图像锐化算法实现知识讲解.docx
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图像锐化算法实现知识讲解
图像锐化算法实现
南京信息工程大学实验（实习）报告
实验（实习）名称图像锐化算法实现实验（实习）日期*****得分指导教师***
学院****专业****年级*班次*姓名***学号***********
一、实验目的：
1．了解图像锐化的目的和意义，巩固所学的图像锐化的理论知识和相关算法；
2．掌握微分算子对图像锐化的方法；
3．熟练掌握空域中常用的锐化滤波器；
4．利用MATLAB程序进行图像锐化（要求：
不得调用Matlab自带的图像函数，但可以调用其它数学函数），观察图像锐化的效果。
二、实验内容：
1.读入一幅灰度图像
2.分别利用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子，对一幅灰度数字图像（cameraman.tif）进行边缘检测，显示处理前图像和检测的边缘图
3.根据获得的梯度图，分别采用5种锐化输出处理方式，显示锐化输出前后的图像
三、实验要求：
1.用Matlab语言进行编程，实现上述功能，并尽量使得程序具有通用性，3种算子3个.m文件。
2.撰写实验报告并附上所用程序和结果。
四、实验代码及实验结果
1.roberts算子
clear;
clc;
I=imread（'cameraman.tif'）;
[x,y]=size（I）;
J=double（I）;
fori=1:
x-1%注意i的范围是1到x-1而不是到x
forj=1:
y-1
a=J（i+1,j+1）-J（i,j）;
b=J（i+1,j）-J（i,j+1）;
J1（i,j）=abs（a）+abs（b）;%直接以梯度值代替
%辅以门槛判断
ifabs（a）+abs（b）>150
J2（i,j）=J1（i,j）;
else
J2（i,j）=I（i,j）;
end
%给边缘规定一个特定的灰度级
ifabs（a）+abs（b）>150
J3（i,j）=255;
else
J3（i,j）=I（i,j）;
end
%给背景规定特定的灰度级
ifabs（a）+abs（b）>150
J4（i,j）=J1（i,j）;
else
J4（i,j）=0;
end
%二值图像
ifabs（a）+abs（b）>100
J5（i,j）=255;
else
J5（i,j）=0;
end
end
end
J1=uint8（J1）;
J2=uint8（J2）;
subplot（2,3,1）;imshow（I）;title（'原图'）;
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（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）;
forx=2:
m-1
fory=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+1,y+1）-J（x+1,y-1）;
J1（x,y）=abs（a）+abs（b）;
ifabs（a）+abs（b）>160
J2（x,y）=J1（x,y）;
else
J2（x,y）=I（x,y）;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J3（x,y）=255;
else
J3（x,y）=I（x,y）;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J4（x,y）=J1（x,y）;
else
J4（x,y）=0;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J5（x,y）=255;
else
J5（x,y）=0;
end
end
end
J1=uint8（J1）;
J2=uint8（J2）;
subplot（2,3,1）;imshow（I）;title（'原图'）;
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（2,3,6）;imshow（J5）;title（'prewitt算子5'）;
3sobel算子
clear;
clc;
I=imread（'cameraman.tif'）;
[m,n]=size（I）;
J=double（I）;
forx=2:
m-1
fory=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（b）;
ifabs（a）+abs（b）>160
J2（x,y）=J1（x,y）;
else
J2（x,y）=I（x,y）;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J3（x,y）=255;
else
J3（x,y）=I（x,y）;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J4（x,y）=J1（x,y）;
else
J4（x,y）=0;
end
ifabs（a）+abs（b）>160
J5（x,y）=255;
else
J5（x,y）=0;
end
end
end
J1=uint8（J1）;
J2=uint8（J2）;
J3=uint8（J3）;
J4=uint8（J4）;
J5=uint8（J5）;
subplot（2,3,1）;imshow（I）;title（'原图'）;
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）;imshow（J5）;title（'sobel算子5'）;
图像空域变化背景
图像经转换或传输，质量可能下降，难免有些模糊
图像锐化目的：
加强图像轮廓，使图像看起来比较清晰
平滑与锐化
1、高频分量对应图像中的区域边缘或噪声；
2、低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域；
3、平滑减弱或消除图像中的高频分量，平滑图像，消除噪声；
4、锐化减弱或消除图像中的低频分量，增加图像的反差，突出边缘。
梯度算子
1.算子：
算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：
X→X。
广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等。
2.对于图像f（x，y），在（x，y）处的梯度定义为
3.梯度：
梯度对应一阶导数，相应的梯度算子就对应一阶导数算子
4.梯度是一个矢量，其幅度和方向分别为
离散图像的梯度
1.一阶偏导数采用一阶差分近似表示，如，常规梯度算子
2.对于离散图像处理而言，常用到梯度的大小，因此把梯度的大小习惯称为“梯度”
为简化梯度的计算，经常使用
几种常见的梯度算子
Roberts算子：
Prewitt算子
Sobel算子
Sobel算子并不是各向同性的算子，它分为：
∙水平边缘检测Sobel算子gx
∙垂直边缘检测Sobel算子gy
gxgx之所以近似表示水平梯度，是因为它直接求的是3*3窗口内模版中心像素点附近的像素点水平差分之和，中间元素差分乘以了权重系数2表示和模版中心关联度更高。
gygy可以类似理解。
运用模版卷积运算，可以快速求出水平梯度：
Gx=gx⋅F3×3
Sobel算子考虑权重，因此抗噪能力优于无权重的Prewitt算子（见后）。
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