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圖像（邊緣）銳化：Laplacian 銳化

基礎理論: Laplacian銳化是一種使用Laplacian算子來突顯圖像邊緣的方法。Laplacian是一個描述二階導數的算子，它可以捕獲圖像強度的快速變化，這通常對應於邊緣。Laplacian銳化的基本思想是將Laplacian的輸出添加到原始圖像上，以增強邊緣和其他高頻部分。

舉例: 考慮一個圖像的單一像素。Laplacian會計算該像素與其鄰居的強度差異的總和。這個值然後可以被添加到原始像素上，從而增強其對應的邊緣。

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

# Compute the Laplacian of the image
laplacian = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F)

# Enhance the image by adding the Laplacian (scaled for visualization)
laplacian_scaled = cv2.normalize(laplacian, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)
sharpened_image = cv2.add(image, laplacian_scaled)

# Display the original, Laplacian, and sharpened images side by side
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6))

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

axes[1].imshow(laplacian_scaled, cmap='gray')
axes[1].axis('off')
axes[1].set_title('Laplacian of Image')

axes[2].imshow(sharpened_image)
axes[2].axis('off')
axes[2].set_title('Sharpened Image using Laplacian')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下是Laplacian銳化的優缺點、建議、策略：

這些資訊應該能夠幫助您更好地了解和應用Laplacian銳化。