数字图像处理实验04图像的锐化处理new

《数字图像处理实验04图像的锐化处理new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、一、数字图像处理实验实验四图像的锐化处理一、实验目的本实验学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计，使图像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出。锐化处理技术可以在空间域中进行，也可以在频域中运用高通滤波技术进行处理。二、实验内容1．编写Robert梯度滤波函数。2．编写Sobel算子滤波函数。3．编写拉普拉斯边缘增强滤波函数。4．观察频域中用高低通滤波技术对图像进行的平滑和锐化处理。三、实验原理锐化处理的目的是使边缘和轮廓线模糊的图像变得清晰，并使其细节清晰。图像的模糊实质是因为图像受到平均或积分运算，为此对

2、其进行逆运算如微分运算、梯度运算，就可以使图像清晰。从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图像。锐化滤波一般有两种方法：一种是空间域微分法，另外一种是频域中的高通滤波法。下面介绍常用的微分锐化方法。1.梯度算子梯度算子是边缘检测的一种方法，有水平垂直差分法和为Robert梯度法，Robert梯度正比于相邻像素灰度值之差分。因此在图像缓慢区域其值很小，而在线条轮廓等变化较大的部分其值较大。对于数字图像而言，可以根据以下的算法及等效的卷积核编写程序：1）水平垂直差分法g(i,j)=

3、f(i,j)−f(i+1,j)

4、+

5、f(i,j)−f(i,j+1)

6、

7、(4.1)f(i,j)f(i,j+1)1-f(i+1,j)-图1.10水平垂直差分法图像坐标及等效的卷积核12）罗伯特(Robert)梯度g(i,j)=

8、f(i,j)−f(i+1,j+1)

9、+

10、f(i+1,j)−f(i,j+1)

11、(4.2)f(i,j)f(i,j+1)1-f(i+1,j)f(i＋1,j+1)1-图1.11Robert梯度图像坐标及等效的卷积核2.Sobel算子Sobel算子不像普通梯度算子那样用两个像素之差值，而采用了两列或两行加权和之差值，因而对图像中的随机噪声有一定的平滑作用。图像f(i,j)按图1.12进行Sobel算子运算，运算后图像的灰度值由（3-3）式给出。

12、22g=S+S(4.3)xy式中：S=[f(i+1,j−1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]x(4.4)−[f(i−1,j−1)+2f(i−1,j)+f(i−1,j+1)]S=[f(i−1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]y(4.5)−[f(i−1,j−1)+2f(i,j−1)+f(i+1,j−1)]为了简化运算，用(4.6)式来代替(4.3)式的运算，从而得到锐化后的图像。g=S+S(4.6)xyf(i-1,j-1)f(i-1,j)f(i-1,j+1)-1-2-1-101f(i,j-1)f(i,j)f(i,j+1)000-202f(i+1,j-1)f(i

13、+1,j)f(i+1,j+1)121-101图1.12Sobel算子图像坐标及等效的卷积核23.拉普拉斯边缘增强算子拉普拉斯边缘增强与其它边缘增强方法的不同之处在于，该方法是是一种各向同性的增强方法，即其边缘的增强程度与边缘的方向无关，从而可以满足不同走向的边缘锐化的要求。拉普拉斯边缘增强方法产生的边缘锐化程度大于其它边缘增强方法。并且不论灰度梯度是正的还是负的，该方法都能使边缘得到增强。正因为如此，在机器视觉领域中广泛地使用了拉普拉斯边缘增强方法。对图像进行拉普拉斯运算是偏导数的线性组合，因此拉普拉斯可近似地表示为：g(i,j)=5∗f(i,j)−

14、f(i−1,j)+f(i+1,j)+

15、f(i,j−1)+f(i,j+1)

16、(4.7)四、实验方法及程序根据编程参考框图1.13，编写相关锐化滤波函数。编程时注意循环变量i,j初始值的取值，因为MATLAB数组下标不能为0。开始循环i,M循环j,N由锐化滤波公式计算g(i,j)结束图1.13图像锐化滤波编程框图1.Robert梯度滤波编程functionnewbuf=RobFilter(oldbuf,M,N)根据公式(4.2)编写Robert梯度滤波函数。该函数实现的功能为：用Robert梯度算法对图像进行锐化处理，最后结果存放在newbuf数组中。2.Sobel算子滤波编程functionnewbuf=SobFilter(o

17、ldbuf,M,N)根据公式(4.4)、(4.5)和(4.6)编写Sobel算子滤波函数。该函数实现的功能为：用Sobel算子对图像进行锐化滤波，最后结果存放在newbuf数组中。3.拉普拉斯边缘增强滤波编程functionnewbuf=LapFilter(oldbuf,M,N)3根据公式(4.7)编写拉普拉斯边缘增强滤波函数。该函数实现的功能为：用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强滤波，最后结果存放在newbuf数组中。4.用频域法对