圖像銳化算法實現(xiàn)

1、南京信息工程大學(xué)實驗（實習(xí)）報告實驗（實習(xí)）名稱 圖像銳化算法實現(xiàn) 實驗（實習(xí)）日期 * 得分 指導(dǎo)教師 * 學(xué)院 * 專業(yè) * 年級 * 班次 * 姓名 * 學(xué)號 * 一、實驗?zāi)康模?了解圖像銳化的目的和意義，鞏固所學(xué)的圖像銳化的理論知識和相關(guān)算法； 2掌握微分算子對圖像銳化的方法； 3熟練掌握空域中常用的銳化濾波器；4利用MATLAB程序進行圖像銳化（要求：不得調(diào)用Matlab自帶的圖像函數(shù)，但可以調(diào)用其它數(shù)學(xué)函數(shù)），觀察圖像銳化的效果。二、實驗內(nèi)容：1. 讀入一幅灰度圖像2. 分別利用Roberts、Prewitt 和Sobel 邊緣檢測算子，對一幅灰度數(shù)字圖像（cameraman.ti

2、f）進行邊緣檢測，顯示處理前圖像和檢測的邊緣圖3. 根據(jù)獲得的梯度圖，分別采用5種銳化輸出處理方式，顯示銳化輸出前后的圖像三、實驗要求：1. 用Matlab語言進行編程，實現(xiàn)上述功能，并盡量使得程序具有通用性，3種算子3個.m文件。2. 撰寫實驗報告并附上所用程序和結(jié)果。 四、實驗代碼及實驗結(jié)果1.roberts算子clear;clc;I=imread('cameraman.tif');x,y=size(I);J=double(I);for i=1:x-1%注意i的范圍是1到x-1而不是到x for j=1:y-1 a=J(i+1,j+1)-J(i,j); b=J(i+1,j)

3、-J(i,j+1); J1(i,j)=abs(a)+abs(b);%直接以梯度值代替 %輔以門檻判斷 if abs(a)+abs(b) >150 J2(i,j)=J1(i,j); else J2(i,j)=I(i,j); end推薦精選 %給邊緣規(guī)定一個特定的灰度級 if abs(a)+abs(b) >150 J3(i,j)=255; else J3(i,j)=I(i,j); end %給背景規(guī)定特定的灰度級 if abs(a)+abs(b) >150 J4(i,j)=J1(i,j); else J4(i,j)=0; end %二值圖像 if abs(a)+abs(b) &g

4、t;100 J5(i,j)=255; else J5(i,j)=0; end endendJ1=uint8(J1);J2=uint8(J2);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原圖');subplot(2,3,2);imshow(J1);title('roberts算子1');subplot(2,3,3);imshow(J2);title('roberts算子2');subplot(2,3,4);imshow(J3);title('roberts算子3');subplot(2,3,5);imshow(

5、J4);title('roberts算子4');subplot(2,3,6);imshow(J5);title('roberts算子5');2.prewitt算子clear;clc;I=imread('cameraman.tif');m,n=size(I);J=double(I);for x=2:m-1 for y=2:n-1 a=J(x+1,y-1)-J(x-1,y-1)+J(x+1,y)-J(x-1,y)+J(x+1,y+1)-J(x-1,y+1); b=J(x-1,y+1)-J(x-1,y-1)+J(x,y+1)-J(x,y-1)+J(x+

6、1,y+1)-J(x+1,y-1); J1(x,y)=abs(a)+abs(b); if abs(a)+abs(b) >160 J2(x,y)=J1(x,y); else J2(x,y)=I(x,y); end if abs(a)+abs(b) >160 J3(x,y)=255; else J3(x,y)=I(x,y); end if abs(a)+abs(b) >160 J4(x,y)=J1(x,y); else J4(x,y)=0; end推薦精選 if abs(a)+abs(b) >160 J5(x,y)=255; else J5(x,y)=0; end ende

7、ndJ1=uint8(J1);J2=uint8(J2);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原圖');subplot(2,3,2);imshow(J1);title('prewitt算子1');subplot(2,3,3);imshow(J2);title('prewitt算子2');subplot(2,3,4);imshow(J3);title('prewitt算子3');subplot(2,3,5);imshow(J4);title('prewitt算子4');subplot(2,3

8、,6);imshow(J5);title('prewitt算子5');3sobel算子 clear;clc;I=imread('cameraman.tif');m,n=size(I);J=double(I);for x=2:m-1 for y=2:n-1 a=J(x+1,y-1)-J(x-1,y-1)+2*J(x+1,y)-2*J(x-1,y)+J(x+1,y+1)-J(x-1,y+1); b=J(x-1,y+1)-J(x-1,y-1)+2*J(x,y+1)-2*J(x,y-1)+J(x+1,y+1)-J(x+1,y-1); J1(x,y)=abs(a)+abs

9、(b); if abs(a)+abs(b) >160 J2(x,y)=J1(x,y); else J2(x,y)=I(x,y); end if abs(a)+abs(b) >160 J3(x,y)=255; else J3(x,y)=I(x,y); end if abs(a)+abs(b) >160 J4(x,y)=J1(x,y); else J4(x,y)=0; end if abs(a)+abs(b) >160 J5(x,y)=255; else J5(x,y)=0; end endend推薦精選J1=uint8(J1);J2=uint8(J2);J3=uint8(

10、J3);J4=uint8(J4);J5=uint8(J5);subplot(2,3,1);imshow(I);title('原圖');subplot(2,3,2);imshow(J1);title('sobel算子1');subplot(2,3,3);imshow(J2);title('sobel算子2');subplot(2,3,4);imshow(J3);title('sobel算子3');subplot(2,3,5);imshow(J4);title('sobel算子4');subplot(2,3,6);im

11、show(J5);title('sobel算子5');圖像空域變化背景圖像經(jīng)轉(zhuǎn)換或傳輸，質(zhì)量可能下降，難免有些模糊 圖像銳化目的：加強圖像輪廓，使圖像看起來比較清晰平滑與銳化1、高頻分量 對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣或噪聲；2、低頻分量 對應(yīng)圖像中灰度值緩慢變化的區(qū)域 ；3、平滑 減弱或消除圖像中的高頻分量，平滑圖像，消除噪聲；4、銳化 減弱或消除圖像中的低頻分量，增加圖像的反差，突出邊緣。梯度算子1.算子：算子是一個函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O：XX。廣義上的算子可以推廣到任何空間，如內(nèi)積空間等。2.對于圖像f(x，y)，在(x，y)處的梯度定義為3.梯度：梯度對應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)，相應(yīng)的梯度算子就對應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)算子4.梯度是一個矢量，其幅度和方向分別為推薦精選離散圖像的梯度1.一階偏導(dǎo)數(shù)采用一階差分近似表示，如，常規(guī)梯度算子 2.對于離散圖像處理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小習(xí)慣稱為“梯度”為簡化梯度的計算，經(jīng)常使用幾種常見的梯度算子Roberts算子：Prewitt算子推薦精選Sobel算子Sobel算子并不是各向同性的算子，它分為：· 水平邊緣檢測Sobel算子gx· 垂直邊緣檢測Sobel算子gygxgx之所以近似表示水平梯度，是因為