好的，以下是基于专利流程描述标准的形式化说明，包括背景技术、发明内容、具体实施方式等部分。
专利申请文档
1. 背景技术
在计算机视觉领域，图像处理技术被广泛应用于各种场合，如自动驾驶、医疗影像分析和安全监控等。传统的图像增强方法往往不能有效地突出图像中的边缘特征，这使得后续的图像分析过程受到限制。因此，开发一种能够有效增强边缘特征的图像处理算法具有重要意义。
2. 发明内容
本发明涉及一种基于拉普拉斯算子的图像增强方法，通过提取图像中的高频信息（即边缘特征）并将其与原始图像相结合，从而实现对边缘的有效增强。具体而言，本方法包括以下步骤：
- 读取输入灰度图像。
- 应用拉普拉斯算子计算二阶导数，以获得高频信息。
- 对所获得的信息进行绝对值转换以得到可视化结果。
- 将高频信息与原始图像进行加权相加以得到最终增强结果。
3. 附图
（此处可以附上相关算法流程示意图）
4. 具体实施方式
下面详细描述本发明的实施步骤及其对应的代码实现：
步骤1：读取输入图像
利用 OpenCV 库读取待处理的灰度图片。
Mat image = imread("Data/img_test_out/1.第一面正视图/1-1.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);
公式: [ I(x, y) \text{ 为原始灰度图} ]
步骤2：应用拉普拉斯算子
使用拉普拉斯算子对输入图像进行处理，获取高频成分。
Laplacian(image, laplacianImage, CV_16S, 3);
公式: [ L(x, y) = \nabla^2 I(x, y) ]
步骤3：转换为可显示格式
将负值或超出范围的数据转换为绝对值并映射到8位无符号整数格式。
convertScaleAbs(laplacianImage, absLaplacianImage);
公式: [ A(x, y) = |L(x,y)| ]
步骤4：增强高频部分
将绝对值后的拉普拉斯响应与原始图像进行加权相加以实现边缘增强效果。
addWeighted(image, 1.0, absLaplacianImage, 0.1, 0, enhancedImage);
公式: [ E(x,y) = I(x,y) + k \cdot A(x,y) ]
其中 ( k ) 为控制增益的系数，在此实例中取值为0.1。
步骤5：显示结果
使用 OpenCV 的窗口功能展示原始、边缘检测和增强后的三幅图片。
imshow("Original Image", image);
imshow("Laplacian Image", absLaplacianImage);
imshow("Enhanced Image", enhancedImage);
waitKey(0); // 等待按键操作关闭窗口
5. 总结
通过以上方法，本发明提供了一种简单而有效的方式来提升二维灰度图像中的边缘信息，有助于后续各类视觉识别任务和分析，为计算机视觉领域提供了实用的新工具。
以上是依据专利流程标准撰写的关于该程序及其算法过程描述。希望这符合您的要求！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
