图像锐化程序的设计.doc

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2012年秋季学期 图像处理 综合训练 题 目： 图像锐化程序设计 专业班级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 成 绩： 目 录 摘 要 1 一、前言 2 二、算法分析与描述 3 三、详细设计过程 6 四、调试过程中出现的问题及相应解决办法 8 五、程序运行截图及其说明 9 六、简单操作手册 13 设计总结 16 参考资料 16 致谢 19 附录 21 摘 要 这次综合训练要实现图象的锐化处理，图像锐化的目的是突出图象中的细节或者增强被模糊了的细节。其主要被用于景物边界的检测与提取。 本次训练中用数字微分锐化的方法通过实现微分算子来将图象锐化。用到的一阶微分算子有：Robirts微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子等。二阶微分算子用到了Laplacian微分算子。通过实现不同的微分算子，得到对图象轮廓在不同程度上的提取。 关键词：数字图象处理；图像锐化；微分算子 一、前言 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 数字图像处理主要研究以下内容： 图像几何变换；如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等；图象锐化处理；图像编码压缩；图像增强和复原；图像分割；图像描述；图像分类（识别）。 其中图象锐化处理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来。图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。微分运算是通过实现微分算子来对图像进行锐化。微分算子有一阶微分算子和二阶微分算子。 二、算法分析与描述 2.1 Sobel微分算子函数 Sobel算子就是对当前行或列对应的值加权后，再进行平均和差分，也称为加权平均差分。水平和垂直梯度模板分别为： Sobel算子和Prewitt算子一样，都在检测边缘点的同时具有抑制噪声的能力，检测出的边缘宽度至少为二像素。由于它们都是先平均后差分，平均时会丢失一些细节信息，使边缘有一定的模糊。但由于Sobel算子的加权作用，其使边缘的模糊程度要稍低于程度要稍低于Prewitt算子。 2.2 Roberts交叉微分算子函数 Roberts 梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，故也称为四点差分法。对应的水平和垂直方向的模板为： 标注 的是当前像素的位置(i,j)为当前像素的位置，其计算公式如下： 特点：用4点进行差分，以求得梯度，方法简单。其缺点是对噪声较敏感，常用于不含噪声的图像边缘点检测。梯度算子类边缘检测方法的效果类似于高通滤波，有增强高频分量，抑制低频分量的作用。这类算子对噪声较敏感，而我们希望检测算法同时具有噪声抑制作用。所以，下面给出的平滑梯度算子法具有噪声抑制作用。 2.3 Priwitt微分算子函数 因为平均能减少或消除噪声，Prewitt梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。水平和垂直梯度模板分别为： 利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，就可得到平均差分法的检测结果。 2.4拉普拉斯微分算子函数 对数字图像 f (m,n)，用差分代替二阶偏导，则Laplacian算子为： 写成检测模板为： Laplacian检测模板的特点是各向同性，对孤立点及线端的检测效果好，但边缘方向信息丢失，对噪声敏感，整体检测效果不如梯度算子。三、详细设计过程 . 3.1．仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。 3.2．将lena.jpg图像文件读入Matlab，使用imfilter函数分别采用Sobel，Laplacian算子对其作锐化运算，显示运算前后的图像。算子输入方法： (1)用fspecial函数产生垂直方向sobel算子，产生Laplacian算子时alpha参数选择0 (2)直接输入，其中Sobel算子形式为 （水平Sobel） （垂直Sobel