Matlab软件
1），线性锐化滤波：clear all; I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');subplot(1,2,1),imshow(I); xlabel('a)原始图像');>> I=double(I);>> H=[0 1 0,1 -41,0 1 0];>> J=conv2(I,H,'same');>> K=I-J;>>subplot(1,2,2),imshow(K,[]);>> xlabel('b)锐化滤波处理');以上程序段实现了用线性锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。
由图可见，图像模糊的部分得到了锐化，边缘部分得到了增强，边界更加明显。但图像显示清楚的地方，经滤波后发生了失真，这也是拉氏算子增强的一大缺点。
2），Sobel算子锐化处理：clear all; I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');subplot(1,2,1),imshow(I); xlabel('a)原始图像');>>H=fspecial('sobel');>>J=filter2(H,I);>> subplot(1,2,2),imshow(J); xlabel('b)Sobel锐化滤波处理');以上程序段实现了用Sobel算子锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。
Sobel算子的特点是对称的一阶差分，对中心加权具有一定的平滑作用。
3），梯度法锐化：clear all; [I,map]=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');subplot(2,2,1),imshow(I); xlabel('a)原始图像');I=double(I);>>[IX,IY]=gradient(I);>>gm=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);>> out1=gm;>> subplot(2,2,2),imshow(out1,map);>> xlabel('b)梯度值');>> out2=I;>>J=find(gm>=15);>>out2(J)=gm(J);>> subplot(2,2,3),imshow(out2,map); xlabel('c)加阀值梯度值');>> out3=I;>> J=find(gm>=20);>> out3(J)=255;>> K=find(gm<20);out3(K)=0;>> subplot(2,2,4),imshow(out3,map); xlabel('d)二值化');以上程序段实现了用梯度法锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。
可以看出，几种输出方法的效果不一样。直接梯度输出背景和图像目标不是很清楚，阀值梯度输出可以消除背景的影响，而二值图像输出强化的是边缘效果。