將一副圖像減去經(jīng)過拉普拉斯濾波滯后的圖像,，這幅圖像的邊緣部分將得到放大,，計(jì)算公式如下：

濾波后的像素值=5*中-左-右-上-下：

轉(zhuǎn)自：http://blog.csdn.net/devil_pull/article/details/17246855

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1. /** 
2.  * @file 2_6.cpp 
3.  * @Synopsis  圖像銳化，拉普拉斯算子 
4.  * @author weih.cao 
5.  * @version 1.0.0.0 
6.  * @date 2013-12-10 
7.  */  
8. #include<opencv2/core/core.hpp>  
9. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
10. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
11.   
12. /* --------------------------------------------------------------------------*/  
13. /** 
14.  * @Synopsis  sharpen  
15.  * 
16.  * @Param image 
17.  * @Param result 
18.  */  
19. /* ----------------------------------------------------------------------------*/  
20. void sharpen(const cv::Mat image, cv::Mat &result)  
21. {  
22.     result.create(image.size(), image.type());  
23.     for(int j = 1; j < image.rows-1; j++)  
24.     {  
25.         const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j-1);  
26.         const uchar* current  = image.ptr<const uchar>(j);  
27.         const uchar* next     = image.ptr<const uchar>(j+1);  
28.   
29.         uchar* output = result.ptr<uchar>(j);  
30.         for(int i = 1; i < image.cols-1; i++)  
31.         {  
32.             //sharpened_pixel = 5*current-left-right-up-down;  
33.             //cv::saturate_cast用以對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行截?cái)啵?-255）  
34.             *output++ = cv::saturate_cast<uchar>(  
35.                     5*current[i]-current[i-1]  
36.                     -current[i+1]-previous[i]-next[i]);  
37.         }  
38.     }  
39.     result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));  
40.     result.row(result.rows-1).setTo(cv::Scalar(0));  
41.     result.col(0).setTo(cv::Scalar(0));  
42.     result.col(result.cols-1).setTo(cv::Scalar(0));  
43. }  
44.   
45. int main(int argc,char** argv)  
46. {  
47.     cv::Mat img = cv::imread(argc == 2 ? argv[1] : "lena.jpg");  
48.     cv::cvtColor(img,img,CV_BGR2GRAY);  
49.     cv::Mat result;  
50.     result.create(img.size(), img.type());  
51.     sharpen(img, result);  
52.     cv::namedWindow("sharpen");  
53.     cv::namedWindow("img");  
54.     cv::imshow("img",img);  
55.     cv::imshow("sharpen", result);  
56.     cv::waitKey(0);  
57. }  

1.cv::saturate_cast被用來對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行截?cái)?，?duì)數(shù)值的數(shù)學(xué)計(jì)算常常超出允許的計(jì)算范圍,，解決方案是直接映射到0~255.

2.row和col方法,。返回一個(gè)特殊的,、僅包含一行或一列的cv::Mat實(shí)例。在這個(gè)過程中沒任何形式的數(shù)據(jù)拷貝,，如果該一維矩陣遭到修改也會(huì)相應(yīng)的修改原始圖像,。

3.setTo函數(shù)將矩陣的所有元素設(shè)為指定的值,。

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1. result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));  

將圖像的第一行的所有像素設(shè)置為0,。三通道的愛色圖像，需要使用cv::Scalar(a,b,c)來指定像素三個(gè)通道的目標(biāo)值,。

效果圖：