Laplace算子为何能增强图像边缘？

增强图像中的高频成分，突出图像的边缘信息，提高图像细节的反差的过程称为() （）是最优边缘检测算子。 Prewitt边缘检测算子是最经典的边缘检测算子，已成为衡量其它边缘检测算法好坏的金标准（）。 锐化的目的是增强图像的边缘、提取目标物体的边界（） 图像锐化就是增强图像的边缘及灰度突变的部分，使图像边缘突出，分空域处理和频域处理两类。下列属于频率域中处理方法有 图像锐化就是增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像边缘突出，分空域处理和频域处理两类。下列属于频率域中处理方法有（???????）。 均值滤波处理图像时，随着邻域的扩大，去噪能力增强，图像的边缘等细节也会更清晰 如何能以100%比例显示图像？ 图像增强方法有哪些大类？: 伪彩色处理图像增强|变换域图像增强|图像融合|空间域图像增强 拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。() 讨论彩色图像增强与灰度图像增强的关系。 图像二值化算子，可以通过调节阈值来获取预期的图像。调节的阈值其实是（） 下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是（）。 图像锐化就是增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分空域处理和频域处理两类。其中频率域中主要有（ ）等方法。 图像处理包括图像编码、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等（） 图像处理包括图像编码、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等（） 通过图像增强，可提高图像的() 通过图像增强，可提高图像的()