方法。
将所有的边缘模板逐一作用于图像中的每一个像素，产生最大输出值的边缘模板方向,表示该点边缘的方向，如果所有方向上的边缘模板接近于零，该点处没有边缘；如果所有方向上的边缘模板输出值都近似相等，没有可靠边缘方向。
图像锐化程序设计
*******************实践教学*******************兰州理工大学计算机与通信学院2012 年秋季学期图像处理综合训练题目：图像锐化程序设计专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：目录摘要 (3)一、前言 (4)二、算法分析与描述 (5)2.1S OBEL微分算子函数 (5)2.2R OBERTS交叉微分算子函数 (6)2.3P RIWITT微分算子函数 (6)2.4拉普拉斯微分算子函数 (7)三、详细设计过程 (8)3.1程序的设计过程说明 (8)四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 (9)五、程序运行截图及其说明 (10)六、简单操作手册 (11)设计总结 (12)参考资料 (13)致谢 (15)附录 (16)摘要这次综合训练要实现图象的锐化处理，图像锐化的目的是突出图象中的细节或者增强被模糊了的细节。
图像平滑往往使图像中的轮廓变得模糊，为了减少这类不利影响，这就需要图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰，其主要被用于景物边界的检测与提取。
本次训练中用数字微分锐化的方法通过实现微分算子来将图象锐化。
用到的一阶微分算子有：Roberts微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子等。
二阶微分算子用到了Laplacian微分算子。
通过实现不同的微分算子，得到对图象轮廓在不同程度上的提取。
【关键字】数字图象处理；图像锐化；微分算子一、前言图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理主要研究以下内容：图像几何变换；如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等；图象锐化处理；图像编码压缩；图像增强和复原；图像分割；图像描述；图像分类（识别）。
基于MATLAB的图像锐化算法研究课程设计说明书
中北大学课程设计说明书学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程课程设计题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：系主任：下达任务书日期: 2013 年12月15 日目录1 绪论 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 MATLAB对图像处理的特点 (1)1.3 图像锐化概述 (2)1.4 图像锐化处理的现状和研究方法 (2)2 设计目的 (2)3 设计内容和要求 (2)4 总体设计方案分析 (2)5 主要算法及程序 (4)5.1 理想高通滤波器锐化程序 (4)5.2 高斯高通滤波器锐化程序 (5)5.3 高提升滤波器锐化程序 (6)6 算法结果及比较分析 (8)6.1 理想高通滤波器锐化结果 (8)6.2 高斯高通滤波器锐化结果 (9)6.3 高提升滤波器锐化结果 (10)6.4 算法结果比较分析 (11)7 设计评述 (11)参考文献 (12)1 绪论数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量。
它以人为对象，改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常见的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天。
生物医学工程、工业检测、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注意、前景远大的新型科学。
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目录引言.............................................. 错误!未指定书签。
需求分析........................................... 错误!未指定书签。
任务与分析...................................... 错误!未指定书签。
测试数据........................................ 错误!未指定书签。
概要设计........................................... 错误!未指定书签。
一阶锐化的实现................................ 错误!未指定书签。
二阶锐化的实现................................ 错误!未指定书签。
一二阶混合锐化的实现.......................... 错误!未指定书签。
统计锐化的实现................................ 错误!未指定书签。
详细设计.......................................... 错误!未指定书签。
一阶锐化的设计................................ 错误!未指定书签。
二阶锐化的设计................................ 错误!未指定书签。
一二阶混合锐化的设计.......................... 错误!未指定书签。
统计锐化的设计................................ 错误!未指定书签。
调试分析........................................... 错误!未指定书签。
一阶锐化调试................................... 错误!未指定书签。
二阶锐化调试................................... 错误!未指定书签。
一二阶混合锐化调试............................. 错误!未指定书签。
统计锐化调试................................... 错误!未指定书签。
用户使用说明...................................... 错误!未指定书签。
测试结果.......................................... 错误!未指定书签。
结论.............................................. 错误!未指定书签。
致谢.............................................. 错误!未指定书签。
参考文献............................................ 错误!未指定书签。
摘要随着计算机的普及，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。
这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。
本次训练中用数字微分锐化的方法通过实现微分算子来将图象锐化，通过实现不同的微分算子，得到对图象轮廓在不同程度上的提取。
关键词：图像处理；锐化；微分算子引言数字图像处理中图像锐化的目的有两个：一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。
二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。
通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。
数字图像的锐化可分为线性锐化滤波和非线性锐化滤波。
如果输出像素是输入像素领域像素的线性组合则称为线性滤波，否则称为非线性滤波。
本次设计将用几个方法对图像进行锐化处理，从而比较几个方法的强弱。
需求分析本次课程设计的主要内容如下：、一阶微分锐化：构建一阶锐化加法函数，并实现锐化；、二阶微分锐化：实现拉普拉斯锐化；、一二阶混合锐化：一阶乘法和二阶加法混合的锐化算法实现；、统计锐化：沃利斯统计差分法等基于局部统计信息的锐化算法实现。
通过这几个方法对图像进行锐化处理，从而看出这几个锐化方法的优缺点以及方法的强弱。
任务与分析（一）一阶微分锐化建立一个一阶微分算子，利用该算子对原始图像进行一阶梯度提取，然后将提取后得到的图像与原始图像进行相加，从而实现对图像的锐化处理。
（二）二阶微分锐化使用拉普拉斯算子来对图像的锐化处理，其原理是：离散拉普拉斯所用的滤波器掩膜,用(如下)与原图进行卷积，得到中心像素点与邻域像素点的差值。
（三）一二阶混合锐化混合空间增强是一种结合一阶和二阶微分的图像锐化处理的技术方法，混合空间增强法是综合了二者的长处的一种锐化方法。
（四）统计锐化以及测试数据图原图图图片∑∈-=snmnmfnmfNnm,22)],(),([1),(σ)],(),([),(nmfnmfknmf-=概要设计一阶锐化的实现一阶锐化的实现，利用算子进行运算，其中锐化算子计算公式如下：2/122)},(),({j i d j i d S y x +=其模板：其原理图为：图 一阶流程图二阶锐化的实现⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=101202101x d ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=121000121y d二阶微分锐化其算法为：将其写成模板系数形式形式即为拉普拉斯算子：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=010*******H其原理图为：用与原图进行卷积与原图相加图 二阶流程图一二阶混合锐化的实现一二阶混合锐化是通过利用算子和拉普拉斯算子经过一系列的变化实现锐化。
一二阶混合锐化也是就混合空间增强法，它是综合了二者的长处的一种锐化方法。
其原理图为：原图图最终锐化后 图像图 一二阶混合流程图统计锐化的实现统计锐化是通过对一二阶锐化方法的改进所得到的图像。
主要利用（）及 这两个公式实现对图像的锐化。
其原理图为：图统计锐化流程图详细设计一阶锐化的设计对于一阶锐化方法，有许多可以利用的算子，在实际的操作中，我们使用算子来描述二维的一阶差分。
算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过×模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。
采用×邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。
算子也是一种梯度幅值，即：2/122)},(),({j i d j i d S y x +=其中的偏导数x d 和y d 可用卷积模板来实现。
通过算子对图像进行一阶提取后然后与原图像相加，从而实现一阶微分运算。
代码如下： (''); (); (); ('原图');(,':\\\实验效果图\一阶锐化原图'); (); 把图像数据类型转换为类型 [](); []; []; (); (); ();()((())^(())^);;;;;.*;();();('算子相加后的结果');(,':\\\实验效果图\时,一阶锐化图');(,':\\\实验效果图\时,一阶锐化图');(,':\\\实验效果图\时,一阶锐化图');(,':\\\实验效果图\时,一阶锐化图');二阶锐化的设计图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。
由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的缓慢变化区域。
因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理，产生描述灰度突变的图像，再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。
代码如下：('图片');[]();();;()*()[()()()()];;;()*()[()()()()()()()()];;;();();();('原图');(,':\\\实验效果图\二阶锐化原图');();();('锐化处理后的图');(,':\\\实验效果图\二阶(中心为)锐化效果图'); (,':\\\实验效果图\二阶(中心为)锐化效果图');一二阶混合锐化的设计一二阶混合锐化是对问题一和问题二的结合，主要通过以下几个步骤实现：（1）利用算子对原始图像进行一阶梯度提取，得到图；（2）对图做领域均值平滑，得到图；（3）利用拉普拉斯算子（邻域系统是）对原始图像进行锐化，得到图；（4）图和图进行相乘，得到图；（5）图与原始图像相加，得到图；（6）最后对图进行亮度和灰度的调整，得到最终图像。
代码如下：('图片');[]();();();('原始图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合锐化原图');(); 把图像数据类型转换为类型[];[];();();();()((())^(())^);();();('用算子处理后的梯度图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合处理后的梯度图像'); ();()(()());();()(()());()();()();();();();('领域均值平滑后的图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合领域均值平滑()后的图像'); (,':\\\实验效果图\一二阶混合领域均值平滑()后的图像'); [];();();();('拉普拉斯变换后的图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合拉普拉斯变换后的图像');; ();();()('相加后得到的锐化图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合相加后得到的锐化图像');.* ;();();('相乘后形成的掩蔽图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合相乘后形成的掩蔽图像');;();();();('原图与掩蔽图像之和的到的图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合原图与掩蔽图像之和的图像');;;.*.^;();();('最后得到的图像');(,':\\\实验效果图\一二阶混合最后得到的图像'); 统计锐化的设计统计锐化是对问题三的改进所得，主要通过以下几个步骤实现：（1）利用对原始图像进行一阶梯度提取，得到图；（2）对图做高斯平滑，得到图；（3）利用高频成分叠加法对原始图像进行锐化，得到图；（4）图和图进行相乘，得到图；（5）图与原始图像相加，得到图；（6）最后对图进行亮度和灰度的调整，得到最终图像。