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銳化(sharpening)和平滑恰恰相反，它是通過增強高頻分量來減少圖象中的模糊，因此又稱為高通濾波(high passfilter)。銳化處理在增強圖象邊緣的同時增加了圖象的噪聲。

常用的銳化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板(見(3.4)式)，又是個數學家的名字，可見學好數學，走遍天下都不怕。

 

(3.4)

容易看出拉普拉斯模板的作法：先將自身與周圍的8個象素相減，表示自身與周圍象素的差別；再將這個差別加上自身作為新象素的灰度。可見，如果一片暗區出現了一個亮點，那么銳化處理的結果是這個亮點變得更亮，增加了圖象的噪聲。

因為圖象中的邊緣就是那些灰度發生跳變的區域，所以銳化模板在邊緣檢測中很有用，這一點將在后面詳細介紹。

功能實現code：

 

[cpp] view plaincopy  

1. /** 
2. * 函數名: sharpening 
3. * 功  能: 對圖像進行銳化處理 
4. */  
5. void Laplacian()  
6. {  
7.     int temp[9] = {-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1};   //Laplacian 模版  
8.     int height = bmpInfoHeader.biHeight;     
9.     int width = bmpInfoHeader.biWidth;    
10.     int imgSize = bmpInfoHeader.biSizeImage;  
11.     int lineByte = (width * 8 +31) / 32 * 4;  //每行像素所占字節數  
12.     //處理是基于原圖的，所以原圖的數據不能改變，用pNewBmpData存儲改變之后的數據  
13.     memcpy(pNewBmpData,pBmpData,imgSize);   //把原圖數據復制給pNewBmpData  
14.     //注意邊界點不處理，所以i從1到高度-2，j類似  
15.     double temResult;  //中間結果  
16.     for(int i = 1; i < height - 1; i++ )  
17.     {  
18.         for(int j = 1; j < width - 1; j++ )  
19.         {  
20.             temResult = (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j - 1) * temp[0]);  
21.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j) * temp[1]);  
22.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j + 1) * temp[2]);  
23.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j - 1) * temp[3]);  
24.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j) * temp[4]);  
25.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j + 1) * temp[5]);  
26.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j - 1) * temp[6]);  
27.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j) * temp[7]);  
28.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j + 1) * temp[8]);  
29.             *(pNewBmpData + i * lineByte + j) = temResult;  
30.         }  
31.     }  
32. }  

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