计算机图像处理实验

南京信息工程大学计算机图像处理实验(实习)报告实验(实习)名称图像锐化图像锐化实验(实习)日期得分指导老师系专业班级姓名学号一、 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、 实验原理图像锐化处理是改善图像视觉效果的手段， 用来对图像的轮廓或边缘进行增强， 减弱或消除低分频率分量而不影响高频分量。 图像锐化处理的主要技术体现在空间域和频率域的高通滤波，空间域高通滤波主要用模版卷积来实现。微分作为数学中求变化率的一种方法， 可用来求解图像中目标物轮廓和细节 （统称为边缘）等突变部分的变化。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1（对常数图像f(m,n)c，处理前后不变；对一般图像，处理前后平均亮度不变）。锐化处理方法：用模板对原图像从第2行第2列开始逐渐移法计算。 （注：图像四周边界一般不处理（不考虑）锐化实质：g(m, n) = f (m , n) +* f ，即锐化图像g(m,n) = 原图像f(m,n) + 加重的边缘（*微分）(一)梯度算子法在图像处理中，一阶导数是通过梯度来实现的，因此，利用一阶导数检测边缘点的方法就称为梯度算子法。梯度与边缘梯度值正比于像素之差。对于一幅图像中突出的边缘区，其梯度值较大；在平滑区域梯度值小；对于灰度级为常数的区域，梯度为零。1.Roberts 梯度算子法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：1001xG0110yG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) 1,(), 1() 1, 1(),(),(jifjifjifjifjiG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。（1）Prewitt梯度算子法（平均差分法）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）Sobel算子法（加权平均差分法）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：yxSSjiG),(101202101xS121000121ySSobel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SobelSobel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。(二) 二阶导数算子法对于阶跃状边缘， 其二阶导数在边缘点处出现过零交叉， 即边缘点两旁的二阶导数取异号，据此可以通过二阶导数来检测边缘点。1. Laplacian算子法对数字图像 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、 实验内容与步骤按下面要求编写程序并运行结果。1. （1） 用Laplacian 锐化算子对灰度数字图像Camera.bmp 进行锐化处理，显示处理前、后图像。) 1,() 1,(), 1(), 1(),(4),(jifjifjifjifjifjiG101101101xd111000111yd（2） 若令 g1(m, n) = f (m , n) +|2f |，g2(m,n)=| 4 f (m,n) f (m1,n)+ f (m+1,n)+ f (m,n1)+ f (m,n+1) |则回答如下问题：f (m, n) 、g1(m, n) 和g2(m, n) 之间有何关系？g2(m, n ) 代表图像中的哪些信息？由此得出图像锐化的实质是什么？2. 分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对灰度数字图像LENA_8G.bmp 进行边缘检测，显示处理前、后图像。