1、“.....低频部分指的是图像中像素的亮度变化较为平缓的区域。高频部分主要出现在图像中事物的长度数学表达如下梯度的长度可以表示为基于以上两个公式，有人提出了很多利用梯度方式计算图像像素点数值的算子，以下就是其中较为常见的算子。单方向梯度算子单方向梯度算子是较为简单和直观的种算子，其核心原理就是模版的中心元素的值等于模板中元素的加权值之和，不需要应用上述的梯度长度计算公式。以下为单方向梯度算子的模数字图像处理锐化技术的原理与实现论文原稿此可以得出，算子计算当前像素值的公式为算子算子与算子的不同之处在于算子是在个的模板范围内进行计算，而算子是在个的模板范围内对像素进行求值。数字图像处理锐化技术的原理与实现论文原稿......”。

2、“.....梯度不是个确切的数值，它是个向量，这个向量指向当前位置变化最快的方向。比如个人站在山顶上，那个最陡峭的方向，便是梯度方向。梯度的长度就是该向量的模。梯度和梯度的长度数学表达如下梯度的长度可以表示为基于以上两个公式，有人提出了很多利用梯度方式计算图像像素点数值的算子，以下就是其中较为常见的算子。是存在噪声的，所以可以认为在任何图像处理过程中都少不了去噪这步骤，而事物边缘部分和噪声同属于高频部分，在去噪的过程中就会模糊了图像中的边缘部分。所以在去噪操作后往往都会采用锐化技术，使图像中的边缘部分更加明显。单方向梯度算子单方向梯度算子是较为简单和直观的种算子......”。

3、“.....目前已经应用在各行各业之中，比如停车场的车牌自动识别，考勤系统的人脸识别等。随着人工智能和大数据技术的逐渐兴起，自动化和数字化将是未来社会的主流趋势，所以数字图像处理技术将会不断发展。锐化技术仅仅是数字图像处理技术中的个很小用。考虑到像素的距离不同产生的影响也不同，所以在算法设计时考虑了权重。因此算子较算子锐化效果更好。以上仅为数字图像处理锐化技术中几个常见的锐化算子，原理和实现都较为简单明了。在日后的学习过程中，本人将对数字图像处理锐化技术及其他技术进行更加广泛和深入的了解和研究。参考文献看出不同的算子在水平和垂直两个方向上的边缘增强效果是不同的......”。

4、“.....而垂直方向算子也使垂直方向有相似的效果。算子的算法实现个算子，可以体会到每种算子的锐化侧重点都是不同的，我们不能笼统地认为哪种算子锐化效果最好，因为每种活中我们可以由红，黄，蓝这种颜色搭配出任意种颜色。在计算机世界中，也有这样的原色，那就是红，绿，蓝种颜色，这种颜色组成了计算机系统中的颜色模型模型。在模型中，代表黑色，代表白色。按照这样的规则，每种颜色都能够与模型建立对应关系。数字图像处理锐化技术的原理与实现论文原稿。实现的思路是通对噪声有抑制作用。考虑到像素的距离不同产生的影响也不同，所以在算法设计时考虑了权重。因此算子较算子锐化效果更好。以上仅为数字图像处理锐化技术中几个常见的锐化算子......”。

5、“.....在日后的学习过程中，本人将对数字图像处理锐化技术及其他技术进行更加广泛和深入的了解和数字图像处理锐化技术的原理与实现论文原稿杨康叶，邬春学基于模型颜色相似性的彩色图像分割计算机系统应用，孙增国，韩崇昭基于算子的图像增强计算机应用研究，王冰用算子进行边缘处理甘肃科技，冯新宇，方伟林，杨栋基于中值滤波与算子的图像边缘检测研究黑龙江大学工程学报，。算子不对方向进行特殊处理，两者都对噪声敏感。算子利用交叉差分法对图像进行边缘处理，所以其锐化后的边缘不是很平滑。算子也对噪声敏感，所以适用于边缘较明显且噪声较少的图像。算子和算子类似，都是对两个方向间隔两行的像素值进行差分计算，两者都对噪声有抑制作最好，因为每种算子都有其适应的图像场景......”。

6、“.....或是尝试使用不同的算子，观察并选择较为适合的算子。总结本文通过介绍了几种常见的锐化算子的原理和实现过程，得到了以下结论单方向梯度算子和算子较为相似，都是均值型算子，但是单方向梯度算法对特定方向的边缘有较好的增强效算子都有其适应的图像场景，我们在选取算子前应该分析图像的特点，或是尝试使用不同的算子，观察并选择较为适合的算子。总结本文通过介绍了几种常见的锐化算子的原理和实现过程，得到了以下结论单方向梯度算子和算子较为相似，都是均值型算子，但是单方向梯度算法对特定方向的边缘有较好的增强效果，而过嵌套循环图像的轴和图像的轴，遍历到每个点，计算出当前点经过算子计算后的值，并且赋给图像相对应位置的点......”。

7、“.....单方向梯度算子的算法实现水平方向梯度算子垂直方向梯度算子可以明显研究。参考文献杨康叶，邬春学基于模型颜色相似性的彩色图像分割计算机系统应用，孙增国，韩崇昭基于算子的图像增强计算机应用研究，王冰用算子进行边缘处理甘肃科技，冯新宇，方伟林，杨栋基于中值滤波与算子的图像边缘检测研究黑龙江大学工程学报，。现实生果，而算子不对方向进行特殊处理，两者都对噪声敏感。算子利用交叉差分法对图像进行边缘处理，所以其锐化后的边缘不是很平滑。算子也对噪声敏感，所以适用于边缘较明显且噪声较少的图像。算子和算子类似，都是对两个方向间隔两行的像素值进行差分计算......”。

8、“.....水平方向算子将窗户的水平护栏边缘增强，而垂直方向算子也使垂直方向有相似的效果。算子的算法实现个算子，可以体会到每种算子的锐化侧重点都是不同的，我们不能笼统地认为哪种算子锐化效果边缘处，以及图像中的噪声位置。待处理的图像大部分都是存在噪声的，所以可以认为在任何图像处理过程中都少不了去噪这步骤，而事物边缘部分和噪声同属于高频部分，在去噪的过程中就会模糊了图像中的边缘部分。所以在去噪操作后往往都会采用锐化技术，使图像中的边缘部分更加明显。数字图像处理锐化技术的原理与实现论文原稿。板水平方向模板，对水平方向的边缘起到较好的增强作用。关键词数字图像处理锐化算子技术背景数字图像处理技术发展迅速......”。

9、“.....考勤系统的人脸识别等。随着人工智能和大数据技术的逐渐兴起，自动化和数字化将是未来社会的主流趋势，所以数字图像处理技术将理，然后对其进行合并得到锐化之后的图像，所以下面的锐化处理过程，本文仅仅考虑对个颜色通道进行锐化处理。在介绍算法前，在此先简单地介绍下梯度的概念，梯度不是个确切的数值，它是个向量，这个向量指向当前位置变化最快的方向。比如个人站在山顶上，那个最陡峭的方向，便是梯度方向。梯度的长度就是该向量的模。梯度和梯度的算子分为邻域和邻域模板邻域模板其像素的计算公式为邻域模板其像素的计算公式为算子算子是种交叉差分法，如果我们图片中多为正负度的边缘，那么使用算子来对图像进行锐化是较为合适的......”。