鉴别不同的图像卷积处理的模版的效果

1、锐化处理的模版：

p={{-1, -1, -1}, {-1, 9, -1}, {-1, -1, -1}}

作用于图片a，代码是：

ImageConvolve[a, p]

2、对图片a执行三次锐化处理：

Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

3、强化边界的模版：

p={{-1, -1, -1}, {-1, 7, -1}, {-1, -1, -1}}

4、三次强化的结果：

Nest[ImageConvolve[#, p] &, a, 3]

5、检测边缘的模版：

p = {{-1, -1, -1}, {-1, 8, -1}, {-1, -1, -1}}

6、只检测水平方向的边界的模版：

p={{-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}, {-1, 0, 1}}

7、只检测竖直方向的边界的模版：

p = {{-1, -1, -1}, {0, 0, 0}, {1, 1, 1}}

8、浮雕模版：

p={{-1, -1, 0}, {-1, 0, 1}, {0, 1, 1}}

9、增大的浮雕模版：

p={{-1, -1, -1, -1, 0},

      {-1, -1, -1, 0, 1}, 

      {-1, -1, 0, 1, 1}, 

      {-1, 0, 1, 1, 1}, 

      {0, 1, 1, 1, 1}}

10、随机模版：

p = Table[RandomReal[{-10, 10}], 3, 3]

出图都是随机的：

{{-5.61132, -3.2055, 7.41874}, 

 {5.22592, -5.03722, -4.98514}, 

 {-3.07874, 0.989641, 9.59498}}

和

{{4.10093, -8.59619, 2.40976}, 

  {6.4796, 5.27593, -0.260668}, 

   {-9.39484, -2.87516, 7.44735}}