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1、4.4图像锐化微分法拉普拉斯运算高通滤波关于锐化——使模糊的图像变清晰一、图像边缘信息1、特性幅值、方向2、边缘的描述边缘点边缘法线方向边缘方向边缘位置边缘强度3、边缘种类其一：阶跃状边缘，它两边像素的灰度值有显著的不同。其二：屋顶状边缘，位于灰度值从增加到减少的变化转折点。如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值。二、锐化的方法——微分法考虑图像的每个像素在某个领域内的变化，利用边缘邻近一阶或二阶
2、方向导数变化规律，增强边缘。三、锐化的目的1、使图像更加清晰，以产生更适合人观察和识别的图像。2、使目标物体的边缘鲜明，以便于计算机提取图像的特征信息，为图像理解和分析打下基础四、处理技术空域锐化法频域锐化法4．4．1微分法一、梯度法001255255255255111254253254254000255255253253110254254254254G(i,j)=f(i,j)-f(i,j-1)0125400000253-110002550-200-1254000增强边缘:突出边缘相邻点间灰度级的变化0101010111
3、00255254255254255253255254255254253254255254253254G(i,j)=f(i,j)-f(i-1,j)一种基于梯度的滤波器,称为边沿算子1、梯度的定义为2、梯度的两个重要性质（1）方向：在函数f(x,y)最大变化率的方向上。（2）幅度:梯度的数值就是f(x,y)在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。2、两种差分算法f(i,j)f(i,j＋1)f(i＋1,j)f(i＋1,j＋1)(a)G［f(x,y)］={［f(i,j)-f(i+1,j)］2+［f(i,j)-f(i,j+1)
4、］2}1／2G［f(x,y)］=
5、f(i,j)-f(i+1,j)
6、+
7、f(i,j)-f(i,j+1)
8、水平垂直差分法交叉差分计算法Robert梯度法f(i,j)f(i,j＋1)f(i＋1,j)f(i＋1,j＋1)G［f(x,y)］={［f(i,j)-f(i+1,j+1)］2+［f(i+1,j)-f(i,j+1)］2}1／2G［f(x,y)］=
9、［f(i,j)-f(i+1,j+1)
10、+
11、f(i+1,j)-f(i,j+1)
12、图像中灰度变化较大的边缘区域其梯度值大，在灰度变化平缓的区域其梯度值较小，而在灰度均匀区域其梯度值为零
13、。3、特殊点处理对于最后一行和最后一列像素，不能进行梯度计算。解决：以前一行和前一列的梯度值近似代替。4、生成不同的梯度增强图像使各点的灰度g(x,y)等于该点的梯度幅度g(x,y)=G［f(x,y)］阈值判定给边缘规定特定灰度级给背景规定灰度级根据梯度二值化图像二、Sobel算子)]1,1(),1(2)1,1([)]1,1(),1(2)1,1([+-+-+---+++++-+=jifjifjifjifjifjifSx1、算法)]1,1()1,(2)1,1([)]1,1()1,(2)1,1([-++-+---++++
14、++-=jifjifjifjifjifjifSy2、优点简化g=
15、Sx
16、+
17、Sy
18、（1）引入了平均因素，可以平滑随机噪声。（2）使用相隔两行或两列之差分，边缘显得粗而亮。常用的梯度算子-4．4．2拉普拉斯运算1、定义二阶偏导数运算的线性组合运算，并且满足各向同性。2、计算点（i,j）的灰度值减去该点邻域平均灰度值。例：设有1×n的数字图像f(i,j)，其各点的灰度如下：…,0,0,0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,3,3,3,3,3,…计算及锐化后的各点灰度值g（设k=1）（1）计
19、算各点的第3点：第8点：（2）计算第3点：第8点：g=5-(-1)=6结果：…,0,0,-1,1,2,3,4,6,5,5,5,5,4,7,6,6,6,6,9,0,3,3,3,…原图像…,0,0,0,1,2,3,4,5,5,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,3,3,3,3,3,…(a)(b)结果：…,0,0,-1,1,2,3,4,6,5,5,5,5,4,7,6,6,6,6,9,0,3,3,3,…3、拉普拉斯模板4．4．3高通滤波4.5图像的伪彩色处理1、定义通过将每一个灰度级匹配到彩色空间上的一点，将单色图像映射成彩
20、色图像。密度分割灰度级彩色变换滤波法2、密度分割为不同的灰度级人为的分配不同的彩色。3、灰度级彩色变换同一灰度通过红、绿、蓝3个变换器产生Ir,Ig，Ib三个输出，分别控制rgb电子枪，从而合成各种颜色。红变换绿变换蓝变换显像管f(x,y)IR(x,y)IG(x,y)IB(x,y)RGB(a)f（x,y）=0，IB(
