图像锐化算法研究

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1、《多媒体技术与应用课程报告》学生姓名：学号：指导教师：中国地质大学（武汉〉信息工程学院2014年4月图像锐化算法研究摘要数字图像处理(DigitalImageProcessing)又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。图像处理的基木目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理

2、方法有图像增强、复原、编码、压缩等图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检測、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更局、更深层次发展。在数字图像处理中，图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。另外，图像平滑在降低噪声的同时也造成目标的轮廓不清晰和线条不鲜明，使目标的图像特征提取、识别、跟

3、踪等难以进行，这一点可以利用图像锐化来增强.图像锐化的主要目的有两个：一是增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰,颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像；二是希望经过锐化处理后,目标物体的边缘鲜明，以便于提取目标的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，为进一步的图像理解与分奠定定基础。下面，我们将从图像锐化的基本理论，理论锐化方案，锐化方案实例，及图像锐化的实际应用，者几个方面来深入理解图像锐化。关键字：图像锐化，理论锐化方案，锐化方案实例目录摘要2一.绪论51.1

4、图像锐化的基本理论51.1.1数字图像的表示51.1.2图像锐化的概念51.1.3图像复制屮影响图像清晰度的因素51.1.4图像清晰度强调的理论依据61.1.5清晰度强调的目的及原理71.1.6常用的清晰度强调方法9二.图像锐化的理论方案122.1数字图像清晰度强调采用的基本方案122.1.1图像内部像素的处理122.1.2图像边缘像素的处理142.1色相角的确定152.2.1Lab模式的定义152.2.2RGB到Lab的转换推理162.2.3阶调的划一分172.2.4色相角的计算17三.图像锐化方案实现实例

5、一一拉氏算子183.1微分运算锐化183.1.1-阶微分运算183.1.2-阶微分运算193.1.3-阶微分与二阶微分的性质与区别203.2拉氏算子213.2.1基于拉氏算子的图像锐化原理213.2.2基于拉氏算子的彩色图像锐化233.3拉氏算子实验具体步骤及结果分析243.3.1图像的读入243.3.2模版的选择243.3.3彩色图像锐化243.3.4图像的自动保存253.3.5结果26四.图像锐化方案实现实例一一马尔科夫随机场264.1引入263.2基于马尔科夫场的图像锐化算法271.3实验结果及分析29

6、1.3.1不同k值对锐化结果的影响291.3.2不同算法锐化结果的对比分析301.4总结30一.图像锐化算法应用312.1PhotoShop图像锐化技巧312.1.1USM滤镜处理312.1.2SmartSharpen滤镜322.2PSLightroom技巧334.2.1PSLightroom锐化处理步骤333.2.2PSLightroom校色处理步骤347.结语36一.绪论1.1图像锐化的基本理论1.1.1数字图像的表示图像并不能直接用计算机来处理，处理前必须先转化成数字图像。市于从外界得到的图像多是二维

7、的，一幅图像可以用函数件f(x,y)表示，这里x和y表示二维空间XY中一个坐标点的位置,f则代表图像数值大小与(x,y)的某种対应关系。离散图像可以用一个二维数组表示。为了能够用计算机对图像进行处理，需要樂标空问和性质空间都离散化。这种离散化了的图像都是数字图像，即f(x,y)都在整数集合屮取值。图像中的每个基木单元称为图像的元素，简称像素。1.1・2图像锐化的概念图像锐化的定义对图像进行清晰度的强调叫做锐化。图像的清晰度是指图像轮廓边缘的清晰程度，它包括：(1)分辨出图像线条间的区别：即图像层次对景物质点的

8、分辨率或细微层次质感的精细程度。其分辨率愈高，景物质点的分辨率或细微层次质感的精细程度越高，景物质点表现的愈细致，清晰度则愈高。反之，则图像比较模糊。(2)衡量线条边缘轮廓是否清晰：即图像层次轮廓边界的虚实程度，常用锐度表示，其实质是指层次边界渐变密度的过渡宽度,若过渡宽度小，那么图像的层次边界清晰，若过渡宽度大,那么图像的层次边界模糊。⑶图像的细小层次间的清晰程度:尤其是细小层次间的明暗对比或细微