08 第五章 图像锐化和恢复
图像锐化有哪些方法
图像锐化有哪些方法图像锐化是图像处理中常用的一种操作，可以通过增强图像的高频信息，使图像边缘更加清晰。
常用的图像锐化方法主要包括增强算子、滤波操作和边缘检测等。
1. 增强算子方法：增强算子方法是基于对图像进行空间变换，通过改变像素点的灰度值来增强图像的边缘和细节。
常用的增强算子方法包括拉普拉斯算子、索伯算子和普瑞维特算子等。
这些算子可以对图像进行卷积操作，得到锐化后的图像。
例如，拉普拉斯算子可以通过在每个像素点和周围邻域之间进行卷积操作来增强图像的高频信息。
2. 滤波操作方法：滤波操作方法是通过设计一定的滤波器来对图像进行卷积操作，以增强图像的边缘细节。
常用的滤波操作方法包括高通滤波器、边缘增强滤波器和维纳滤波器等。
高通滤波器可以通过减少图像低频分量来增强图像的高频信息，从而使图像边缘更加清晰。
边缘增强滤波器则可以通过增加图像的局部差异来增强图像的边缘细节。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的噪声特性来进行滤波操作，以减少噪声对锐化效果的影响。
3. 边缘检测方法：边缘检测方法是通过寻找图像的局部极值点来确定图像的边缘位置，从而实现图像锐化。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和LoG算子等。
Sobel算子可以通过计算图像梯度的幅值和方向来确定图像边缘的位置和方向。
Canny 算子是一种基于图像梯度的多阈值边缘检测算法，可以通过滤波、非极大值抑制和双阈值检测等步骤来确定图像的强边缘和弱边缘。
LoG算子是一种拉普拉斯高斯算子，可以通过在图像上进行卷积操作来检测图像的边缘信息。
除了以上的方法，图像锐化还可以通过多尺度分析、形态学操作和投影剪切等方法来实现。
多尺度分析可以通过对图像的不同尺度进行分析和合成来增强图像的局部细节和边缘信息。
形态学操作是一种基于图像形状和结构的操作，可以通过腐蚀、膨胀和开闭操作等来增强图像的边缘信息。
投影剪切是一种基于数学变换的图像锐化方法，可以通过对图像的投影进行变换来改变图像的灰度级分布，从而增强图像的边缘和细节。
Photoshop学习之使用锐化和模糊工具改善照片
Photoshop学习之使用锐化和模糊工具改善照片Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，它可以帮助我们对照片进行各种修饰和改善。
在这篇教程中，我们将重点介绍如何使用锐化和模糊工具来改善照片的质量。
首先，让我们来学习如何使用锐化工具。
锐化工具可以增加照片的细节和清晰度，使其看起来更加鲜明。
在Photoshop的工具栏中，你可以找到锐化工具，它的图标看起来像一个增强符号（一个三角形和一个加号）。
选择该工具后，你可以调整其参数，如强度、半径和阈值。
强度控制了锐化效果的强弱程度。
如果你想要更明显的锐化效果，可以增加强度值；而如果你只想要轻微的锐化效果，可以减小强度值。
半径控制了锐化效果的范围。
一般来说，较大的半径值可以获得更广泛的锐化效果，而较小的半径值则只会锐化图像中的细节。
阈值控制了哪些细节会被锐化。
较低的阈值值将使得锐化应用于更多的细节，而较高的阈值则将只应用于较高对比度的细节。
当你调整完参数后，你可以开始应用锐化工具。
在你的照片上点击鼠标并拖动，你会看到锐化效果的实时预览。
你可以反复调整参数并查看效果，直到你满意为止。
记住，适度地使用锐化工具是关键，过度的锐化可能会导致照片看起来过于杂乱和不真实。
接下来，我们将介绍如何使用模糊工具来改善照片。
模糊工具可以使照片看起来更柔和和模糊，这在某些情况下可以产生艺术化的效果。
在Photoshop的工具栏中，你可以找到模糊工具，它的图标看起来像一个水滴。
选择该工具后，你可以选择不同的模糊类型，如高斯模糊、表面模糊和运动模糊。
高斯模糊是最常用的模糊类型，它可以通过控制模糊半径来改变照片的模糊程度。
较大的半径值会产生更强烈的模糊效果，而较小的半径值则会产生更细微的模糊效果。
表面模糊可以增加照片的纹理和细节，使其看起来更加精细。
运动模糊可以在照片中模拟运动的效果，使得静止的物体看起来像是在移动。
与使用锐化工具类似，你可以通过点击鼠标并拖动来应用模糊效果，同时查看实时预览。
图像处理之图像的平滑与锐化
图像处理之图像的平滑与锐化图像处理之图像的平滑与锐化概念：锐化就是通过增强⾼频分量来减少图象中的模糊，因此⼜称为⾼通滤波。
锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。
平滑与锐化相反，就是滤掉⾼频分量，从⽽达到减少图象噪声，使图⽚变得有些模糊。
⼀、灰度化灰度化，也就是⿊⽩化，就是将图像进⾏⿊⽩处理，使其失去⾊彩。
⽽从像素点出发，就是使各个像素点的三种颜⾊分量R、G、B的值相同。
常⽤的⿊⽩化的⽅法有三种：第⼀种是最⼤值法(Maximum)：R=G=B=Max(R,G,B)，这种⽅法处理后灰度图象的亮度会偏⾼，不建议采⽤。
第⼆种就是平均值法(Average)：R=G=B=(R+G+B)/3，这种⽅法处理后灰度图象的亮度较柔和，本⼈就是采⽤的这种⽅法。
第三种是加权平均值法(Weighted Average)：R=G=B=wr*R+wg*G+wb*B，wr、wg、wb分别为R、G、B的权值。
鉴于本⼈只使⽤了第⼆种，所以就先贴上第⼆种的代码：src=imread('background.bmp');[m,n,channel]=size(src);desc=zeros(m,n);desc=double(desc);for i=1:mfor j=1:nfor k=1:channeldesc(i,j)=desc(i,j)+src(i,j,k);enddesc(i,j)=desc(i,j)/3;endendimshow(uint8(desc));⼆、锐化锐化就是通过增强⾼频分量来减少图象中的模糊，因此⼜称为⾼通滤波。
锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。
常⽤的锐化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板，⽽本⼈也是采⽤的拉普拉斯模板进⾏的锐化处理。
[-1,-1,-1][-1,9,-1][-1,-1,-1]三、平滑平滑与锐化相反，就是滤掉⾼频分量，从⽽达到减少图象噪声，使图⽚变得有些模糊。
常⽤的平滑处理⽅法有三种：Box模板去噪平滑处理，也就是均⼀化处理。
第五章__图像消噪与恢复
找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
可见，图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识 所掌握的精确程度，体现在建立的退化模型是否合适。
图像复原和图像增强的区别： 图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种 技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强 后的图像是否失真，只要看得舒服就行。 图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等 先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原 的图像。 如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。 二者的目的都是为了改善图像的质量。
4.有色(colored)噪声：指具有非白色频谱的宽带噪
声。相对白噪声来说，有色噪声中低频分量占了较 大比重。 白噪声： 指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声，所有 频率具有相同能量的随机噪声。是指信号中包含从 负无穷到正无穷之间的所有频率分量，且各频率分
量在信号中的权值相同。白光包含各个频率成分的
点源的概念 事实上，一幅图像可以看成由无穷多极小的像素所组 成，每一个像素都可以看作为一个点源成像，因此，一幅 图像也可以看成由无穷多点源形成的。 在数学上，点源可以用狄拉克δ函数来表示。二维δ函数 可定义为
x 0, y 0 ( x, y) 其它 0
且满足
x, y dxdy x, y dxdy 1
图像退化指由场景得到的图像没能完全地反映场景的真 实内容，产生了失真等问题。 在图像采集过程中产生的退化常被称为模糊(blurring) 在图像记录过程中产生的退化常被称为噪声(noise) 模糊用频率分析的语言来说是高频分量得到抑制或消除的 过程 噪声是一个统计过程，所以噪声对一个特定图像的影响是 不确定的。噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中 重点研究的内容。
图像处理技术的图像恢复与修复方法分享
图像处理技术的图像恢复与修复方法分享图像恢复与修复是图像处理技术中非常重要的一个环节。
在数字图像的采集、传输以及存储过程中，由于种种原因，图像可能会受到噪声、失真、模糊等问题的影响，从而影响图像的质量和可视化效果。
因此，研究如何使图像恢复和修复成为了图像处理技术中的一个热门话题。
本文将分享几种常见的图像恢复与修复方法，包括滤波、插值以及深度学习技术等。
滤波是一种常用的图像恢复和降噪方法。
滤波的目标是抑制或减小图像中的噪声，并尽可能地保留原始图像中的细节。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是将每个像素的灰度值替换为该像素周围邻域像素的平均值，可以有效地去除椒盐噪声。
中值滤波则是将每个像素的灰度值替换为邻域像素的中值，对于椒盐噪声和脉冲噪声都有良好的去噪效果。
高斯滤波是通过对图像进行卷积运算，使得图像的高频部分被抑制，从而达到降噪的效果。
插值方法是一种常见的图像修复和放大方法。
当图像由于采样不足或者压缩等原因出现像素丢失时，插值方法可以通过对已有像素的估计来恢复丢失的像素。
最常见的插值方法有最邻近插值、双线性插值和双三次插值等。
最邻近插值将目标像素的值设为最接近的已知像素的值，适用于放大图像或者处理实时图像。
双线性插值则是根据目标像素周围的4个已知像素计算插值结果，具有较好的图像平滑效果。
双三次插值则是根据目标像素周围的16个已知像素计算插值结果，提供了更好的图像细节保持能力。
深度学习技术在图像恢复与修复中也有广泛的应用。
深度学习模型通过大量的训练数据和神经网络结构的设计，可以在图像恢复和修复过程中自动学习有效的特征表示。
例如，基于生成对抗网络（GANs）的图像修复方法可以通过对原始图像进行损坏和恢复的循环训练来提高修复效果。
基于变分自动编码器（VAE）的图像修复方法可以通过学习输入图像的潜在分布来对图像进行修复。
综上所述，图像恢复与修复是图像处理技术中的重要环节。
滤波、插值和深度学习技术都是常用的图像恢复与修复方法。
图像锐化
概念及原理概念图像锐化就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这图像锐化的相册(20张)类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。
而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。
如何用PhotoShop进行图像锐化时我们看到很多文章介绍的都是把清晰的照片模糊处理化，那如果拍出了比较模糊的照片，想把它变得清晰而有光彩，就不是一件容易的事了。
不过，世上无难事，只怕有心人，利用PhotoShop的锐化工具就能使照片变清晰。
一、USM滤镜处理我们首先来看一下图1，这张人物照片看起来很模糊，照片中人物的发丝、身体上的汗水等细节都看不清楚，这样的照片很难吸引大家的注意。
我们要做的是，把这样平凡的照片用PhotoShop的USM锐化滤镜处理。
在PhotoShop中打开图像后，打开图层面板，选中图层面板中底层的背景图层点击右键，选择“复制副本”为照片复制一个副本图层，将图层的模式设定为“柔光”。
选中副本图层，使用“滤镜”菜单下“锐化”中“USM锐化”滤镜，在滤镜设置窗口中，“数量”和“半径”参数影响图像的清晰度，数值越大清晰度越高。
“阀值”参数可不用考虑，根据图像的具体情况设定好“数量”和“半径”的数值确定锐化。
下面选择“图像”菜单下“模式→LAB颜色”命令，在弹出的窗口中选择“拼合”图层确定，将两个图层合并为一层。
在Photoshop中调整图像锐化度教程
在Photoshop中调整图像锐化度教程图像锐化度是指图像中的细节清晰度和边缘的定义程度。
有时候，我们拍摄的照片或者从其他来源获取的图像可能会显得模糊或者不够锐利。
Photoshop提供了一些工具和技巧，可以帮助我们调整图像的锐化度，使其变得更加清晰和鲜明。
本教程将介绍Photoshop中几种常用的调整图像锐化度的方法。
第一种方法是使用"滤镜"功能。
打开要调整的图像，在菜单栏中选择"滤镜"，然后选择"增强"，接着选择"锐化"。
在弹出的对话框中，可以看到一些参数选项，如"半径"、"阈值"和"量"。
通过调整这些参数，可以实时预览图像的变化。
可以逐步增加锐化效果，直到满意为止。
完成后，点击"确定"以应用锐化效果。
第二种方法是使用图像调整层。
在图层面板中，点击"新建填充或调整图层"按钮，选择"色阶"。
在弹出的"色阶调整"对话框中，将中间的滑竿稍微向左或者向右移动一点。
这样可以增加图像的对比度和锐化度。
通过调整滑竿的位置，可以实时观察到图像的变化。
完成后，点击对话框右下角的"确定"按钮。
第三种方法是使用"高光/阴影"调整。
在"图像"菜单中选择"调整"，然后选择"高光/阴影"。
在弹出的对话框中，可以看到两个滑竿，一个用于调整高光，一个用于调整阴影。
通过微调这两个滑竿的位置，可以增加图像的清晰度和锐化度。
可以根据具体的图像效果进行调整。
完成调整后，点击对话框右下角的"确定"按钮。
除了上述方法，Photoshop还提供了其他一些工具和滤镜，可以帮助我们进一步调整图像的锐化度。
比如，"锐化"滤镜可以找到图像中的边缘，并增强它们的对比度，从而增强图像的清晰度和锐化度。
Photoshop中的图像锐化：完整指南
Photoshop中的图像锐化：完整指南图像锐化是后期处理中常用的技术之一，它可以提高图像的清晰度和细节，并使图像更加生动和引人注目。
在Photoshop中，有多种方法可以实现图像锐化效果。
本文将为你提供一些详细的步骤和技巧，让你可以在处理图像时更好地应用图像锐化。
1. 打开图像- 在Photoshop中打开你要处理的图像。
可以通过点击"文件"，然后选择"打开"来导入图像文件。
2. 复制图像图层- 在图层面板上，右键点击图像图层，选择"复制图层"。
这样做是为了保留原始图像的备份，以便随时可以回到未经修改的原始状态。
3. 应用锐化滤镜- 确保选择了图像图层，然后点击"滤镜"菜单，选择"锐化"，再选择"智能锐化"或"锐化掩蔽"。
- "智能锐化"是根据图像的细节水平自动调整锐化参数。
你可以通过滑动条来调整锐化的强度、半径和去骨骼。
- "锐化掩蔽"是一种更高级的锐化方法，它允许你更精确地调整锐化效果。
你可以通过滑动条来调整锐化的百分比、半径和阈值。
4. 通过掩蔽优化锐化效果- 在进行锐化后，你可能会发现图像的某些区域过锐化，这可能导致细节变得过分突出甚至出现噪点。
为了解决这个问题，你可以使用掩蔽工具来选定图像的特定区域，以调整锐化效果。
- 在工具栏上选择"画笔"工具或"橡皮擦"工具。
你可以调整画笔的大小和硬度，以便更好地适应你要调整的区域。
- 使用黑色或白色的画笔，对于需要减少锐化效果的区域，可以使用黑色画笔。
对于需要增强锐化效果的区域，可以使用白色画笔。
你可以根据需要使用不同的画笔大小和不透明度来达到最佳效果。
5. 调整图像的整体清晰度- 如果你对整个图像的清晰度不满意，你可以使用"滤镜"菜单中的"锐化"选项。
第五章 图片编辑的锐化
第三节、什么样的影像适合锐化
锐化适合加强毛发、皮革、布面、石材、树皮等物体的质感和细节，而不适合表现表面光滑的拍摄 对象。在图中，人物的毛质帽子、皮肤、衣服，以及木制的背景都很适合锐化。
图左1经过锐化后得到了图左2的效果，对于肌肉的锐化，不但 提升了皮肤的清晰度和质感，而且使肌肉更硬、更结实，使男 性更具力量。
第四节、Camera Raw中的锐化
在Camera Raw中，第一处实现锐化的功能在“基本” 调整面板，通过左右拖曳“清晰度”滑块，使图像柔 化或者锐化（如图所示），这种调节只能进行全局调 整。在拖曳“清晰度”滑块向右的过程中，会发现清 晰度增加的同时伴随着对比度的增加。因此在实际使 用中，常常在提高清晰度的同时适度降低对比度的值， 这样既能保证足够的清晰度，又不会让对比度过度以 达到画面清晰度与对比度的平衡。
第一节、锐化的目的和意义
我们通过一个简单示意图来说明锐化的原理。如图7-3所示，在灰色的背景上绘制两条浅灰的线段，此 时所看到的两条线段的清晰度就是当前分辨率下的锐度。为了使线段更加清晰，在左侧线段边缘的外侧 添加两条宽度为1像素的黑色线段，内侧添加两条宽度为 1 像素白色的线段。此时边缘部分的宽度变为 两个像素，对比度被增大，所以看起来左侧的线段更加清晰。读者可以与屏幕画面保持一定距离并眯起 双眼来体会这种感觉。
第一节、锐化的目的和意义
锐化是数码摄影后期处理当中的核心技术之一。数码影像的特点是焦 点发软、发虚，但实际上这提供了广阔的后期空间。每一位影友在拍 完照片进行后期处理时都会遇到锐化的问题，用什么样的方法，以及 如何控制好锐化的程度也是非常重要的话题。
第一节、锐化的目的和意义
为什么要锐化？ 从视觉感受和心理学意义上来讲。清晰和模糊是两种不同的视觉体验，在摄影视觉语言中，焦 点控制的“实”与景深控制的“虚”是相互对应的，二者表现了空间的关系。在后期中，我们 也常常通过锐化和虚化来加强和营造这种关系。单独谈到锐化，锐化的目的是为了使图像的边 缘、轮廓线以及图像的细节和纹理变得清晰，质感得到提升。在心理学中，清晰的图像较之模 糊的图像更容易被人类的视觉所识别，影像明晰的轮廓和清晰的视觉体验能带给人愉悦和舒适 感（如图7-1、图7-2所示）。
调整照片的锐化和模糊
调整照片的锐化和模糊照片的锐化和模糊可以帮助我们在后期处理中达到更好的效果，使照片更加清晰或者柔和。
在使用PhotoShop软件时，我们可以通过几个简单的步骤来调整照片的锐化和模糊效果。
首先，打开你想要处理的照片，点击菜单栏上的「滤镜」选项。
然后，在滤镜选项中，我们可以看到有多种可用的滤镜效果，包括锐化和模糊等。
1. 锐化照片为了使照片更加锐化，我们可以选择「锐化」滤镜。
点击滤镜菜单栏中的「锐化」选项，你将看到一系列可调节的参数。
在锐化滤镜中，一般有三个主要的参数：「半径」、「强度」和「阈值」。
通过调整这些参数，我们可以达到不同程度的锐化效果。
- 「半径」：控制锐化的作用范围，较小的半径将更加强调局部细节，较大的半径则可以影响更广泛的区域。
- 「强度」：调整锐化的强度，较高的数值将使锐化效果更明显。
- 「阈值」：用于控制锐化的应用范围。
较低的数值将使锐化应用于整个照片，而较高的数值将仅锐化于较高对比度的区域。
根据照片的实际情况，你可以适当地调整这些参数，以达到你期望的锐化效果。
调整之后，点击「确定」进行应用。
2. 模糊照片如果你想要给照片增加柔和的效果，你可以选择「模糊」滤镜。
点击滤镜菜单栏中的「模糊」选项，你将看到一系列可调节的参数。
与锐化滤镜类似，模糊滤镜也有一些常用的参数：「半径」、「强度」和「阈值」。
但是与锐化滤镜不同，模糊滤镜的参数调整会在图像上产生模糊效果。
- 「半径」：控制模糊的作用范围，较小的半径将使模糊范围更局部，较大的半径则会影响到更广泛的区域。
- 「强度」：调整模糊的程度，较高的数值将使模糊效果更加明显。
- 「阈值」：用于控制模糊的应用范围。
较低的数值将使模糊应用到整个照片，而较高的数值将仅模糊于较低对比度的区域。
同样地，根据照片的需求，你可以根据实际情况适当调整这些参数，以达到你期望的模糊效果。
完成调整后，点击「确定」进行应用。
总结通过这些简单的步骤，我们可以轻松地调整照片的锐化和模糊效果，以达到我们希望的观感效果。
08 第五章 图像锐化和恢复
图象恢复技术分类： 给定模型条件下——无约束 & 有约束 根据处理所在域——频域 & 空域
5.6.1、退化模型 5.6.1、退化模型
5.5、 5.5、同态滤波 1 问题提出 2 流图及公式
问题提出
可以把图像的灰度函数f (x, y)看成是由入射光分量 反射光分量 入射光分量和反射光分量 入射光分量 两部分组成的：
f ( x, y ) = i ( x , y ) r ( x , y )
i(x, y)：入射光------照度分量 r(x, y)：反射光－－取决于物体的特性-------反射分量 物体的亮度特征主要取决于反射光 入射光较均匀，随空间位置变化较小～～占据低频段 入射光较均匀，随空间位置变化较小～～占据低频段 ～～ 反射光由于物体性质和结构特点不同而反射强弱很不相同的 光，随空间位置变化较剧烈
常用的几种高通滤波器
1. 理想高通滤波器 2. 巴特沃斯高通滤波器
理想高通滤波器
0 H(u,v) = 1
当D(u,v)≦D0 当D(u,v) > D0
巴特沃斯高通滤波器
1 H(u, v) = 1+[D0 / D(u, v)]2n
1 α 1 M = α 1+ 4α α 1 α 1
g(m,n)=(1+4α)f(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m-1,n) +f(m+1,n)+f(m,n-1)f(m,n+1)]
0 -α 0
-α
1+4α
0 -α 0
图像平滑及锐化
图像平滑及锐化1.图像锐化的目的是使灰度反差增强，从而增强图像中边缘信息，有利于轮廓抽取。
因为轮廓或边缘就是图像中灰度变化率最大的地方。
因此，为了把轮廓抽取出来，就是要找一种方法把图像的最大灰度变化处找出来。
2.实现图像的锐化可使图像的边缘或线条变得清晰，高通滤波可用空域高通滤波法来实现。
本节将围绕空间高通滤波讨论图像锐化中常用的运算及方法，其中有梯度运算、各种锐化算子、拉普拉斯（Laplacian）算子、空间高通滤波法和掩模法等图像锐化技术。
3.梯度算子——是基于一阶微分的图像增强.梯度算子: 梯度对应的是一阶导数，梯度算子是一阶导数算子。
梯度方向:在图像灰度最大变化率上，反映出图像边缘上的灰度变化。
梯度处理经常用于工业检测、辅助人工检测缺陷，或者是更为通用的自动检测的预处理。
4.拉普拉斯算子——基于二阶微分的图像增强Laplacian算子是不依赖于边缘方向的二阶微分算子，是常用的二阶导数算子.拉普拉斯算子是一个标量而不是向量，具有线性特性和旋转不变，即各向同性的性质。
拉普拉斯微分算子强调图像中灰度的突变,弱化灰度慢变化的区域。
这将产生一幅把浅灰色边线、突变点叠加到暗背景中的图像。
计算数字图像的拉普拉斯值也可以借助于各种模板。
拉普拉斯对模板的基本要求是对应中心像素的系数应该是正的，而对应于中心像素邻近像素的系数应是负的，它们的和应该为零。
将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能复原背景信息。
5.同态滤波器图像增强的方法一幅图像f(x,y)能够用它的入射光分量和反射光分量来表示，其关系式如下f(x,y)=i(x,y)r(x,y) 图像f(x,y)是由光源产生的照度场i(x,y)和目标的反射系数场r(x,y)的共同作用下产生的。
该模型可作为频率域中同时压缩图像的亮度范围和增强图像的对比度的基础。
但在频率域中不能直接对照度场和反射系数场频率分量分别进行独立的操作。
调整图像锐化度的步骤
调整图像锐化度的步骤图像锐化度是指图像的清晰度和细节程度。
通过调整图像锐化度，可以使图像更加清晰、丰富，并突出其中的细节。
以下是调整图像锐化度的步骤。
1. 打开图片：使用PhotoShop软件打开需要调整的图片。
点击菜单栏中的“文件”选项，然后选择“打开”并浏览到所需图片所在的位置，最后点击“确定”按钮。
2. 复制图层：在图层面板中，右键点击背景图层并选择“复制图层”。
这样，在复制的图层上进行锐化调整，避免对原图像造成不可逆的修改。
3. 应用滤镜：点击菜单栏中的“滤镜”选项，然后选择“锐化”子选项。
根据实际需要，可以尝试不同的锐化滤镜，如“智能锐化”、“锐化掩模”等，以达到最佳效果。
4. 调整参数：在滤镜对话框中，可以调整不同的参数来控制图像的锐化程度。
常见的参数包括“半径”、“阈值”和“数量”。
适当调整这些参数，以使图像的细节得到最佳增强。
5. 预览效果：在参数调整过程中，可以勾选预览框，实时预览图像的锐化效果。
根据预览结果，再进一步微调参数，直到达到满意的效果。
6. 应用锐化：点击滤镜对话框中的“确定”按钮，将锐化效果应用到图像上。
此时可以看到，图像变得更加清晰，细节也更加突出。
7. 调整透明度：如果图像锐化效果过强，或者想要保留原图像的一些柔和特性，可以通过调整图层的透明度来达到平衡。
在图层面板中，找到复制的图层，然后通过移动“不透明度”滑块来调整透明度。
8. 保存图像：最后，点击菜单栏中的“文件”选项，选择“保存”或“另存为”，将锐化后的图像保存在所需的位置。
总结：通过以上步骤，可以轻松地调整图像的锐化度。
不同的滤镜和参数调整可以实现不同的效果，根据实际需求进行尝试和调整。
锐化图像可以使细节更加清晰，同时也可以使整个图像更加生动、有趣。
尝试不同的参数和工具，掌握调整图像锐化度的技巧，可以帮助你更好地处理和优化图像。
如何使用PS软件进行图像模糊和锐化调整
如何使用PS软件进行图像模糊和锐化调整在图像处理中，模糊和锐化是两个非常重要的操作，它们可以帮助我们改善图像的质量、突出重点或者营造出特定的效果。
Photoshop（简称 PS）作为一款功能强大的图像处理软件，为我们提供了丰富的工具和选项来实现这两个效果。
下面就让我们一起来详细了解如何在PS 中进行图像的模糊和锐化调整。
一、图像模糊图像模糊可以用来减少图像中的细节，使图像看起来更加柔和、平滑，或者创造出一种景深的效果。
在 PS 中，有多种模糊工具可供选择，以下是一些常见的方法：1、高斯模糊高斯模糊是最常用的模糊工具之一。
打开 PS 并导入需要处理的图像，然后在菜单栏中选择“滤镜” “模糊” “高斯模糊”。
在弹出的对话框中，可以通过调整半径值来控制模糊的程度。
半径值越大，模糊效果越明显。
但要注意不要过度模糊，以免丢失重要的图像信息。
2、动感模糊动感模糊可以模拟物体在运动时产生的模糊效果。
同样在“滤镜” “模糊”菜单中找到“动感模糊”。
在对话框中，可以调整角度和距离来控制模糊的方向和程度。
这个工具常用于创建运动感或者表现速度的图像。
3、径向模糊径向模糊可以产生一种围绕中心点向外扩散的模糊效果。
选择“滤镜” “模糊” “径向模糊”，在对话框中可以选择模糊的方法（旋转或缩放），以及调整数量、中心位置等参数来达到想要的效果。
径向模糊常用于营造出一种聚焦或者旋转的视觉效果。
4、表面模糊表面模糊在保留边缘的同时模糊图像的表面。
对于去除图像中的噪点或者使皮肤变得光滑等操作非常有用。
在“滤镜” “模糊” “表面模糊”中，可以调整半径和阈值来控制模糊的效果。
二、图像锐化图像锐化则是用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰和锐利。
以下是在 PS 中进行图像锐化的常见方法：1、 USM 锐化“USM 锐化”是一种经典的锐化方法。
选择“滤镜” “锐化” “USM 锐化”。
在弹出的对话框中，可以调整数量、半径和阈值三个参数。
图像处理与修复软件使用技巧
图像处理与修复软件使用技巧第一章背景介绍图像处理与修复软件是一种可以对图像进行修改、增强和修复的工具。
随着科技的发展，图像处理与修复在各个领域得到了广泛的应用，如摄影、设计、医学等。
本章将为读者介绍图像处理与修复软件的背景和重要性。
第二章图像处理基础技巧在进行图像处理与修复之前，了解一些基础技巧是非常重要的。
本章将介绍一些常用的图像处理基础技巧，包括图像剪裁、调整对比度、饱和度、亮度和色温等。
此外，还会介绍一些常用的滤镜效果，如模糊、锐化、噪点去除等。
第三章图像修复技巧图像修复是将损坏、老化或者受污染的图像恢复到原始状态的过程。
本章将介绍一些图像修复的技巧，包括去除划痕、修复破损部分和恢复失真区域等。
同时，还会介绍如何利用克隆工具、修补工具和修复画笔等功能进行图像修复。
第四章色彩处理技巧色彩处理是图像处理中的重要环节。
本章将介绍如何利用图像处理与修复软件的色彩处理功能，进行色调、色彩平衡和色彩校正等调整。
此外，还会介绍如何利用渐变工具、色彩范围和曲线调整等功能增强图像的色彩效果。
第五章特效和滤镜应用技巧特效和滤镜可以为图像增加独特和有趣的视觉效果。
本章将介绍如何利用图像处理与修复软件的特效和滤镜功能，如漫画效果、油画效果、模仿胶片效果等。
同时，还会介绍如何自定义特效和滤镜，以满足不同的创作需求。
第六章批处理和自动化技巧对于大量图片的处理，手动操作显然是非常费时费力的。
本章将介绍如何利用图像处理与修复软件的批处理和自动化功能，对大量图像进行一次性的处理。
同时，还会介绍如何创建和应用自定义动作和脚本，提高工作效率。
第七章高级技巧与应用本章将介绍一些高级技巧与应用。
包括利用多重曝光功能进行创意拍摄、利用深度图像进行人像虚化效果和利用图层和蒙版进行非破坏性编辑等。
同时，还会介绍一些实际应用场景，如图像处理与修复在医学影像中的应用和图像处理与修复在设计领域的应用等。
第八章注意事项与总结在使用图像处理与修复软件时，需要注意一些事项，以保证图像处理与修复的效果。
如何调整图像锐化和模糊效果——Adobe Photoshop教程
如何调整图像锐化和模糊效果——AdobePhotoshop教程图像处理软件Adobe Photoshop是一款功能强大的工具，被广泛用于图像编辑和设计中。
在图像处理中，图像锐化和模糊是常用的效果。
本文将介绍如何利用Adobe Photoshop进行图像锐化和模糊的调整，帮助读者达到更好的视觉效果。
一、图像锐化效果的调整图像锐化是突出图像细节和边缘的处理方法，能够使图像看起来更清晰，更有立体感。
在Adobe Photoshop中，有几种常用的锐化工具和技巧可供选择。
1. 锐化滤镜的运用Photoshop提供了多种滤镜，其中一个常用的是锐化滤镜。
在“滤镜”菜单下，选择“增加锐度”或者“智能增强”选项，即可对图像进行一定程度的锐化处理。
读者可以通过调整滑块来达到理想的效果。
不过需要注意的是，过度锐化会导致图像出现噪点和锯齿，因此要适度控制。
2. 局部锐化的手动设置除了整体性的锐化效果，Photoshop还支持对图像的局部进行锐化。
在“滤镜”菜单下的“其他”选项中，点击“高反差保留”或“智能锐化”工具，读者可以选择特定的区域进行局部锐化。
这个功能特别适用于突出某个物体或者人物的细节。
3. 锐化工具的操作技巧Photoshop中有一个专门的锐化工具，位于工具栏的右侧。
通过调节画笔的大小和强度，读者可以对图像中的具体部分进行锐化，增强细节和轮廓的清晰度。
切记要在原始图像的基础上进行操作，避免过度处理。
二、图像模糊效果的调整与图像锐化相反，图像模糊是用来缩减图像中的细节，降低图像的精细度，以产生柔和的效果。
在Adobe Photoshop中，我们同样可以通过多种方法来实现图像的模糊效果。
1. 模糊滤镜的选择和调整在“滤镜”菜单下的“模糊”选项中，读者可以找到多种模糊滤镜。
例如，“高斯模糊”可以产生一种较为柔和的效果，“运动模糊”则可以模拟高速运动的效果。
通过选择合适的滤镜并调整参数，读者可以根据实际需求对图像进行模糊处理。
快速恢复旧照片颜色和细节 Photoshop中的色阶和锐化调节方法
快速恢复旧照片颜色和细节：Photoshop中的色阶和锐化调节方法对于那些珍贵的老照片，时间的痕迹不可避免地会慢慢侵蚀它们的色彩和细节。
然而，幸运的是，借助于Photoshop软件提供的色阶和锐化调节工具，我们可以轻松地恢复这些老照片的色彩和细节，使它们重新焕发生机。
首先，我们打开Photoshop软件，并将需要修复的照片导入到软件中。
然后，我们点击菜单栏上的“图像”选项，在下拉菜单中选择“调整”并进入“色阶”选项。
在色阶调节面板中，我们可以看到一个由黑色到白色的直方图。
这个直方图代表了照片中不同亮度水平的像素分布情况。
我们可以通过调整直方图中的黑点、中点和白点，来增强照片的对比度和色彩。
首先，我们找到直方图中最暗的像素点，这些像素点代表了照片中的阴影区域。
然后，我们点击并拖动直方图左侧的滑块，将其移动到最左边的阴影像素点位置。
这样，我们就增加了阴影的对比度，并使图像更加明亮。
接下来，我们找到直方图中最亮的像素点，这些像素点代表了照片中的高光区域。
我们点击并拖动直方图右侧的滑块，将其移动到最右边的高光像素点位置。
这样，我们就增加了高光的对比度，并使图像更加饱和。
最后，我们调整中间的滑块，来增加图像的中间调对比度。
通过微调这些滑块，我们可以达到理想的对比度和色彩效果。
整个过程中，我们需要注意不要过度调整，以免导致细节丢失或图像变得不真实。
完成色阶调节后，我们进入锐化调节。
我们点击菜单栏上的“滤镜”选项，在下拉菜单中选择“锐化”并进入“锐化”选项。
在锐化调节面板中，我们可以看到几个参数，包括锐化半径、锐化程度和去除与模糊度。
我们可以通过微调这些参数，来增加照片的清晰度和细节。
首先，我们调整锐化半径。
较小的锐化半径可以增强图像的细节，但过小的锐化半径可能会导致图像出现颗粒状噪点。
我们可以尝试不同的锐化半径，直到找到最适合的效果。
接着，我们调整锐化程度。
增加锐化程度可以增强图像的清晰度，但过大的锐化程度可能会引起图像的锯齿状边缘。
08锐化更清晰
第二步：打开"图层"→"新建"→"通过拷贝的图层"，复制一个新的"背景副本";第三步：通过"图像"→"调整"→"去色"，使"背景副本"图层变成黑白；第四步：将两个图层混合模式设为"叠加"，这时可以看到图像仅仅拉大了反差，并没有增加清晰度。
仍需要继续革命哦第五步：这是最关键的一步。
打开"滤镜"→"其他"→"高反差保留"面板，拉动滑标至半径1.0-2.0，从灰色图中可以看到图像的反差边缘呈现出来，彩色图像也开始变得清晰起来。
特别提醒：控制在1.0-2.0之间即可！只要能稍看到反差痕迹即可，不然将适得其反。
第六步：继续加强清晰度。
将图层1用鼠标直接拖至下边的"创建新图层"图标上，即可生成一叠加新的效果图层，如果不满意，还可以继续用同样方法拖拉当前图层，直到清晰度满意为止。
但不要太过份增加清晰度的方法已经完成，但照片整体都增加的清晰度，显然并不符合此照片想要表达的创作主题，要做到虚实结合才是最好的效果。
下面就是如何制造爆炸动态效果。
这是最后完成后的效果图，和原片相比，人物表情更加突出，强烈的动态感，充分地展现了人民警察威武不屈。
勇猛必胜的精神！首先用"椭圆选框工具"在照片人物面部拉出一个圆圈，再打开"选择"→"反选"，把面部中心保护起来。
目的是保持面部的清晰度不受下一步效果的影响。
打开"滤镜"→"模糊"→"径向模糊"面板，选择"缩放"模糊方式，把中心点移动到图片的位头部位置，适当拉动滑标，设置模糊数量，我是设置的25，然后点击"好"即大功告成！最后还可以调一调“色彩饱和度”、“色阶”、“曲线”等等.这是摄友“鸽子”的“刚毅的土著人”，偶相信原片的效果肯定非常好,只是任何底片在扫描后要损失许多层次和细节。
学习使用Photoshop进行图像修复和还原
学习使用Photoshop进行图像修复和还原一、介绍Photoshop是由Adobe公司开发的一款专业图像处理软件，被广泛应用于图像修复和还原领域。
本文将介绍如何学习使用Photoshop进行图像修复和还原的技巧和方法。
二、基础知识在学习使用Photoshop进行图像修复和还原之前，需要掌握一些基础知识。
首先是了解Photoshop的界面和工具栏，熟悉各种工具的功能和用法。
还需要了解图像的基本属性，如分辨率、色彩模式等，这些都将对修复和还原图像起到重要的作用。
三、图像修复1. 利用修复画笔修复画笔是Photoshop中常用的修复工具之一，可以根据周围的颜色和纹理自动填补选定区域的缺失部分。
使用修复画笔先要选择一个修复区域，然后使用鼠标或者触控笔进行修复操作。
通过不断尝试和练习，可以熟练掌握修复画笔的使用技巧。
2. 利用修复工具除了修复画笔，Photoshop还提供了其他一些修复工具，如修复刷子、修复图案印章等。
这些工具可以在修复图像时更加灵活和精细地进行操作，但需要一定的技巧和经验。
通过多次实践和学习，可以逐渐提高修复图像的能力。
四、图像还原1. 修复色彩和对比度在进行图像还原时，往往需要调整图像的色彩和对比度，使其更接近原始图像。
可以使用色彩平衡、色阶、曲线等工具来调整图像的色彩和对比度。
通过仔细观察原始图像和修复后的图像的对比，可以逐渐调整得到满意的效果。
2. 消除噪点和瑕疵在图像还原过程中，常常会出现噪点和瑕疵，如灰尘、划痕等。
可以使用降噪滤镜和修复画笔等工具来消除这些噪点和瑕疵。
通过仔细观察图像的细节并运用正确的工具和技巧，可以有效地还原图像的质量和细节。
五、进阶技巧1. 使用图层和蒙版图层和蒙版是Photoshop中常用的功能，可以帮助我们更好地进行图像修复和还原。
通过使用不同的图层和蒙版，可以将修复的效果和原始图像分离，并灵活地进行调整和修改。
熟练掌握图层和蒙版的使用方法，可以提高图像修复和还原的效率和精度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4个性质：线性、相加性、一致性、空间不变性
5.6.1 退化模型
1.几种形式的退化模型 1.几种形式的退化模型 A 不考虑噪声的图象退化模型
f (x, y)
原始图象
g(x, y)
h ( x, y )
降质函数
A1 B 1 i =0 j =0
退化图象
g ( x, y ) = f ( x, y ) * h( x, y ) = ∑∑ f (i, j )h ( m i, n j )
图象的退化由系统特性 系统特性引起 系统特性
5.6.1 退化模型
1.几种形式的退化模型 1.几种形式的退化模型 B 简单通用图象退化模型
噪声
f (x, y)
原始图象
n ( x, y )
h ( x, y )
降质函数h 降质函数
g(x, y)
退化图象
+
g ( x, y ) = f ( x, y ) * h ( x, y ) + n ( x, y )
根据图象降质过程的某些先验知识，建立“退化 （降质）模型”， 并据此采取相反的过程以恢 复原始图象。
图象恢复技术分类： 给定模型条件下——无约束 & 有约束 根据处理所在域——频域 & 空域
5.6.1、退化模型 5.6.1、退化模型
锐化图象g(m,n) = 原图象f(m,n)+ 加重的边缘(α*微分)
3 频域锐化法 （一）空域(模板)锐化法等效于 频域高频提升滤波法 （二）常用的几种高通滤波器
空域(模板) 空域(模板)锐化法 等效于频域高频提升滤波法 [证] 若选用Laplacian锐化模板M1 , 则
2. 数字图象 f(m,n)
二阶微分 f(m+1,n)+f(m-1,n)-2f(m,n) 二阶微分 f(m,n+1)+f(m,n-1)-2f(m,n) 锐化公式： g(m,n)＝f(m,n)- α▽2f = f(m,n)α[f(m+1,n)+f(m-1,n)+f(m,n+1)+f(m,n-1)-4f(m,n) ]
5.5、 5.5、同态滤波 1 问题提出 2 流图及公式
问题提出
可以把图像的灰度函数f (x, y)看成是由入射光分量 反射光分量 入射光分量和反射光分量 入射光分量 两部分组成的：
f ( x, y ) = i ( x , y ) r ( x , y )
i(x, y)：入射光------照度分量 r(x, y)：反射光－－取决于物体的特性-------反射分量 物体的亮度特征主要取决于反射光 入射光较均匀，随空间位置变化较小～～占据低频段 入射光较均匀，随空间位置变化较小～～占据低频段 ～～ 反射光由于物体性质和结构特点不同而反射强弱很不相同的 光，随空间位置变化较剧烈
图象退化的典型表现：、摄像机未聚焦、物
体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、 光学系统的相差、成像光源或射线的散射等
使(1) 原清晰图象变模糊 或(2) 原图未达到应有质量
图象恢复（复原）需要根据相应的退化模 相应的退化模 型和知识重建或恢复原始的图象 型和知识 原始的图象 图象恢复过程关键：
算，故对其进行逆运算（微分），使图象清晰；
(2) 频域高通滤波法—从频域角度考虑，图象模糊的实质
是高频分量被衰减，故可用高频滤波加重滤波使图象清晰。
2 空域锐化法
（一）一维信号的锐化示例 （二）Laplacian锐化法（二阶微分法） （三） 模板(掩模矩阵)法
图象恢复（也称 图象复原 图象复原） 图象恢复 目的：消除或减轻 目的 消除或减轻在图象获取及传输过程 消除或减轻 中造成的图象品质下降 图象品质下降即退化现象，恢 图象品质下降 复图象的本来面目。退化包括由成像系 统光学特性造成的畸变 畸变以及噪声和相对 畸变 运动造成的模糊 模糊等情况。 模糊
一维信号的锐化示例
一维受污染（模糊信号）f(x)经微分及锐化 处理：
d 2 f ( x) g ( x) = f ( x) dx 2
可使边缘突出（出现“过冲”）
锐化算法的一般考虑
理想轮廓 实际轮廓f(x) df(x)/dx d2f(x)/dx2 f(x)+k df/dx 锐化图像 f(x)-k df/dx f(x)-k d2f/dx2
G(zm ,zn)=[(1+4α)-α[zm-1+zm+zn -1 +zn)]F(zm ,zn)
因此，其传递函数为：
G(zm, zn ) H(zm, zn ) = = (1+ 4α) α(zm1 + zm + zn1 + zn ) F(zm, zn )
以
zm = e , zn = e
jωm
f ( x, y ); 0 ≤ x ≤ A 1 ∧ 0 ≤ y ≤ B 1 f ( x, y ) = else 0;
h( x, y ); 0 ≤ x ≤ C 1 ∧ 0 ≤ y ≤ D 1 h( x, y ) = else 0;
图象
图象系统
图象系统为线性时不变系统
1 α 1 M = α 1+ 4α α 1 α 1
g(m,n)=(1+4α)f(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m-1,n) +f(m+1,n)+f(m,n-1)f(m,n+1)]
0 -α 0
-α
1+4α
0 -α 0
-α
g(m,n)=(1+4α)f(m,n)-α[f(m-1,n)+f(m+1,n)+f(m,n-1)+f(m,n+1)] )f(m,n)- [f(m-1,n)+f(m+1,n)+f(m,n为考察其频率特性，写出上式的 Z 变换式：
1 D(u, v)W 1+ 2 2 D (u, v) D0
2n
n 为滤波器的阶次，D0为滤波器的放射中心，W为阻带宽度 为滤波器的阶次，D 为滤波器的放射中心，W
巴特沃斯带通滤波器
HP (u, v) = [HR (u, v) 1] =1 HR (u, v)
图象平滑锐化时的注意事项
1. 平滑及锐化时，图象四周边界不考虑 （不处理）； 2. 一般处理时，仅用原图象进行处理（即 前面处理结果不影响后面处理）； 3. 平滑及锐化的顺序是：先平滑后锐化。
第五章 图象增强与复原
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 图像增强原理 图像增强的直方图方法 图像平滑 图像锐化 同态图像增强方法 图像复原
jωn
带入，得付立叶变换式：
H(ωm,ωn ) =1+ 2α(1 cosωm ) + 2α(1 cosωn )
作出 H(ωm,ωn) 的幅频特性图形，如下图所示
空域(模板) 空域(模板)锐化法 等效于频域高频提升滤波法
（1）ωm=ωn=0时， |H|max=1 处理前后图象低频不变； （2） ωm或ωn=π时，|H|min=1+8α ， 2 ω =π =1+8 高频部分得到了提升 （最高频率位于u,v=N/2, 即w=π） 结果：为高通滤波器
同态滤波函数的剖面图
同态滤波函数的剖面图如下图所示,同态滤波后结果 压缩了照度分量，增强了反射分量，达到了图像增 晰之目的。
第五章 图象增强与复原
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 图像增强原理 图像增强的直方图方法 图像平滑 图像锐化 同态图像增强方法 图像复原
抽取轮廓
Laplacian锐化法（二阶微分法） Laplacian锐化法（二阶微分法） 锐化法 1. 连续图象 f(x,y)
Laplacian 算子：
2 2 2 f 2 f 2 = 2 + 2 → 2 f = 2 + 2 x y x y
锐化公式：g(x,y)＝f(x,y)- α▽2f
常用的几种高通滤波器
1. 理想高通滤波器 2. 巴特沃斯高通滤波器
理想高通滤波器
0 H(u,v) = 1
当D(u,v)≦D0 当D(u,v) > D0
巴特沃斯高通滤波器
1 H(u, v) = 1+[D0 / D(u, v)]2n
模板(掩模矩阵) 模板(掩模矩阵)法
1. Laplacian锐化模板 锐化模板 （1）4-邻模板 M1
0 α 0 M1 = α 1+ 4α α 0 α 0
（2）8-邻模板 M2
α α α M2 = α 1+8α α α α α
模板(掩模矩阵) 模板(掩模矩阵)法
3. 处理方法：用模板对原图象从第2行第2列开始逐渐移法
计算（图象四周边界一般不处理）。
4. 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 ① 对常数图象f(m,n)≡c，处理前后不变； ② 对一般图象，处理前后平均亮度不变。 5. 锐化实质
问题提出
f ( x , y ) = i ( x, y ) r ( x , y )
入射光～～占据低频段 反射光～～占据高频段比较宽的范围 人们日常看到的图像一般是从目标上反射出的光 进行度量而得到，且反射分量反映图像对比度。 因此，为了使图像清晰，可压缩i(x,y)范围，而 增强r(x,y)（将图象亮度范围进行压缩同时图象对比度 增强）。
第五章 图象增强与复原
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 图像增强原理 图像增强的直方图方法 图像平滑 图像锐化 同态图像增强方法 图像复原
5.4 图像锐化