图像增强—利用模板进行锐化处理

1、 图像空域滤波图像空域滤波 之模板锐化处理之模板锐化处理 一、空域滤波一、空域滤波空域滤波技术根据功能需要主要分为空域滤波技术根据功能需要主要分为和和根据数学计算方法的不同，根据数学计算方法的不同，分为分为和和。平滑滤波能减弱。平滑滤波能减弱或消除图像中的高频率分量而不影响低频分量，或消除图像中的高频率分量而不影响低频分量，抑制图像中灰度跳变的部分，而锐化滤波与此抑制图像中灰度跳变的部分，而锐化滤波与此正好相反，是用来增强图像的灰度跳变部分，正好相反，是用来增强图像的灰度跳变部分，实际常用于增强被模糊的细节或目标的边缘。实际常用于增强被模糊的细节或目标的边缘。分类（对像素计算方式）（1）线性滤

2、波： 利用脉冲函数或点操作函数完成对图象的处理。模板处理是典型的线性滤波，实现的运算可以用卷积描述： 其中h(x,y)为卷积核，一般取ki，且k,i为奇数。图象的卷积运算可以用模板操作完成。设模板元素的大小与图象的像素相同，将模块中心元素对准图象的当前像素，将模块各元素值与图象对应像素值相乘再求和，就是模块操作。对应于上述卷积ki3的模板如下图所示：/ 2/ 2/ 2/ 2( ,)( ,) (,)ylxkixkjylg x yf i j h xi yj1,11,01, 10,10,00, 11,11,01, 1hhhhhhhhh （2）非线性滤波： 直接对图象的邻域进行特定的操作，完成滤波。如

3、中值滤波和利用梯度算子进行的锐化处理。 非线性锐化滤波：利用微分对图象进行锐化滤波处理。 常用空域微分（梯度）算子进行处理，一般要用两个模板对图象进行两次处理（一次对x求梯度，另一次对y求梯度），然后利用不同的梯度距离作为确定图象输出值的依据。鉴于两次梯度组合以及距离运算都是非线性的，称这类锐化处理为非线性锐化滤波。 基于一阶导数的图像锐化n对于连续二维函数f（x,y）,其在点（x,y）处的梯度为 其值为 yfxfGGxyf22)()(),(fyfxfyxn对于离散的二维离散函数f(i,j)，可以用有限差分作 为梯度幅值的一个近似n平方、开方，不便计算，可近似为绝对值形式：n实际使用中，更常用

4、的是Robert交叉梯度 22),() 1,(),(), 1(),(fjifjifjifjifji),() 1,(),(), 1(),(jifjifjifjifjif), 1() 1,(),() 1, 1(),(jifjifjifjifjifRobert交叉梯度n对应模板如下： w1对接近45边缘有较强响应； w2对接近-45边缘有较强响应。10011w01- 102wSobel梯度n由于人们总喜欢基数尺寸模板，因而一种计算Sobel 梯度的Sobel模板更常用。n对应模板如下： w1对水平边缘有较大响应的竖直梯度 w2对竖直边缘有较大响应的水平梯度101-202-101-1W1210001-

5、2-1-2W基于二阶微分的图像增强 拉普拉斯算子n连续图像连续图像f(x,y) nLaplacian算子算子n锐化公式：锐化公式：22222xy22222fyfxf),(),(),(g2yxfyxfyx离散图像离散图像f(i,j)二阶微分：锐化公式：),(2), 1(), 1( fi22jifjifjiffx),(2) 1,() 1,( fj22jifjifjiffy)1,() 1,(), 1(), 1(),()41 (),(4) 1,() 1,(), 1(), 1(),(),(), i (gjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjiffjifj模板锐化法模板锐化法Lap

6、lacian锐化模板：（1）4-邻模板W1（2）8-邻模板W4锐化模板特点（1）模板内系数有正有负，表示差分运算；（2）模板内系数之和为0处理方法：用模板对原图像从第2行第2列开始逐渐移法计算。锐化实质：锐化图像g(m,n)=原图像f(m,n)+加重的边缘（ *微分 ）01014-10101W1-1-1- 1- 1- 8 1- 1- 1-4W对比小结n1、由上面得到的图像我们可以看出：拉普拉斯锐化同Robert/Sobel锐化不同的是输出图像中的双边缘；此外，拉普拉斯锐化对一些离散点也有较强的响应，噪声也是离散点，所以，这一点并不是我们想要的。n2、对于图像增强而言，二阶导数的算子应用更多一些，增强效果更明显；在边缘检测的时候，一阶导数的算子应用得更多一些。n3、无论是Robert、Sobert模板还是拉普拉斯模板，各系数和都为0。这说明算子在灰度恒定区域的响应为0，即原图像的平滑区域近乎于黑色。n4、锐化在增强边缘和细节的同时，往往也增强了噪声，为了在取得更好的锐化效果的同时把噪声的干扰降到最低，可以先对带有噪声的原始图像进行平滑滤波，再进行锐化增强边缘和细节。边界处理（1）收缩处理范围（对边界不进行处理） 确保了滤波过程中模板始终不会超出图像边界（2）使用常数填充图像 根据模板形状为