基于matlab的图像锐化算法研究与仿真_本科论文.doc

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1、摘 要在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于通过处理有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种，其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法，但除梯度算法外，图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法，本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。最后对MATLAB做了介绍，并运用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并

2、记录结果。通过对各种算法仿真和比较，每种算法都有各自的优缺点。在分析了本论文采用的图像特点后，有针对性的对Laplacian算法进行了改进，即采用高提升滤波来提高图像的亮度。实验结果表明，此方法可行，达到了预期的锐化效果。关键词：图像增强；边缘；MATLAB；图像锐化IIIAbstractIntheprocessofimageacquisiting,theimagequalitywillbedegradedduetoavarietyoffactors.Imageenhanceingisaimedathighlightingsomeinterestedinformationthatise

3、asytoanalyzeforpeopleandmachineandinhibitingsomeuselessinformationtoenhancetheimagevalue.Imagesharpeningisapartionoperationmethodofimageenhancinginspatialdomain,anditspurposeistoenhanceandjudgetheedgeoftheimageandprofileinformationandthespecificmethodoftheimagesharpeningusesdifferentialtomakethe

4、edgesoprominentandclear.Themostcommonlyusedmethodofimagesharpeningisgradientsharpening.Butapartfromthegradientalgorithm,imagesharpeningmethodsalsohaveRoberts,Prewitt,Sobel,Laplacianandetc.Thesemethodswereintroduced,comparedandanalyzed.Finally,MATLABisintroduced.Andapartoftheimagesharpeningalgori

5、thmisachievdandtheresultsaferecorded.Throughthesimulationandcomparisonofthevariousalgorithms,eachalgorithmhasitsownadvantagesanddisadvantages.Afterthefeaturesoftheimageusinginthispaperareanalyzed,itimprovestheLaplacianalgorithmcontrapositively,namelyusinghigh-elevatingfilteringtoimprovethebright

6、nessoftheimage.Experimentalresultsshowthatthemethodisfeasibleandachievesthedesiredsharpeningeffect.Keywords:Imageenhancing;Edge;MATLAB;ImageSharpeningIII目录1引言11.1图像及其特点11.2图像的文件格式11.3数字图像处理51.3.1数字图像处理概述51.3.2数字图像处理发展概况51.3.3数字图像处理主要研究内容61.3.4数字图像处理的基本特点71.3.5数字图像处理的优点81.3.6数字图像处理的应用81.4图像锐化的研究背

7、景101.5研究图像锐化的目的和注意事项101.6本文内容的安排102图像锐化112.1微分法112.1.1梯度法（Gradieut）112.1.2Sobel算法132.1.3LOG算子142.2拉普拉斯算子142.3高通滤波法152.3.1空间域高通滤波152.3.2频率域高通滤波162.3.3统计差值法(用于勾边处理)172.4MATLAB中如何实现图像锐化172.5总结183锐化的边缘检测法与锐化算子193.1边缘检测法193.1.1梯度