MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析和图形建模的编程语言和计算环境，尤其在图像处理领域中，MATLAB提供了强大的工具箱支持复杂的图像处理操作。本篇文章将详细解析标题中提到的MATLAB图像处理的几个关键知识点：图像去噪、图像滤波、图像锐化以及边缘检测。
图像去噪是图像处理中的一个基础环节。真实世界中获取的图像往往包含噪声，噪声可能来源于成像设备的限制、传输过程中的干扰、或者自然光的不规则影响。噪声会降低图像的质量，对后续的图像分析、理解产生干扰。在MATLAB中，可以使用内置函数如`imfilter`、`wiener2`和自定义算法来实现图像去噪。
图像滤波是去噪的一种常用手段。图像滤波主要是指对图像中特定频率的成分进行选择性的保留或去除，以此来达到改善图像质量的目的。常见的滤波器类型有线性滤波器和非线性滤波器。线性滤波器如均值滤波器、高斯滤波器等，它们通过平均或加权平均的方法来抑制噪声。非线性滤波器如中值滤波器，它通过取邻域像素值的中位数来去除孤立的噪声点。MATLAB中实现滤波器的方法通常通过`filter2`函数或者使用图像处理工具箱中的滤波函数，如`medfilt2`等。
第三，图像锐化是在图像处理中增强图像边缘的清晰度。锐化处理主要是增加图像边缘与背景的对比度，使得图像的轮廓更加清晰。MATLAB中图像锐化的常用方法有拉普拉斯锐化、Sobel算子锐化等。拉普拉斯算子是一种二阶导数滤波器，能够突出图像中的边缘信息。Sobel算子包括水平和垂直两个方向的模板，它们分别对图像的边缘进行横向和纵向的检测。在MATLAB中可以使用`fspecial`函数创建滤波器，用`imfilter`函数应用滤波器进行锐化处理。
边缘检测是图像处理中的一项重要技术，它的目的是检测出图像中物体边界的位置。边缘检测对于图像分割、物体识别和特征提取都非常重要。MATLAB提供了多种边缘检测方法，如Canny边缘检测、Sobel边缘检测、Prewitt边缘检测和Roberts边缘检测等。Canny边缘检测器是目前最为广泛使用的边缘检测算法之一，它通过多级滤波和非极大值抑制等步骤来获得准确的边缘信息。MATLAB中可以通过`edge`函数，配合不同的参数，调用不同的边缘检测算法。
接下来，关于给出的源程序代码部分，由于它是一个外部链接（网址），并不是直接展示的代码内容，我们不能进行分析。但是，如果我们假设该链接提供了上述提到的图像处理技术的MATLAB实现代码，那么用户可以通过下载源码，并在MATLAB环境中运行这些源代码，来直观地看到去噪、滤波、锐化、边缘检测等操作在图像处理上的实际效果。
MATLAB在图像处理方面的应用十分广泛，它提供的工具箱和函数库能够帮助用户方便快捷地完成包括图像去噪、滤波、锐化和边缘检测在内的多种图像处理任务。通过本文的解析，读者可以对这些图像处理基础知识有所了解，并在实际编程中加以应用。如果想要进一步掌握具体实现方法，建议下载相关的MATLAB源代码进行实践操作，这将是理解理论与实现技术的最佳途径。
