图像处理matlab-实验二

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1、1图像处理的MATLAB实现2一、实验目的（1）掌握基本的空间域锐化方法，观察图像增强的效果，加深理解；（2）了解不同类型梯度算子的特性；空间域锐化—梯度锐化法3二、实验内容（1）空间域锐化三、实验要求（1）用matlab语言进行仿真实验；（2）递交实验报告，要求给出实验原理、源程序、实验结果及分析。空间域锐化—梯度锐化法4四、实验图像bridge.gif空间域锐化—梯度锐化法5五、具体实验内容及要求1.频域平滑实验内容（1）读入原图像bridge.gif并显示；（2）采用sobel算子对图像进行处理，并显示结果；（3）尝试采用其他锐化模板进行处理空间域锐化—梯度锐化法常用梯度算子：Ro

2、berts算子Prewitt算子Sobel算子Laplacian算子空间域锐化—梯度锐化法7空间域锐化—梯度锐化法例：利用Sobel算子对灰度图像house.tif进行锐化。分析：8空间域锐化—梯度锐化法梯度计算由两个模板组成：(a)(b)模板(a)求得梯度分量，模板(b)求得梯度分量。9空间域锐化—梯度锐化法>>I=imread('house.tif');>>subplot(2,2,1),imshow(I)>>title('原始图像')>>hx=[-1-2-1;000;121];%生成Sobel垂直梯度模板>>hy=hx';%生成Sobel水平梯度模板>>gradx=filter2(h

3、x,I,'same');>>gradx=abs(gradx);%计算图像的Sobel垂直梯度>>subplot(2,2,2),imshow(gradx,[])>>title('图像的Sobel垂直梯度')10空间域锐化—梯度锐化法>>grady=filter2(hy,I,'same');>>grady=abs(grady);%计算图像的Sobel水平梯度>>subplot(2,2,3),imshow(grady,[])>>title('图像的Sobel水平梯度')>>grad=gradx+grady;%得到图像的Sobel梯度>>subplot(2,2,4),imshow(grad,[]

4、)>>title('图像的Sobel梯度')11空间域锐化—梯度锐化法左上为原始图像，它包含有各种朝向的边缘。右上为用Sobel算子中的垂直模板得到的梯度图，由于梯度方向与边缘走向垂直，所以该梯度图对水平边缘有较强的响应，如屋瓦、砖块的水平接缝和窗户的水平部分等细节信息非常清析。左下为用Sobel算子中的水平模板得到的梯度图，它对垂直边缘有较强的响应，如砖块的垂直接缝、窗户的垂直部分等垂直细节非常清晰。右下为用Sobel算子得到的梯度图，水平和垂直细节都非常清晰。