鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

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Mathematica

锐化处理的模版：p={{-1, -1, -1}, {-1, 9, -1}, {-1, -1, -1}}作用于图片a，代码是：ImageConvolve[a, p]

对图片a执行三次锐化处理：Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

强化边界的模版：p={{-1, -1, -1}, {-1, 7, -1}, {-1, -1, -1}}

三次强化的结果：Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

检测边缘的模版：p = {{-1, -1, -1}, {-1, 8, -1}, {-1, -1, -1}}

只检测水平方向的边界的模版：p={{-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}}

只检测竖直方向的边界的模版：p = {{-1, -1, -1}, {0, 0, 0}, {1, 1, 1}}

浮雕模版：p={{-1, -1, 0}, {-1, 0, 1}, {0, 1, 1}}

增大的浮雕模版：p={{-1, -1, -1, -1, 0},      {-1, -1, -1, 0, 1},       {-1, -1, 0, 1, 1},       {-1, 0, 1, 1, 1},       {0, 1, 1, 1, 1}}

随机模版：p = Table[RandomReal[{-10, 10}], 3, 3]出图都是随机的：{{-5.61132, -3.2055, 7.41874},  {5.22592, -5.03722, -4.98514},  {-3.07874, 0.989641, 9.59498}}和{{4.10093, -8.59619, 2.40976},   {6.4796, 5.27593, -0.260668},    {-9.39484, -2.87516, 7.44735}}

上面的锐化模版等模版，都可以变大，只要不超过图片的大小就可以了。当然，大模版会增加计算量，且出图效果也不佳，因此，尽量使用3阶模版。

模版矩阵也不必都是方形矩阵，可以是3*4的矩阵。

卷积之后的像素值有可能超出图像颜色范围的最大值，因此需要对出图进行配准（ImageAdjust）。