数字图像处理 第二章 空域图像增强 2.5 图像锐化_第1页
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数字图像处理DigitalImageProcessing第二章空域图像增强直方图图像强度修正图像平滑2134直方图均衡化5图像锐化第二章空域图像增强直方图图像强度修正图像平滑2134直方图均衡化5图像锐化2.5图像锐化图像锐化的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓。锐化的作用是要使灰度反差增强。因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。锐化算法的实现是基于微分(差分)作用。42.5.1梯度算子2.5图像锐化

图像函数f(x,y)，在点(x,y)上的梯度定义为矢量:梯度矢量的幅度为：梯度矢量的幅角为：我们一般把梯度的幅度称为梯度值(简称梯度)52.5.1梯度算子用差分代替微分Gx=f(i+1,j)-f(i,j)

Gy=f(i,j+1)-f(i,j)常用最大值与绝对值代替平方根近似求得梯度的幅度值G(f(x,y))≈|Gx|+|Gy|G(f(x,y))≈max{|Gx|+|Gy|}常用方法一阶梯度算子二阶梯度算子2.5图像锐化62.5图像锐化2.5.2一阶梯度算子f(i,j+1)f(i,j)该点的垂直方向导数f(i+1,j)f(i,j)该点的水平方向导数(1)水平方向的锐化(微分锐化)(2)垂直方向的锐化(微分锐化)72.5图像锐化单方向的一阶梯度算法示例水平操作垂直操作对于人工设计制造的具有矩形特征物体（例如：楼房、汉字等）的边缘的提取很有效。对于不规则形状（如：人物）的边缘提取，则存在信息的缺损。8(3)各向同性的一阶梯度算法(i,j)(i+1,j)(i,j+1)2.5图像锐化9(i,j)(i+1,j)(i,j+1)(i+1,j＋1)(4)交叉梯度算法(Roberts梯度算法)2.5图像锐化10各向同性的一阶梯度算法示例2.5图像锐化112.5图像锐化交叉梯度算法(Roberts梯度算法)示例12(5)Sobel算子2.5图像锐化13(6)Prewitt算子2.5图像锐化14

(a)原图

(b)Sobel算法

(c)Priwitt算法

(d)Roberts算法

(e)水平锐化

(f)垂直锐化2.5图像锐化

15对于突变形的细节:一阶微分的极大值点,二阶微分的过0点均可以检测出来。对于细线形的细节:一阶微分的过0点，二阶微分的极小值点均可以检测出来对于渐变的细节:一般情况下很难检测，但二阶微分的信息比一阶微分的信息略多。2.5图像锐化2.5.3二阶梯度算子162.5.3二阶梯度算子基于Laplacian算子的二阶梯度算法原理：算法：将其看成是用一个模板对图像进行操作。2.5图像锐化17锐化过程(1)首先对图像做平滑滤波去除噪点(2)对图像做Laplacian滤波(3)从原图像中减去滤波结果的图像2.5图像锐化18Laplacian类算子没有方向性对灰度突变较敏感定位准确度高但是对噪声也很敏感不以原始形态用于图像处理中2.5图像锐化19原图22.5图像锐化13420小结锐化可使景物边界细节增强，不但提高图像的视觉效果，而且还便于对图像的形状特征更好地识别。微分类型代表算法边

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