以下是按照您提供的格式要求撰写的 Project 03-05 报告，内容部分已用中文输出：
项目标题: 使用拉普拉斯算子进行图像增强
项目编号: 03-05
课程编号: [课程编号]
学生姓名: [您的姓名]
截止日期: [截止日期]
提交日期: [提交日期]
摘要:
本项目旨在使用拉普拉斯算子对灰度图像进行增强。主要采用的技术是手动卷积改进的拉普拉斯掩膜，以检测边缘并增强图像细节。项目概述了所使用的方法，包括拉普拉斯算子的数学公式，并展示了图像增强的结果。通过仔细的实现，显著提高了图像的清晰度，展示了拉普拉斯方法在图像处理中的有效性。
本项目采用的主要技术是 拉普拉斯算子，它是图像处理中的一种二阶导数算子，常用于边缘检测。使用的改进拉普拉斯掩膜定义如下：
[ \text{拉普拉斯掩膜} = \begin{bmatrix} -1 & -1 & -1 \ -1 & 8 & -1 \ -1 & -1 & -1 \end{bmatrix} ]
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手动卷积: 对输入图像与拉普拉斯掩膜进行手动卷积，遍历每个像素并应用掩膜以计算新像素值，基于相邻像素的值。
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图像增强: 在获取拉普拉斯图像后，将原始图像与拉普拉斯输出相加。相加操作采用浮点格式进行，以防止溢出并确保精度，最后将结果裁剪到0-255范围，以转换回
uint8。
增强过程可以用以下数学表达式表示：
[ \text{增强图像} = \text{原始图像} + \text{拉普拉斯图像} ]
结果值经过裁剪，以确保它们保持在有效的像素值范围内。
本项目的结果通过对比原始图像和使用拉普拉斯算子生成的增强图像进行总结。以下主要发现被观察到：
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边缘检测: 拉普拉斯算子有效地增强了图像中的边缘，揭示了原图中不易察觉的细节。
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图像清晰度: 图像的整体清晰度显著提高。以前模糊的特征变得更加明显，显示出算子的有效性。
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视觉对比: 生成了原图和增强图的对比。并排比较显示了细节和边缘定义的改善。
生成的图像:
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图像 1: 原始图像
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图像 2: 使用拉普拉斯算子增强的图像
这些发现表明，拉普拉斯算子的应用是一种强大的图像细节增强方法，尤其适用于灰度图像。
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图像 1: 原始图像 (图 1)
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图像 2: 使用拉普拉斯算子增强的图像 (图 2)
请根据需要替换占位符（如 [课程编号] 和 [您的姓名]）以及生成的图像路径。确保在提交时包含所有必要的图像。如果还有其他要求或需要进一步调整，请告诉我！