基于MATLAB的数字图像锐化解析.docVIP

专业综合设计任务书 一．设计题目： 基于Matlab的图像锐化设计 二．适用专业 电子信息工程专业 三．设计目的 1．熟悉Matlab软件的使用； 2．掌握图像处理的基本步骤； 3．掌握图像锐化基本原理。 四．设计任务及要求 使用软件对空域锐化和频域锐化算法进行研究和仿真。依任务书要求，查阅相关资料，总结撰写设计报告，准备答辩 I 目 录 III 第1章 概述 1 1.1专业综合设计的目的 1 1.2图像锐化的研究背景 1 1.3图象锐化的目的 1 第2章 图像锐化基本原理 2 2.1图像锐化 2 2.1.1图像锐化基本概况 2 2.1.2图像锐化算法 2 2.2.1 Prewitt锐化算法 3 2.2.2 Sobel锐化算法 3 2.2.3 Laplacian算法 3 2.3 频域锐化算法 4 2.3.1 理想高通滤波器 4 2.3.2 巴特沃斯高通滤波器 5 2.3.3 指数高通滤波器 5 2.3.4 梯形高通滤波器 5 第3章 基于MATLAB的数字图像锐化设计 7 3.1 sobel算法锐化 7 3.1.1程序设计流程 7 3.1.2运行结果与分析 8 3.2 Laplacian算法锐化 9 3.2.1程序设计流程 9 3.2.2运行结果与分析 9 3.3 理想高通滤波器 10 3.3.1程序设计流程 10 3.3.2运行结果与分析 11 3.4 巴特沃斯高通滤波器 12 3.4.1程序设计流程 12 3.4.2运行结果与分析 13 第四章 结论 14 参考文献 15 附录 16 第1章 概述 1.1专业综合设计的目的 专业综合设计是学生理论联系实际的重要实践教学环节，是对学生进行的一次综合性专业设计训练。通过专业综合设计使学生获得以下几方面能力，为毕业设计（论文）奠定基础。 1．进一步巩固和加深学生所学一门或几门相关专业课（或专业基础课）理论知识，培养学生设计、计算、绘图、计算机应用、文献查阅、报告撰写等基本技能； 2．培养学生实践动手能力及独立分析和解决工程实际问题的能力； 3．培养学生的团队协作精神、创新意识、严肃认真的治学态度和严谨求实的工作作风。 1.2图像锐化的研究背景 随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术逐渐成熟，如图像平滑，图像锐化等等，本文将主要从图像锐化的各种方法及其实践应用进行阐述。由于人们常常无法事先确定轮廓的取向，因而在选择轮廓增强的微分算子时，必须选择那些不具备空间方向性和周旋不变的线性微分算子使图像的边缘或线条变得清晰。实现图像的锐化。因此。从图像增强的目的看，它是与图像平滑相反的一类处理。 目前，图像锐化是数字图像处理的最基本的方法之一，它是为了突出图像总的细节或者增强被模糊地细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊获取方法的固有影响。图像锐化处理的方法多种多样，其也包括多种应用，从电子印象和医学成像到工业检测和军事系统的的制导，等等。 1.3图象锐化的目的 图像模糊的主要原因是图像中高频成分低于低频成分，它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。因此图像锐化是一种补偿轮廓，突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频部分。图象锐化突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，主要用于增强图像边缘及灰度改变部分。需要注意的是，能够进行锐化处理的图像必须具有较高的信噪比，否则锐化之后，信噪比会进一步降低。因此，在对图像处理之前，一般要先去除或者减轻干扰噪声。 第2章 图像锐化基本原理 2.1图像锐化 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。 2.1.1图像锐化基本概况 图像锐化是图像增强的一个重要手段，图像锐化主要是用于增强图像中的轮廓边缘、细节及灰度跳变部分，形成完整