环境：Windows10专业版 + IDEA2021.2.3 + jdk11.0.1 + OpenCV-460.jar

系列文章：

（一）Python+GDAL实现BSQ，BIP，BIL格式的相互转换

（二）BSQ,BIL,BIP存储格式的相互转换算法

（三）单波段图像的伪彩色合成：密度分割（含介绍OpenCV中的Mat类）

（四）图像的%2线性拉伸

（五）图像的标准假彩色合成

（六）图像的直方图均衡化

（七）图像的均值滤波

（八）图像的中值滤波

（九）图像的高斯低通滤波

（十）图像的梯度倒数加权平滑

（十一）图像的罗伯特梯度锐化

（十二）图像的Sobel梯度锐化

（十三）图像的拉普拉斯梯度锐化

目录

一、拉普拉斯梯度锐化简介

二、算法流程

三、具体实现

四、实验结果 

1、读入的图像

2、经过拉普拉斯算子处理后的图像

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一、拉普拉斯梯度锐化简介

拉普拉斯梯度锐化是一种基于图像二阶微分处理的图像增强技术，主要用于提高图像的细节清晰度和边缘识别能力。

以下是该技术的关键点：

1、基本原理：拉普拉斯算子的核心是对图像进行二阶微分运算，以突出像素间灰度值变化剧烈的区域。一阶微分可以描述图像灰度的变化方向，而二阶微分则描述了这种变化的速率。因此，通过计算图像每个像素点的二阶导数，可以检测出图像中的边缘和细节部分。

2、操作过程：在数字图像处理中，拉普拉斯算子通常通过卷积核来实现。这个卷积核会在图像上逐像素移动，对每个像素点的邻域进行加权求和计算，得出该点的二阶导数值。如果一个像素点的值小于其邻域内的平均值，它的值会降低，反之则会提高，这样增强了图像中心像素与其周围像素的对比度，从而实现了图像锐化。

3、应用方法：将拉普拉斯图像与原图叠加，可以得到最终的锐化效果。这个过程相当于高通滤波，它增强了图像的高频成分（即边缘和细节），同时衰减和抑制了低频成分（即平滑区域）。

4、应用场景：这种锐化技术广泛应用于电子印刷、医学成像、工业检测等领域，有助于改善图像质量，使图像中的细节更加清晰可见。

5、优缺点：能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性；但对噪声比较敏感，会放大噪声。

拉普拉斯梯度锐化通过对图像进行二次微分处理，强化了图像的边缘及细节信息，有助于提升图像的清晰度和可识别性。

二、算法流程

（以单波段图像为例）

1、利用OpenCV读入图像，将像素存储在数组里

2、标准拉普拉斯算子的模板为：

3、将经过拉普拉斯算子处理后的像素值存入数组合成图像并存储

三、具体实现

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

/**
 * @Author: HNUST_jue_chen
 * @Date: 2022/11/05/ 15:29
 * @Attention: 转载, 引用请注明出处
 */

public class LaplaceOperator {
    //加载本地动态链接库
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    //拉普拉斯算子
    public Mat laplaceSharping(String path) {
        //使用Mat类存储图像信息
        Mat mat = Imgcodecs.imread(path);
        //图像的大小
        int rows = mat.rows();
        int cols = mat.cols();

        //获得原图像像素数组
        int[][] mat_arr = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                mat_arr[i][j] = (int) mat.get(i, j)[0];
            }
        }

        //使用拉普拉斯算子进行锐化
        int[][] mat_arr_laplaceSharp = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                //处理非边缘的像素
                if (i != 0 && i != rows - 1 && j != 0 && j != cols - 1) {
                    mat_arr_laplaceSharp[i][j] = (mat_arr[i - 1][j] + mat_arr[i][j - 1]
                            + mat_arr[i][j + 1] + mat_arr[i + 1][j] - mat_arr[i][j] * 4);
                } else {    //处理边缘像素
                    mat_arr_laplaceSharp[i][j] = mat_arr[i][j];
                }
            }
        }

        //合成图像
        Mat mat_laplaceSharp = new Mat(rows, cols, CvType.CV_32SC1);
        //将像素放入图像
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            //一次放入一行像素值
            mat_laplaceSharp.put(i, 0, mat_arr_laplaceSharp[i]);
        }
        return mat_laplaceSharp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LaplaceOperator lo = new LaplaceOperator();
        Mat mat = lo.laplaceSharping("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray.png");
        //将经过拉普拉斯锐化后的图像写入文件
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray_lo.png", mat);
    }
}

四、实验结果 

1、读入的图像

2、经过拉普拉斯算子处理后的图像