(整理)图像锐化和边缘增强.
图像锐化有哪些方法
图像锐化有哪些方法图像锐化是图像处理中常用的一种操作，可以通过增强图像的高频信息，使图像边缘更加清晰。
常用的图像锐化方法主要包括增强算子、滤波操作和边缘检测等。
1. 增强算子方法：增强算子方法是基于对图像进行空间变换，通过改变像素点的灰度值来增强图像的边缘和细节。
常用的增强算子方法包括拉普拉斯算子、索伯算子和普瑞维特算子等。
这些算子可以对图像进行卷积操作，得到锐化后的图像。
例如，拉普拉斯算子可以通过在每个像素点和周围邻域之间进行卷积操作来增强图像的高频信息。
2. 滤波操作方法：滤波操作方法是通过设计一定的滤波器来对图像进行卷积操作，以增强图像的边缘细节。
常用的滤波操作方法包括高通滤波器、边缘增强滤波器和维纳滤波器等。
高通滤波器可以通过减少图像低频分量来增强图像的高频信息，从而使图像边缘更加清晰。
边缘增强滤波器则可以通过增加图像的局部差异来增强图像的边缘细节。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的噪声特性来进行滤波操作，以减少噪声对锐化效果的影响。
3. 边缘检测方法：边缘检测方法是通过寻找图像的局部极值点来确定图像的边缘位置，从而实现图像锐化。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和LoG算子等。
Sobel算子可以通过计算图像梯度的幅值和方向来确定图像边缘的位置和方向。
Canny 算子是一种基于图像梯度的多阈值边缘检测算法，可以通过滤波、非极大值抑制和双阈值检测等步骤来确定图像的强边缘和弱边缘。
LoG算子是一种拉普拉斯高斯算子，可以通过在图像上进行卷积操作来检测图像的边缘信息。
除了以上的方法，图像锐化还可以通过多尺度分析、形态学操作和投影剪切等方法来实现。
多尺度分析可以通过对图像的不同尺度进行分析和合成来增强图像的局部细节和边缘信息。
形态学操作是一种基于图像形状和结构的操作，可以通过腐蚀、膨胀和开闭操作等来增强图像的边缘信息。
投影剪切是一种基于数学变换的图像锐化方法，可以通过对图像的投影进行变换来改变图像的灰度级分布，从而增强图像的边缘和细节。
利用Photoshop进行像的锐化和增强
利用Photoshop进行像的锐化和增强利用Photoshop进行图像的锐化和增强在现代社交媒体充斥着各种图片的年代，拍摄和编辑一张清晰、高质量的照片变得尤为重要。
为了获得最佳效果，很多摄影爱好者选择使用Adobe Photoshop软件进行图像的后期处理。
本文将介绍如何利用Photoshop进行图像的锐化和增强，以便提升照片的质量和吸引力。
一、图像的锐化处理图像的锐化是指增强图像细节，使图像看起来更清晰和更加有吸引力。
在Photoshop中，有几种方法可以实现图像的锐化处理。
1. 锐化滤镜Photoshop提供了多种锐化滤镜，例如“USM锐化”（Unsharp Mask）、“智能锐化”（Smart Sharpen）等。
通过调整滤镜参数，可以增强图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰。
在使用滤镜之前，可以创建图像的副本，以免对原始图像产生不可逆的影响。
2. 高反差保留在Photoshop中，还可以利用“高反差保留”（High Pass）滤镜来锐化图像。
该滤镜通过增加图像中的高频细节来提高图像的清晰度。
使用高反差保留滤镜时，应调整半径值以控制锐化的程度，并使用图层蒙版将锐化效果应用到特定区域。
二、图像的增强处理图像的增强处理是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，改善图像的整体外观和质量。
以下是一些常见的图像增强方法。
1. 色阶调整通过色阶调整可以增加图像的对比度，并调整图像的亮度和暗部的细节。
在Photoshop中，可以通过“图像”菜单中的“调整”选项来访问色阶调整，然后通过拖动直方图上的滑块来调整图像的色调。
2. 曲线调整曲线调整是一种更精确的调整图像色调和对比度的方法。
在Photoshop的“调整图层”面板中，选择“曲线”选项，并通过拖动曲线来调整图像的明暗、对比度和色彩平衡。
3. 调整图层和图层蒙版在进行图像增强时，使用调整图层和图层蒙版可以更加精确地控制图像的效果。
通过添加调整图层，可以调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数，而不会对原始图像做出永久性改变。
Photoshop边缘锐化技巧：增强图像边缘的清晰度
Photoshop边缘锐化技巧：增强图像边缘的清晰度在使用Photoshop进行图像编辑时，有时我们希望增强图像边缘的清晰度，使得图像更加鲜明和突出。
本文将介绍一些常用的Photoshop边缘锐化技巧，帮助您实现这一目标。
以下是具体步骤和技巧：1. 打开图像：首先，在Photoshop中打开您想要编辑的图像，然后创建一个新的图层。
这将保留原始图像的完整性，确保我们在编辑过程中不会对其进行直接修改。
2. 复制图层：在图层面板中，将原始图层完全复制到新的图层上。
这可以通过在图层面板上右键单击，然后选择“Duplicate Layer”来完成。
3. 应用滤镜：选择新的图层，并转到“Filter”菜单。
在滤镜菜单中，选择“Sharpen”或“Sharpen Edges”选项。
这些选项将为图像边缘增加锐化效果。
4. 调整参数：在应用滤镜之前，可以根据需要调整一些参数。
例如，可以通过增加锐化量来增强图像的边缘效果，或者通过调整半径来控制锐化效果的范围。
您可以根据图像的特点和个人偏好进行微调。
5. 控制图层透明度：如果您对滤镜效果不满意或者觉得过于强烈，可以通过控制滤镜图层的透明度来调整。
将图层面板中滤镜图层的不透明度降低到适合的程度。
6. 应用遮罩：如果您只希望特定区域的边缘受到锐化效果的影响，可以使用遮罩。
在滤镜图层上右键单击，然后选择“Add Layer Mask”。
在遮罩中使用黑色画笔将不需要锐化的区域涂抹掉，白色部分保留锐化效果。
7. 调整整体图像：在完成边缘锐化后，您可能需要对整体图像进行一些调整以提高视觉效果。
可以尝试调整对比度、亮度和色彩平衡等参数，以使图像更加生动和饱满。
8. 合并图层并保存：当您完成所有编辑并满意结果后，可以将所有图层合并为一个，以保存最终的编辑结果。
在图层面板中右键单击，并选择“Flatten Image”。
然后，通过选择“File”菜单中的“Save As”选项，将图像保存为所选格式。
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些
图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜艳、易于识别和理解。
图像增强的方法有很多种，下面我们将介绍其中一些常见的方法。
首先，直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。
直方图均衡化通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图变得更加均匀，从而增强图像的对比度和亮度分布，使图像更加清晰和易于识别。
其次，滤波是另一种常见的图像增强方法。
滤波通过应用不同的滤波器来去除图像中的噪声，增强图像的边缘和细节，改善图像的质量。
常见的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
另外，锐化也是一种常用的图像增强方法。
锐化通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰和鲜艳。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等。
此外，对比度增强也是一种常见的图像增强方法。
对比度增强通过调整图像的对比度和亮度，使图像的细节更加突出，从而改善图像的质量。
常见的对比度增强方法包括伽马校正、对比度拉伸、
直方图匹配等。
最后，多尺度变换也是一种常用的图像增强方法。
多尺度变换通过将图像分解成不同尺度的子图像，然后对每个子图像进行增强处理，最后合成得到增强后的图像，从而改善图像的质量。
总的来说，图像增强的方法有很多种，每种方法都有其特点和适用范围。
在实际应用中，可以根据图像的特点和需求选择合适的增强方法，从而达到改善图像质量的目的。
希望以上介绍的方法对您有所帮助。
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些图像增强是指对图像进行处理，以改善其视觉质量或提取出更多的有用信息。
在数字图像处理领域，图像增强是一个重要的研究方向，它涉及到许多方法和技术。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以应用于各种领域，如医学图像处理、遥感图像处理和计算机视觉等。
灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度得到增强。
具体而言，灰度拉伸会将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值按比例进行映射。
这样可以使得图像的整体对比度得到提高，从而更容易观察和分析图像中的细节。
另一种常见的图像增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级别，以使得图像的直方图更加均匀。
这样可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
直方图均衡化在医学图像处理中得到了广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以用来增强图像的特定特征或去除图像中的噪声。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点和需要进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
除了滤波之外，锐化也是一种常见的图像增强方法。
锐化可以使图像中的边缘和细节更加清晰，从而提高图像的视觉质量。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子等。
这些方法可以通过增强图像中的高频信息来使图像更加清晰。
综上所述，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它可以帮助我们改善图像的质量，提取出更多的有用信息。
本文介绍了几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的图像增强方法，从而得到更加优质的图像结果。
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法有哪些
图像增强的方法包括以下几种：
1. 直方图均衡化（Histogram equalization）：通过调整图像的像素分布，增强图像的对比度。
2. 自适应直方图均衡化（Adaptive histogram equalization）：与直方图均衡化类似，但是对图像的小区域进行局部均衡化，可以更好地保留细节信息。
3. 均值滤波（Mean filter）：用图像中像素的平均值替代该像素的值，平滑图像的同时增强细节。
4. 中值滤波（Median filter）：用图像中像素的中值替代该像素的值，能够有效去除椒盐噪声，保留图像边缘。
5. 高斯滤波（Gaussian filter）：使用高斯函数对图像进行平滑，可以模糊图像的同时去除噪声。
6. 锐化增强（Sharpening）：利用锐化算子对图像进行卷积，突出图像的边缘和细节。
7. 退化与恢复（Degradation and restoration）：通过建立图像模糊模型和噪
声模型，对退化图像进行恢复。
8. 增强滤波（Enhancement filter）：通过设计特定的增强滤波器，对图像进行增强，如Sobel滤波器、Prewitt滤波器等。
9. 超分辨率（Super-resolution）：通过使用多帧图像或者其他方法，提高低分辨率图像的细节和清晰度。
以上仅是图像增强的一些常见方法，随着图像处理技术的不断发展，还有很多其他方法可以用于图像增强。
如何调整图像的锐度和清晰度
如何调整图像的锐度和清晰度图像的锐度和清晰度是影响照片质量的重要因素之一。
幸运的是，使用PhotoShop软件可以轻松地调整图像的锐度和清晰度。
下面将介绍一些方法和技巧，帮助你轻松地改进照片的质量。
1. 使用图像的“锐化”工具：在Photoshop软件中，有一个专门用于增强图像的“锐化”工具。
首先，打开你想要调整的图像。
然后，在菜单栏中选择“滤镜”选项，在下拉菜单中选择“锐化”。
会弹出一个对话框，其中有一些参数可以调整。
主要的参数有“半径”、“阈值”和“强度”。
半径决定了锐化效果的范围，较大的半径会导致更大面积的锐化。
阈值参数决定了需要增强的边缘的对比度。
强度参数决定了应用锐化效果的强弱程度。
通过调整这些参数，你可以根据图像的需要来增强锐度。
2. 使用“智能锐化”滤镜：在Photoshop软件中，还有一个强大的滤镜叫做“智能锐化”。
它可以自动识别图像中的边缘，并增强其清晰度，同时减少可能产生的噪点。
使用这个滤镜的方法与上述的锐化工具类似。
选择“滤镜”选项并选择“智能锐化”。
在弹出的对话框中，你可以调整参数，如半径、阈值和细节。
通过尝试不同的参数值，你可以找到最适合你图像的设置。
3. 使用“高反差保留”滤镜：另一个有用的工具是“高反差保留”滤镜。
它可以增强图像中的细节，并增加图像的清晰度。
选择“滤镜”选项，并选择“其他”中的“高反差保留”。
在弹出的对话框中，你可以调整两个参数：半径和阈值。
半径控制高反差保留的范围，适当调整半径可以保留细微的细节，但不会过分增加噪点。
阈值决定了保留细节的对比度，调整这个参数可以控制清晰度的增强程度。
4. 打开“相机原始滤镜”：如果你的图像是来自相机的原始文件，你可以通过打开“相机原始滤镜”来调整图像的锐度和清晰度。
这个滤镜可以模拟相机的参数，如锐度、细节和噪点。
选择“滤镜”选项，并选择“相机原始滤镜”。
然后，在出现的界面中，你可以调整各种参数来改善图像的清晰度和细节。
计算机视觉中的图像增强技术
计算机视觉中的图像增强技术图像增强技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在提高图像质量和增强图像的细节。
通过使用各种算法和技术，图像增强能够改善图像的亮度、对比度、清晰度等方面，使图像更加逼真和易于分析处理。
本文将介绍几种常见的计算机视觉中的图像增强技术。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使得图像在亮度和对比度上得到改善。
该技术基于直方图的分析，将图像的像素值映射到较广的范围内，使得亮度水平更加均衡。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，并且对于各种类型的图像效果良好。
二、模糊和锐化模糊和锐化是图像增强中常用的技术。
模糊技术可以减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑。
常见的模糊技术包括高斯模糊、均值模糊等。
锐化技术则相反，可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰。
锐化技术常用的方法有拉普拉斯锐化、边缘增强等。
三、增强滤波增强滤波是一种基于图像频域分析的增强技术。
该技术通过对图像进行频域变换，提取频域信息，然后根据图像的特点进行相应的增强处理。
常见的增强滤波技术包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。
增强滤波可以有效地去除图像的噪声和模糊，提高图像的品质。
四、对比度增强对比度增强是一种提高图像亮度差异的技术。
该技术通过调整图像的像素值，使得图像中的亮部和暗部之间的差异更加明显，提高图像的视觉效果。
对比度增强常用的方法有直方图拉伸、对比度增强函数等。
对比度增强可以使图像中的细节更加鲜明，提高图像的可视化效果。
五、超分辨率重建超分辨率重建是一种特殊的图像增强技术，旨在提高图像的分辨率和细节。
该技术可以通过多帧图像的融合、插值和恢复等方法，使得图像的细节更加清晰，增强图像的可见细节。
超分辨率重建常用的算法包括基于插值的方法、最小二乘法等。
总结：计算机视觉中的图像增强技术是提高图像质量和增强图像细节的重要手段。
本文介绍了几种常见的图像增强技术，包括直方图均衡化、模糊和锐化、增强滤波、对比度增强和超分辨率重建。
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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。
微分运算是求信号的变化率，由傅立叶变换的微分性质可知，微分运算具有较强高频分量作用。
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。
但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
图像锐化的方法分为高通滤波和空域微分法。
图像的边缘或线条的细节（边缘）部分与图像频谱的高频分量相对应，因此采用高通滤波让高频分量顺利通过，并适当抑制中低频分量，是图像的细节变得清楚，实现图像的锐化，由于高通滤波我们在前面频域滤波已经讲过，所以这里主要讲空域的方法——微分法。
一阶微分运算一阶微分主要指梯度模运算，图像的梯度模值包含了边界及细节信息。
梯度模算子用于计算梯度模值，通常认为它是边界提取算子，具有极值性、位移不变性和旋转不变性。
图像在点处的梯度定义为一个二维列矢量：梯度大的幅值即模值，为：梯度的方向在最大变化率方向上，方向角可表示为：对于离散函数也有相应的概念和公式，只是用差分代替微分。
差分可取为后向差分，前向差分。
在x,y方向上的一阶向后差分分别定义为：梯度定义为：其模和方向分别为：在实际应用中，梯度的模还有很多近似式，如使用x,y方向上差分绝对值替代模来度量梯度的模（幅值）就是最大变化率方向的单位距离所增加的量。
由梯度的计算可知，在图像灰度变化较大的边沿区域其梯度值大，在灰度变化平缓的区域梯度值较小，而在灰度均匀的区域其梯度值为零。
我们根据得到的梯度值来返回像素的值，如将梯度值大的像素设置成白色，梯度值小的设置为黑色，这样就可以将边缘提取出来了，或者是加强梯度值大的像素灰度值就可以突出细节了达到了锐化的目的。
根据梯度值，进而对像素的处理一般有三种方式：锐化是要突出细节（边界），所以要对边缘的像素加强（比如直接用梯度值作为像素的灰度或者RGB的分量），而边缘检测只要根据设置的阀值，超过阀值的像素灰度设为0，否则设为255。
1）辅以阀值判断设T为阀值，像素的梯度值大于T，则像素的灰度（或者RGB的分量）加上某一个值（如100）,加上某一个值（如100）像素的灰度值（或RGB的分量值）后若大于255，取2552）设以某一特定值设t为阀值，像素的梯度值大于T，则像素的灰度（或者RGB的分量）设置为某一定值La3）二值化图像设T为阀值，像素的梯度值大于T，则像素的灰度（或者RGB的分量）设置为255，否则设置为0根据图像边界（细节，边缘）的拓扑结构，一阶微分锐化具体又分为单方向的一阶微分锐化和无方向的微分锐化单方向的一阶锐化是指对某个特定方向上的边缘（细节）信息的进行加强。
最简单的单方向一阶锐化就是水平方向与垂直方向上的锐化。
水平方向的锐化非常简单，通过一个可以检测出水平方向上的像素值的变化模板来实现。
垂直方向只需要将方向改变下就可以得到：Kirsch算子Kirsch算子采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算（与3*3像素加权之和，就是对应位置相乘后求和）中取最大值作为图像的边缘输出。
下面是8个模板：问题：单方向锐化的计算结果中出现了小于零的像素值？方法1：整体加一个正整数，以保证所有的像素值均为正。
比如+128，还有<0的则视为0，若有>255视为255处理,这样做的结果是：可以获得类似浮雕的效果。
方法2：将所有的像素值取绝对值。
这样做的结果是，可以获得对边缘的有方向提取。
无方向一阶锐化问题的提出前面的锐化处理结果对于人工设计制造的具有矩形特征物体（例如：楼房、汉字等）的边缘的提取很有效。
但是，对于不规则形状（如：人物）的边缘提取，则存在信息的缺损。
为了解决上面的问题，就希望提出对任何方向上的边缘信息均敏感的锐化算法。
因为这类锐化方法要求对边缘的方向没有选择，所有称为无方向的锐化算法。
双方向一次微分运算，直接以梯度值代替理论基础：对灰度图像f在纵方向和横方向两个方向进行微分。
该算法是同时增强水平和垂直方向的边缘。
利用双方向一次微分运算，算出梯度后让梯度值赋给该点的灰度值。
数学表达式为：G(i,j)=sqrt{[f(i,j)-f(i,j-1)]*[f(i,j)-f(i,j-1)]+[f(i,j)-f(i-1,j)] *[f(i,j)-f(i-1,j)]}或G(i,j)=|f(i,j)-f(i,j-1)|+|f(i,j)-f(i-1,j)|边缘检测边缘检测算子检查每个像素的领域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
大多数是基于方向当属模板求卷积的方法。
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，没有可靠边缘方向卷积卷积可以简单的看成加权求和的过程。
下面分别对Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Laplacian算子介绍：（1）无方向一阶锐化——交叉微分交叉微分算子（Robert算子）计算公式如下：特点：算法简单（2）无方向一阶锐化——Sobel锐化Sobel锐化计算公式如下：Sobel边缘算子的卷积和如上图所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。
Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。
一般来说，距离越大，产生的影响越小。
这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。
运算结果是一幅边缘幅度图像。
特点：锐化的边缘信息较强（3）无方向一阶锐化——Priwitt锐化Priwitt锐化计算公式如下：Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。
但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt 算子对边缘的定位不如Roberts算子。
特点：与Sobel相比，有一定的抗干扰性，图像效果比较干净。
几种方法的效果比较Sobel算法与Priwitt算法的思路相同，属于同一类型，因此处理效果基本相同。
Roberts算法的模板为2*2，提取信息较弱。
单方向锐化经过处理之后，也可以对边界进行增强。
二阶微分锐化——问题的提出1)对应突变形的细节，通过一阶微分的极值点，二阶微分的过0点均可以检测处理2）对应细线行的细节，通过一阶微分的过0点，二阶微分的极小值点均可以检测处理。
3）对应渐变的细节，一边情况很难检测，但二阶微分的信息比一阶微分的信息略多。
二阶微分锐化——算法推导将上面推导的公式写成模板系数形式，即为Laplacian算子：Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。
使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。
Laplacian变形算子为了改善锐化效果，可以脱离微分的计算原理，在原有的算子基础上，对模板系数进行改变，获得Laplacian变形算子：其中H2是在H1的基础上在考虑45°和135°方向的结果Laplacian算子对噪声比较敏感，Laplacian算子有一个缺点是它对图像中的某些边缘产生双重响应。
所以图像一般先经过平滑处理，通常把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。
Log边缘算子现在介绍一种利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声十分敏感，所以在边缘增强前滤除噪声。
为此，马尔（Marr）和希尔得勒斯（Hildreth）根据人类视觉特性提出了一种边缘检测的方法，该方法将高斯滤波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法，故称为Log（Laplacian of Gassian ）算法。
也称之为拉普拉斯高斯算法。
该算法的主要思路和步骤如下：（1）滤波：首先对图像f(x,y)进行平滑滤波，其滤波函数根据人类视觉特性选为高斯函数，即：其中，G（x，y）是一个圆对称函数，其平滑的作用是可通过来控制的。
将图像 G（x,y)与f(x,y) 进行卷积，可以得到一个平滑的图像，即：（2）增强：对平滑图像g(x,y) 进行拉普拉斯运算，即：（3）检测：边缘检测判据是二阶导数的零交叉点（即h(x,y)=0 的点）并对应一阶导数的较大峰值。
这种方法的特点是图像首先与高斯滤波器进行卷积，这样既平滑了图像又降低了噪声，孤立的噪声点和较小的结构组织将被滤除。
但是由于平滑会造成图像边缘的延伸，因此边缘检测器只考虑那些具有局部梯度最大值的点为边缘点。
这一点可以用二阶导数的零交叉点来实现。
拉普拉斯函数用二维二阶导数的近似，是因为它是一种无方向算子。
在实际应用中为了避免检测出非显著边缘，应选择一阶导数大于某一阈值的零交叉点作为边缘点。
由于对平滑图像g(x,y) 进行拉普拉斯运算可等效为G(x,y) 的拉普拉斯运算与f(x,y) 的卷积，故上式变为：式中称为LOG滤波器，其为：这样就有两种方法求图像边缘：①先求图像与高斯滤波器的卷积，再求卷积的拉普拉斯的变换，然后再进行过零判断。
②求高斯滤波器的拉普拉斯的变换，再求与图像的卷积，然后再进行过零判断。
这两种方法在数学上是等价的。
上式就是马尔和希尔得勒斯提出的边缘检测算子（简称M-H算子）,由于LOG滤波器在(x,y) 空间中的图形与墨西哥草帽形状相似，所以又称为墨西哥草帽算子。
拉普拉斯算子对图像中的嗓声相当敏感。
而且它常产生双像素宽的边缘，也不能提供边缘方向的信息。
高斯-拉普拉斯算子是效果较好的边沿检测器，常用的5×5模板的高斯--拉普拉斯算子如图2.7所示：高斯—拉普拉斯算子高斯--拉普拉斯算子把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来，先平化掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更好。
程序的主要思想就是将每个像素的灰度值或RGB的分量与算子矩阵求卷积（用加权求和代替），只是锐化是要突出细节（边界），所以要对边缘的像素加强（比如直接用梯度值作为像素的灰度或者RGB的分量），而边缘检测只要根据设置的阀值，超过阀值的像素灰度设为0，否则设为255。