图像锐化处理毕业设计说明书

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1、图像锐化处理目录第一章前言3第二章绪论52.1研究的目的及意义52.2国内外研究现状62.2.1国外研究现状62.2.2国内研究现状72.3本文主要研究内容与结构安排8第三章算法分析与描述93.1数字图像处理简介93.1.1数字图像处理的特点93.1.2数字图像处理的目的和主要内容103.2VC++简介133.2.1VisualC++开发语言的特点133.2.2VisualC++6.0的特点143.2.3VisualC++6.0及其开发环境163.3本章小结17第四章算法分析与描述184.1空域微分锐化方法184.1.1拉普拉斯微分算子函数204.1.2Roberts交叉微分算子

2、函数224.1.3Prewitt微分算子函数(平均差分法)234.1.4Sobel微分算子函数（加权平均差分法）244.2频域高通滤波锐化方法264.2.1理想高通滤波器264.2.2巴特沃思高通滤波器264.2.3指数高通滤波器26第五章详细设计过程285.1微分算子图像锐化编程实现说明285.2理想高通滤波图像锐化编程实现说明345.3Butterworth高通滤波图像锐化编程实现说明415.4程序运行中的图像48设计总结51参考文献52致谢54第一章前言图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大

3、，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理主要研究以下内容：图像几何变换；如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等；图象锐化处理；图像编码压缩；图像增强和复原；图像分割；图像描述；图像分类（识别）。在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑

4、处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。第二章绪论2.1研究的目的及意义图

5、像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。人出生以后第一次睁开眼睛，首先接收的就是各种各样的图像信息，因此有人说，图像与生俱来是人类生活中最直观、最丰富和最生动的信息表示形式。国外学者曾做过统计，人们从外界所获取的信息有70%以上来自于视觉摄取的图像，与文字或者语言信息相比，图像包含的信息量更大，具有更广泛的适用性和更高的使用效率。在当今科学技术迅速发展的时代，人们越来越多的利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。一幅静态图像可以用一个二维函数f(x,y)来表示，这里x和y表示二维空间中坐标点的位置，而f则代表图像在点(x,y)的某种性质的数值。例如常用的图像一般是灰度

6、图，这时f表示灰度值，对应客观图像被观察到的亮度。常见的图像是连续的，即f(x,y)的值可以是任意实数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅度数字化，经过数字化后的图像称为数字图像。数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素或像素。而数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。数字图像一般可以通过以下三种途径获取：（1）直接由二维离散数学函数生成数字图像。（2）将模拟图像、物理图像等可见图像经过数字化处理转换为数字图像，例如将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中，扫描的过程实质上就是一个数字化过程。（3）应用光电转换设备可

7、以直接得到数字图像，例如数字相机使用CCD器件记录影像，然后把CCD器件的电子信号转换成数码信号，并把所得到的数字图像存入存储器中。无论采取哪种方式所获取的数字图像在数学上都是一个二维矩阵，因此，数字图像处理的实质是将原始图像变为目标图像的过程，实质上是由一个矩阵变为另一个矩阵的数学过程。不管是图像的放缩、图像的几何变换、图像的灰度变换还是离散余弦等正交变换，本质上都是基于图像矩阵的数学运算。获取图像信息的目的不仅仅只是为了获取图像，更为主要的是对图像信息进行加工处理，以满足我们