前面我們提到，可以用一階微分算子和二階微分算子來增強圖像，由于是增強了圖像中的物體邊緣輪廓，起到了銳化圖像的效果，因此這些算子操作可用于圖像銳化。

我們在前面的圖像模糊中，介紹了使用平滑空間濾波器來模糊圖像，那么用微分算子來銳化圖像能不能也使用空間濾波器的形式呢？

我們分別選一個一階微分算子和一個二階微分算子作為示例：Sobel算子和Laplacian算子。首先，還是給出圖像像素的8領域：

對于拉普拉斯算子，其二階梯度表示是：
Laplacian = z8 + z2 + z6 + z4 - 4*z5
如果我們把8領域都考慮進去，其可以轉換成如下的形式：
Laplacian =
0*z1 + 1*z2 + 0*z3 +
1*z4 + (-4)*z5 + 1*z6 +
0*z7 + 1*z8 + 0*z9
這和上面的式子是等價的。我們把上面的8領域像素的系數提取出來，形成一個系數矩陣，就是：

那么對圖像實施拉普拉斯算子操作，實質上就是用這個系數矩陣與圖像中的任意一點的領域區域矩陣進行矩陣點乘，然后求點乘后矩陣的和。寫出公式就是：

g(x,y)=∑a=?nn∑b=?nnw(a,b)f(x+a,y+b)
其中w(a, b)就是上面的拉普拉斯算子矩陣。

我們注意到，這和前面文章中提到的空間濾波器形式是一模一樣的。所以，像拉普拉斯算子這樣的二階微分算子，可以像平滑空間濾波器（圖像降噪、圖像模糊）那樣，使用空間濾波器的形式，這為統一計算模型帶來了極大方便。

同理，對于Sobel算子，其一階梯度表示是：
S=|(z7+2*z8+z9)-(z1+2*z2+z3)|+|(z3+2*z6+z9)-(z1+2*z4+z7)|
由于這里用了絕對值，我們需要分開來：
Sobel = |gx|+|gy|
gx = (z7+2*z8+z9)-(z1+2*z2+z3)
gy = (z3+2*z6+z9)-(z1+2*z4+z7)

轉換成等價形式：
gx =
(-1)*z1 + (-2)*z2 + (-1)*z3+
0*z4 + 0*z5 + 0*z6 +
1*z7 + 2*z8 + 1*z9
gy =
(-1)*z1 + 0*z2 + 1*z3 +
(-2)*z4 + 0*z5 + 2*z6 +
(-1)*z7 + 0*z8 + 1*z9
提取出系數矩陣就是：

由于使用了x方向和y方向梯度的絕對值的和來表示梯度幅值，因此Sobel算子需要使用2個這樣的系數矩陣，也就是2個空間濾波器。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的微分算子为什么也是空间滤波器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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