锐化算法
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基于双边梯度锐化的多焦点图像融合系统
该项目实现了基于J. Tian等学者提出的双边梯度锐化标准的多焦点图像融合算法。其核心功能是处理针对同一场景但在不同焦距下拍摄的一组源图像，通过数学建模识别各图像中的清晰区域并将其合成为一幅全焦图像。 该算法的主要实现方法在于引入了双边梯度的概念，利用像素间的对比度和空间邻域特征来衡量图像的局部锐化程度。具体流程包括对输入图像进行重叠分块处理，应用双边梯度算子计算每个像素点或图像块的锐化评价值，从而生成初始的聚焦决策图。为了提高融合质量，系统还包含了决策图精炼步骤，通过空间一致性验证、形态学滤波或一致性检 -
基于多种经典算子的图像锐化处理对比系统
本项目通过MATLAB平台实现对图像的多种经典锐化处理，旨在通过算法增强图像的边缘信息和细节特征。锐化处理的核心在于利用微分算子计算图像的灰度梯度，突出原本模糊的轮廓。系统的核心功能包括：首先自动读取输入的源图像并进行灰度化处理以统一计算基准；接着分别应用三种主流的算法：1. Roberts梯度法，它采用对角线像素差值来检测边缘，对边缘定位准且计算简便；2. Sobel算子，通过引入加权平均来计算图像梯度，能够有效地抑制随机噪声的影响，产生较宽且连续的边缘；3. Laplace算子，作为一种二阶导数算子，
