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圖像（邊緣）銳化：梯度銳化

基礎理論: 梯度銳化是一種基於圖像的梯度來增強邊緣的方法。圖像的梯度代表了圖像的方向變化率或強度變化，並且在邊緣上有很高的值。通常，一個簡單的方法是使用Sobel算子或Prewitt算子來計算圖像的水平和垂直梯度，然後合併這兩個梯度來獲得最終的銳化圖像。

舉例: 考慮一個圖像的單一像素和它的鄰居。水平和垂直梯度可以通過計算該像素與其水平和垂直鄰居之間的差異來得到。然後，這兩個梯度可以被合併來得到該像素的總體梯度，這代表了圖像在該點的銳度。

接下來，我將使用Python和OpenCV來示範如何使用梯度銳化來增強圖像的邊緣。

import numpy as np

# Normalize the gradient magnitude to fit into the range [0, 255]
gradient_magnitude_normalized = cv2.normalize(gradient_magnitude, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

# Display the original and processed images side by side
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

axes[0].imshow(image)
axes[0].axis('off')
axes[0].set_title('Original Image')

axes[1].imshow(gradient_magnitude_normalized, cmap='gray')
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Sharpened Image using Gradient Sharpening')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下是梯度銳化的優缺點、建議、策略：

這些資訊應該能幫助您更好地了解和應用梯度銳化。