邊緣檢測法：利用區域間之灰度不連續性，確定區域的邊界或邊緣的位置增強算子因爲要和原圖像疊加故可將中心寫爲5，周圍爲-1，而檢測算子中心爲4，周圍-1中心爲5邊緣爲-1的模板,所產生的效果是圖像銳化你可以理解爲先做了邊緣檢測,然後在原圖中加上邊緣.也就是強調一下邊緣. 邊緣已經檢測出來了,邊緣增強就不成問題了. 目的不同,使用的模板就不同了.
在邊緣檢測中要用到卷積，下面是有關卷積的介紹：
卷積
convolution
分析數學中一種重要的運算。設f（x）， g（x）是R1上的兩個可積函數，作積分：
可以證明，關於幾乎所有的x∈（－∞，∞） ，上述積分是存在的。這樣，隨着x的不同取值 ，這個積分就定義了一個新函數h(x)，稱爲f與g的卷積，記爲h（x）＝（f *g）（x）。容易驗證，（f *g）（x）＝（g *f）（x），並且（f *g）（x）仍爲可積函數。這就是說，把卷積代替乘法，L1（R1）1空間是一個代數，甚至是巴拿赫代數。
卷積與傅里葉變換有着密切的關係。以(x) ，(x)表示L1（R）1中f和g的傅里葉變換，那麼有如下的關係成立：（f *g）∧（x）＝(x)·(x)，即兩函數的傅里葉變換的乘積等於它們卷積後的傅里葉變換。這個關係，使傅里葉分析中許多問題的處理得到簡化。
由卷積得到的函數（f *g）（x），一般要比f，g都光滑。特別當g爲具有緊支集的光滑函數，f 爲局部可積時，它們的卷積（f *g）（x）也是光滑函數。利用這一性質，對於任意的可積函數 ， 都可以簡單地構造出一列逼近於f 的光滑函數列fs（x），這種方法稱爲函數的光滑化或正則化。
卷積的概念還可以推廣到數列 、測度以及廣義函數上去。
卷積法的原理是根據線性定常電路的性質(齊次性、疊加性、時不變性、積分性等),藉助電路的單位衝激響應h(t),求解系統響應的工具，
系統的激勵一般都可以表示爲衝擊函數和激勵的函數的卷積，而卷積爲高等數學中的積分概念。建議你去看看定積分的內容。特別注意的是：概念中衝擊函數的幅度是由每個矩形微元的面積決定的。
中的說來卷積就是用衝擊函數表示激勵函數，然後根據衝擊響應求解系統的零狀態響應。
時域卷積頻域相乘，時域相乘頻域卷積。卷積就是簡化運算的吧
兩個信號在時域相卷積等於在頻域相乘，應用：信號抽樣、調製等。
兩個信號如果相關，那麼這兩個信號正交，之間會產生耦合，即會產生相互干擾，並無法用濾波器濾除。多個不相關的信號可以在同一個波導中進行傳播，後通過卷積等運算（使用相應的器件如混頻器等）分離出各種有用信號。
卷積是一種線性運算,圖象處理中常見的mask運算都是卷積，廣泛應用於圖象濾波。castlman的書對卷積講得很詳細。
高斯變換就是用高斯函數對圖象進行卷積。高斯算子可以直接從離散高斯函數得到：
for(i=0; i<N; i++)
{
for(j=0; j<N; j++)
{
g[i*N+j]=exp(-((i-(N-1)/2)^2+(j-(N-1)/2)^2))/(2*delta^2));
sum += g[i*N+j];
}
}
再除以 sum 得到歸一化算子
N是濾波器的大小，delta自己選