基于边缘检测的图像锐化算法
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。
边缘检测和图像过滤 Blender图像处理技巧
边缘检测和图像过滤：Blender图像处理技巧Blender是一款功能强大的开源三维建模和渲染软件，但很多人可能不知道它还具备优秀的图像处理能力。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Blender进行边缘检测和图像过滤，来提升你的图像处理技巧。
首先，我们来讲一下边缘检测。
边缘检测是图像处理中常用的技术，用于找到图像中物体的边缘。
在Blender中，你可以使用Canny边缘检测算法来实现这一功能。
首先，打开Blender并导入你要处理的图像。
然后选择"图像"菜单下的"边缘检测"选项。
在弹出的对话框中，你可以调整一些参数来控制边缘检测的效果，例如阈值和邻域大小。
点击"确定"后，Blender将会在图像中标记出物体的边缘，帮助你更好地进行后续处理或分析工作。
接下来，让我们来介绍图像过滤。
图像过滤用于对图像进行平滑处理或去除噪声。
在Blender中，你可以使用不同的滤波算法来实现图像过滤。
打开Blender并导入要处理的图像后，选择"图像"菜单下的"滤波"选项。
在弹出的对话框中，你可以选择不同的滤波算法，如高斯滤波、中值滤波、锐化滤波等。
根据你的需求，可以调整滤波参数来达到更好的效果。
点击"确定"后，Blender会将选定的滤波算法应用于图像，使其变得更加清晰或平滑。
除了Canny边缘检测和图像滤波，Blender还提供了其他一些图像处理技巧。
例如，你可以使用曲线调整工具来改变图像的亮度、对比度和色彩饱和度。
选择"图像"菜单下的"曲线"选项，然后通过调整曲线上的点来调整图像的属性。
此外，你还可以使用遮罩工具来限制某些区域的处理效果，以达到更精确的图像处理结果。
在Blender中进行图像处理不仅简单方便，而且功能强大。
它提供了多种算法和工具，可以满足各种图像处理需求。
第6章 图像的锐化处理与边缘检测
0 1 0 H 3 1 5 1 0 1 0
1 1 1 H 4 1 9 1 1 1 1
39
1 1 1 H4 1 9 1 1 1 1
0 1 0 H3 1 5 1 0 1 0
1 0 1 H 2 0 2 1 0 1
12
垂直方向的一阶锐化 —— 例题
1 0 1 H 2 0 2 1 0 1
1 2 3 2
1*1+2*2+1*3-1*3-2*2-1*8=-7
1
0 0 0 0 0
0 -7 -16 -17 0
41
Wallis微分算子可以看作是校正了视觉的指 数特性后的Laplacian运算。 与拉普拉斯算子处理效果相比，拉普拉斯算 子对画面比较暗的部分的锐化比较弱，而 Wallis算子则不存在这个问题，整个画面的 锐化效果比较均衡。 Wallis算子对弱信息比拉普拉斯算子更敏感。
42
Wallis算子锐化结果
方法1：整体加一个正整数，以保证所有的像 素值均为正。 这样做的结果是：可以获得类似浮雕的效果。
0 0 0 0 0 -3 -6 1 0 -13 -13 12 0 -20 -13 5 0 0 0 0 20 20 20 20 17 14 20 7 7 20 0 7 20 20 20
20
20
21
20
32
20
图6. 2 图像细节的微分特性
6
图6.3给出几种典型灰度变化模式及其相应的微分变 化模式。 可见无论那种形式，通过一阶微分或者是二阶微分 都可以进行图像细节的增强与检测。
图6. 3 典型的灰度变化模式与其微分变化模式
Matlab图像锐化处理及边缘检测
Matlab图像锐化处理及边缘检测本章要点：☑图像边缘锐化的基本方法☑微分运算☑梯度锐化☑边缘检测6．1 图像边缘锐化的基本方法物体的边缘是以图像局部特性不连续性的形式出现。
本质上边缘常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的，是图像识别中提取图像特征的一个重要特性。
图像的边缘有方向和幅度两个特性。
通常，延边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘走向的像素变化剧烈。
边缘的描述包含以下几个方面：（1）边缘点——它两边像素的灰度值有显著的不同。
边缘点也存在于这样一对邻点之间即一个在较亮的区域内部，另一个在外部。
（2）边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直。
（3）边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向。
（4）边缘位置——边缘所在的坐标位置。
（5）边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。
粗略地区分边缘种类可以有两种，其一是阶跃状边缘，它两边像素的灰度值有显著的不同，其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
这些变化分别对应景物中不同的物理状态。
边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。
对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值。
经典的边缘提取方法是考虑图像的每个像素在某个领域内的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，来检测边缘。
图像灰度值的显著变化可以用一阶差分替代一阶微分的梯度来表示，它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。
因此图像中陡峭边缘的梯度值将是很大的；那些灰度变化平缓的地方，梯度值是比较小的；而那些灰度值相同的地方，梯度值将为零。
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界线，这种微分边缘检测算子运算简单易行，但有方向性。
利用计算机进行图像锐化处理有两个目的，一是与柔化处理相反，增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰起来，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人观察和识别的图像，本章的梯度锐化就是介绍这方面的内容。
图像边缘检测算子
图像边缘检测算子图像边缘检测算子是一种用来检测图像中边缘的算法，在图像处理中是一项基本技术，其在三维重建、识别、检测、增强、跟踪等方面发挥着重要作用。
这种算法可以用来寻找图像中对象的轮廓和细微结构，改善图像的质量，为后续图像处理提供有效的前提条件。
边缘检测算子的基本思想是通过检测图像的梯度信息，来判断图像中的物体边缘，从而可以提取出物体的边缘，并实现物体边缘的检测和特征量化。
主要有锐化算子、滤波算子、统计算子和结构运算算子等类型，其中锐化算子是最常用的。
锐化算子是图像边缘检测算子中最为重要的一类，它通过对图像进行卷积，将图像中的梯度信息提取出来，并根据梯度信息计算像素值的改变，从而实现物体边缘的检测。
其中常用的算子有Sobel算子、Prewitt算子和Robert算子等，这些算子可以检测到图像中不同方向的边缘，并可以根据不同的方法进行加强。
此外，滤波算子也是一类重要的边缘检测算子，它们可以改善图像的质量并减少噪声信息，其中最常用的是高斯滤波算子，它可以降低图像中的噪声并在不改变原始图像的前提下改善图像的质量。
统计算子是另一类比较常用的边缘检测算子，它们可以利用彩色图像的多个通道的像素信息来检测边缘，比如局部均值算子、局部方差算子和平均灰度值算子等，它们可以抑制噪声对边缘检测的影响。
最后，结构运算算子是另一类重要的边缘检测算子，它们主要利用形态学运算，如腐蚀和膨胀来检测图像中的边缘，其中最常用的是拉普拉斯算子，它可以检测图像中物体的边界和细微结构。
综上所述，图像边缘检测算子是图像处理的一个重要基础技术，它可以检测图像中的边缘，为后续的图像处理提供有效的前提条件。
主要有锐化算子、滤波算子、统计算子和结构运算算子等类型，它们可以改善图像的质量，从而实现物体边缘的检测和特征量化。
[整理]图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）
![[整理]图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）](https://img.taocdn.com/s3/m/870a8cced05abe23482fb4daa58da0116c171ff1.png)
广州大学学生实验报告开课学院及实验室：物理与电子工程学院 2015年5月22日班级光信121 姓名学号1219300055 指导老师实验课程名称数字信号处理实验Ⅰ成绩实验项目名称图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）一、实验目的二、实验原理三、使用仪器、材料四、实验步骤五、实验过程原始记录（数据、图案、计算等）六、实验结果及分析一．实验目的了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。
二、实验原理图象锐化处理的目的是使模糊的图象变得更加清晰起来。
图象的模糊实质就是图象受到平均或积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。
从频谱角度来分析，图象模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图象。
但要注意，能够进行锐化处理的图象必须有较高的信噪比，否则锐化后图象信噪比反而更低，从而使噪声的增加得比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
图象锐化一般有两种方法：一种是微分法，另外一种是高通滤波法。
拉普拉斯锐化法是属于常用的一种微分锐化方法。
拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性(旋转不变)的线性运算。
四．实验步骤1．实验准备：连接实验设备：请参看本书第三部分、第一章、二。
连接ICETEK-TVP5150-E 板：请参看实验9.1、四、1。
2．打开工程，浏览程序：目录为C:\ICETEK-VC5509-EDULab\Lab0904-Sharp\Demo.pjt。
3．编译并下载程序。
4．打开工程“Demo.pjt”中的 C 语言源程序“main.c”，在程序中有“BreakPoint”注释的语句上加软件断点。
5．设置观察窗口：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：6．运行程序：按“F5”键运行到断点，观察结果。
7．退出CCS：请参看本书第三部分、第一章、六。
锐化的原理
锐化的原理锐化是一种图像处理技术，它可以增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰、更有立体感。
在数字图像处理中，锐化是一项非常重要的技术，它可以改善图像质量，提高图像的观赏效果。
那么，锐化的原理是什么呢？首先，我们需要了解图像的本质。
图像是由像素组成的，每个像素都有自己的亮度值。
在一幅图像中，相邻像素之间的亮度变化可以形成图像的边缘和细节。
锐化的原理就是通过增强这些边缘和细节，使它们更加清晰和明显。
锐化的过程可以简单地分为两个步骤，边缘检测和增强。
首先，我们需要进行边缘检测，找出图像中的边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
这些算法可以有效地检测出图像中的边缘，为后续的增强操作提供基础。
在边缘检测之后，我们需要对图像进行增强操作。
增强的目的是使图像的边缘更加清晰，细节更加突出。
最常用的增强算法是锐化滤波器，它可以通过增强像素之间的亮度差异来提高图像的清晰度。
常见的锐化滤波器包括拉普拉斯算子、高通滤波器等。
除了锐化滤波器，还有一种常用的增强方法是Unsharp Masking（USM）算法。
它通过对原始图像进行高斯模糊，然后将模糊后的图像与原始图像进行相减，得到一个高频信号，再将这个高频信号叠加到原始图像上，从而增强图像的边缘和细节。
总的来说，锐化的原理就是通过边缘检测和增强操作，使图像的边缘和细节更加清晰和突出。
通过合理地运用锐化技术，我们可以改善图像的质量，提高图像的观赏效果，使图像更加逼真和立体。
在实际应用中，锐化技术可以广泛地应用于数字摄影、医学影像、卫星遥感等领域。
它不仅可以提高图像的清晰度和细节，还可以帮助人们更好地理解图像信息，从而更好地应用于实际工作中。
综上所述，锐化的原理是通过边缘检测和增强操作，使图像的边缘和细节更加清晰和突出。
合理地运用锐化技术可以改善图像质量，提高图像的观赏效果，使图像更加逼真和立体。
希望本文对锐化技术有所帮助，谢谢阅读！。
图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究
图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究图像边缘检测与边缘增强算法研究随着人工智能和计算机视觉的发展，图像处理在各个领域的应用日益广泛。
而图像边缘检测与边缘增强算法就是其中重要的一部分。
本文将就这一主题展开探讨。
一、边缘检测的意义与难点边缘是图像中物体与背景交界处的强度变化，对于了解物体的形状和轮廓非常重要。
因此，图像边缘检测的主要目的就是提取出图像中的边缘信息。
但是，由于图像中存在噪声和复杂的纹理等因素，边缘检测变得困难。
在图像边缘检测中，常用的方法有基于梯度的方法和基于模板的方法。
基于梯度的方法通过计算像素点的梯度来检测边缘，而基于模板的方法则是通过将图像与一些特殊模板进行卷积计算来寻找边缘。
这两种方法各有优缺点，根据实际需要选择相应的方法进行边缘检测。
二、经典的边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它利用一组3x3的模板分别计算水平和垂直方向上的梯度值，然后将两个方向上的梯度值进行加权平均得到最终的边缘强度。
Sobel算子简单有效，能够检测到明显的边缘，但对于边缘较细的物体可能存在一定误差。
2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于概率的边缘检测算法，它通过将图像进行多次平滑处理、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，最终得到图像的边缘信息。
Canny算法可以有效地抑制噪声，并能检测出较细的边缘，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
三、边缘增强的方法与技术边缘增强是通过一系列处理方法，使得图像中的边缘更加鲜明和清晰。
常用的边缘增强方法有直观增强、直方图均衡化、锐化等。
直观增强是最简单的一种边缘增强方法，通过调整图像的对比度和亮度来使边缘更加突出。
直方图均衡化则是通过将像素灰度分布均匀化来增强图像的边缘信息，进而提高图像的质量和视觉效果。
而锐化则是通过增强图像的高频成分来提升图像的边缘信息。
四、图像边缘检测与边缘增强的应用领域图像边缘检测与边缘增强广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。
数字图像处理-边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码)
数字图像处理实验五15生医一、实验内容对某一灰度图像，进行如下处理：（1）分别用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子进行边缘检测；（2）将Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子修改为锐化算子，对原图像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者之间的关系。
一灰度图像的二值化。
二、运行环境MATLAB R2014a三、运行结果及分析运行结果如图所示：可以观察出原图像、边缘检测结果和锐化后图像三者之间的关系为：原图像+边缘检测结果=锐化后图像四、心得体会通过MATLAB编程更加熟悉了课本上关于锐化与边缘检测的相关知识点，对二者的关系也有了具体的认识。
同时，对MATLAB图像导入函数、图像边缘检测函数、锐化窗口矩阵卷积函数的调用及实现机理也有所掌握，比如后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。
五、具体程序size=512;Img_rgb=imread('E:\lena.jpg'); %读取图像Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %进行RGB到灰度图像的转换（虽然原来在网上下载的lena就是黑白图像，但是这一步必须要有！否则处理结果不正确）figure(1);subplot(2,3,1);imshow(Img_gray);title('原图像');Img_edge=zeros(size);a={'roberts','prewitt','sobel'};for i=1:3Img_edge=edge(Img_gray,a{i});figure(1);subplot(2,3,i+1);imshow(Img_edge);axis image;title(a(i));endA=imread('E:\lena.jpg');B=rgb2gray(A);B=double(B);Window=[-1-1-1;-19-1;-1-1-1]; %八邻域拉普拉斯锐化算子（α取1）C=conv2(B,Window,'same');Img_sharp=uint8(C);subplot(2,3,5);imshow(Img_sharp);title('sharp');THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考。
图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究
图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究边缘检测和图像增强是图像处理中的两个重要方面。
边缘检测是通过查找图像中明暗变化的位置来识别物体的轮廓，并可以用于目标检测、图像分割等应用。
图像增强则是通过改善图像的外观和质量，使其更易于分析和理解。
本文将对边缘检测和图像增强算法进行研究和探讨。
边缘检测算法是图像处理中的基础算法之一，常用的方法包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法等。
基于梯度的边缘检测算法使用图像中像素的亮度变化来寻找物体的边缘。
其中最经典的算法是Sobel、Prewitt和Canny算法。
Sobel算法通过计算像素点的一阶导数来检测边缘，它利用水平和垂直两个方向上的Sobel算子对图像进行卷积操作，然后通过求平方和再开方的方式得到边缘强度。
Prewitt算法与Sobel算法类似，但使用的是不同的算子。
Canny算法是一种基于多阶段操作的边缘检测算法，它具有良好的噪声抑制和边缘定位能力。
基于模板的边缘检测算法使用特定的模板或滤波器来寻找图像中的边缘。
其中最常用的算法是拉普拉斯算子和LoG算法。
拉普拉斯算子通过计算像素点的二阶导数来检测边缘，它使用一个离散的拉普拉斯模板对图像进行卷积操作，得到边缘强度。
LoG算法则是在拉普拉斯算子的基础上加入了高斯平滑操作，用于减少噪声对边缘检测的影响。
基于机器学习的边缘检测算法通过训练模型来学习图像中的边缘特征，以完成边缘检测任务。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)等。
这些算法通过提取图像的特征，并利用已标注的训练样本来训练模型，然后用于边缘检测。
图像增强算法旨在提高图像的质量和外观，使得图像更易于观察和分析。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器、锐化和噪声去除等。
直方图均衡化是一种通过重新分布图像像素的亮度值来增强图像对比度的方法。
它通过计算图像中每个亮度级别的像素数目，并将亮度级别映射为新的值，以达到改善图像对比度的目的。
图像锐化与边缘检测
图像锐化与边缘检测
其计算结果反映的是图 像的变化率
常用的一阶微分算 子 有Sobel算子、Priwitt 算子、Roberts算子、 Kirsch 算子等
此外，对于一阶微分算 子，可以只在某一个方 向进行微分运算，这种 算子称为单方向微分算 子
图像锐化与边缘检测
比如，只计算X方向的微分或只计算Y方向的微分
如果利用这种方法进行图像锐化或边缘检测，也称为单方向锐化或边缘检测算子
在数字图像处理中，一阶差分算子常用卷积模板来实现
2.1.1水平微分和垂直微分算子
(2-1)
(2-2)
除了式(2-1)和式(2-2) 所示的梯度计算方式来计算水平微分和垂直微分之外，常用的水平和重直微分算 子常用图2.1所示的模板实现。其分别计算的是x方向的梯度和y方向的梯度
XXXX
XXXXX
图像锐化与边缘检测
在过去的几十年中，许多研究者已经提出了许多用于图像锐化和边缘检测的方法。其中， 一阶和二阶微分算子是最常用的技术之一。一阶微分算子主要用于检测图像的边缘，而二 阶微分算子则主要用于增强图像的清晰度。这些技术已经在许多实际应用中得到了验证， 并被广泛接受 2.微分算子锐化的边缘检测及锐化 2.1一阶微分算子锐化的边缘检测及锐化 一阶微分算子也称为一阶差分算子， 其计算过程即为计算图像的梯度大小
在实际计算过程中，常用梯度模板与原图进行卷积运算得到。由式(7-14) 可以得出，D.和D.分别计算
4 的工和y方向的梯度，根据其计算方式，可以采用图75所示模板与原图进行卷积计算，即可得到两个方
向的梯度计算结果
5=
=
图像锐化与边缘检测
图2.3 Sobel 算子的计算模板 Sobel算子方法简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续。但是边缘较粗。此外， Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，当边缘定位对精度要求
图像锐化边缘检测
一、 锐化处理（高通滤波处理）Sobel 算子：Laplace 算子：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g ααAcute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth+x-1]+b uffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}} 2、改进型⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--------=111191111Mvoid acute(Uint8 *in_data){int i, j;int f,g;for(i=1;i<576-1;i++)for(j=1;j<360-1;j++){f= *(Uint8 *)(in_data + (i*720 + j) * 2 + 1);f=f*9;g= *(Uint8 *)(in_data + ((i+1)*720 + j) * 2 + 1)+*(Uint8 *)(in_data + ((i+1)*720 + j-1) * 2 + 1)+*(Uint8 *)(in_data + ((i+1)*720 + j+1) * 2 + 1)+*(Uint8 *)(in_data + ((i-1)*720 + j) * 2 + 1)+*(Uint8 *)(in_data + ((i-1)*720 + j-1) * 2 + 1)+*(Uint8 *)(in_data + ((i-1)*720 + j+1) * 2 + 1)+ *(Uint8 *)(in_data + (i*720 + j+1) * 2 + 1)+ *(Uint8 *)(in_data + (i*720 + j-1) * 2 + 1);f=f-g;if(f>255) f=255;if(f<0) f=0;*(Uint8 *)(in_data + (i*720 + j+360) * 2 + 1) =f;}GrayImage(in_data);}锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
[Python图像处理]十一.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、。。。
![[Python图像处理]十一.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、。。。](https://img.taocdn.com/s3/m/499da9856429647d27284b73f242336c1eb930f4.png)
[Python图像处理]⼗⼀.图像锐化与边缘检测之Roberts算⼦、Prewitt算⼦、。
Roberts算⼦Roberts算⼦即为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。
常⽤来处理具有陡峭的第噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想，其缺点时对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。
在Python中，Roberts算⼦主要是通过Numpy定义模板，再调⽤OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。
该函数主要是利⽤内核实现对图像的卷积运算，其函数原型如下:dst = filter2D(src, ddepth, kernel, dts, anchor,delta, borderType)src:表⽰输⼊图像ddepth: 表⽰⽬标图像所需的深度kernel: 表⽰卷积核,⼀个单通道浮点型矩阵anchor：表⽰内核的基准点，其默认值为(-1, -1)，位于中⼼位置delta：表⽰在存储⽬标图像前可选的添加到像素的值，默认值为0borderType：表⽰边框模式import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread("src.png")img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Roberts算⼦kernelx = np.array([[-1, 0], [0, 1]], dtype=int)kernely = np.array([[0, -1], [1, 0]], dtype=int)x = cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernelx)y = cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernely)# 转转成uint8absX = cv2.convertScaleAbs(x)absY = cv2.convertScaleAbs(y)Roberts = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0)# 正常显⽰中⽂标签plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]# 显⽰图形titles = ["原始图像", "Roberts算⼦"]images = [img, Roberts]for i in range(2):plt.subplot(1, 2, i+1)plt.imshow(images[i], "gray")plt.title(titles[i])plt.xticks([])plt.yticks([])plt.show()效果如下:Prewitt算⼦Prewitt是⼀种图像边缘检测的微分算⼦，其原理是利⽤特定区域内像素值产⽣的差分实现边缘检测。
基于边缘检测的图像锐化算法_曾嘉亮
基于边缘检测的图像锐化算法曾嘉亮(汕头职业技术学院 广东汕头 515078)摘 要:图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。
锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分。
常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强,结果呈现明显噪声。
为此,在对锐化原理进行深入研究的基础上,提出了先用边缘检测算法检出边缘,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法。
实验结果表明,该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题。
关键词:图像锐化;反锐化掩模;边缘检测;Sobel 算子;边缘锐化中图分类号:T P317.4 文献标识码:B 文章编号:1004373X(2006)1209002An Image Sharpening Algorithm Based on Edge DetectionZENG Jialiang(Shant ou Po lytechni c Colleg e,Shantou,515078,China)Abstract :Image sharpening is a method which to make the digital image much mo re clear ly by compensating outlines and shar pening edg es o f image.T he aim of this method is to enhance the high frequency part of o rig inal imag e.N o rmal sharpening alg or ithm per for ms high frequency enhancement fo r the w ho le image,this w ill get a result image w ith obvio us noises.T o r e -so lve this pr oblem,base on the under standing of the theo ry of shar pening ,presents a method to detect edg es o f image at fir st ,and then uses these edg es to do hig h fr equency enhancement.Experiments pr ove that this metho d can shar pen image effect ively and remo ve the no ises at t he same time.Keywords :imag e shar pening;unsharp masking ;edge detect ion;So bel operato r;edge sharpening收稿日期:20051130数字图像经过转换和传输后,难免产生模糊。
图像锐化和边缘检测知识讲解
图像锐化和边缘检测知识讲解图像锐化和边缘检测图像锐化和边缘检测本文内容构成：1、图像锐化和边缘检测的基本概念，微分梯度已经差分的定义2、锐化和边缘检测的像素处理方式（3种）3、单方向一阶微分锐化，包括：水平方向垂直方向Kirsch算子4、无方向微分锐化，包括：Roberts算子Sobel算子Prewitt算子Laplacian算子（二阶微分）LOG算子（二阶微分5、二阶微分6、实验结果对比在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。
这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。
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得清晰，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)就可以使图像变得清晰。
微分运算是求信号的变化率，由傅立叶变换的微分性质可知，微分运算具有较强高频分量作用。
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。
但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
图像锐化的方法分为高通滤波和空域微分法。
图像的边缘或线条的细节（边缘）部分与图像频谱的高频分量相对应，因此采用高通滤波让高频分量顺利通过，并适当抑制中低频分量，是图像的细节变得清楚，实现图像的锐化，由于高通滤波我们在前面频域滤波已经讲过，所以这里主要讲空域的方法——微分法。
一阶微分运算一阶微分主要指梯度模运算，图像的梯度模值包含了边界及细节信息。
梯度模算子用于计算梯度模值，通常认为它是边界提取算子，具有极值性、位移不变性和旋转不变性。
基于边缘检测的图像锐化算法
基于边缘检测的图像锐化算法
曾嘉亮
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2006(29)12
【摘要】图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法.锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分.常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强,结果呈现明显噪声.为此,在对锐化原理进行深入研究的基础上,提出了先用边缘检测算法检出边缘,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法.实验结果表明,该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题.
【总页数】3页(P90-91,95)
【作者】曾嘉亮
【作者单位】汕头职业技术学院,广东,汕头,515078
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于动态边缘检测的图像锐化算法 [J], 任浩;谢磊;陈惠芳
2.基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法 [J], 赵庆军;胡青泥
3.基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究 [J], 周芳芹;汤剑
4.基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究 [J], 周芳芹;汤剑;
5.基于拉普拉斯算法的图像锐化算法研究和实现 [J], 卢允伟; 陈友荣
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matlab 边缘锐化算法
matlab 边缘锐化算法Matlab边缘锐化算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的重要技术。
边缘锐化算法可以提取图像中的边缘信息，使图像更加清晰和有层次感。
在本文中，我们将介绍Matlab中常用的边缘锐化算法，并详细解释其原理和应用。
我们来了解一下什么是图像的边缘。
在图像中，边缘是指图像中颜色、亮度或纹理等特征发生较大变化的区域。
边缘可以提供图像的形状和结构信息，因此在图像处理和计算机视觉中具有重要的作用。
边缘锐化算法的目标是增强图像中的边缘信息，使其更加清晰和明显。
在Matlab中，常用的边缘锐化算法包括Sobel算子、Prewitt 算子、Roberts算子和Canny算子等。
我们来介绍Sobel算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度值来检测边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向，分别计算图像在x和y方向上的梯度值，然后将两个梯度值合并得到最终的边缘图像。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算法。
Prewitt算子将图像分为水平和垂直两个方向，分别计算图像在x和y方向上的梯度值，然后将两个梯度值合并得到最终的边缘图像。
Roberts算子是一种简单而有效的边缘检测算法。
它通过计算图像中每个像素点与其相邻像素点的差值来检测边缘。
Roberts算子分为两个方向，分别计算图像在x和y方向上的差值，然后将两个差值合并得到最终的边缘图像。
Canny算子是一种较为复杂的边缘检测算法，它综合考虑了图像的梯度和灰度信息，并利用阈值和非极大值抑制等技术来提取边缘。
Canny算子在边缘检测中具有较好的性能，常被用于实际应用中。
在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现边缘锐化算法。
该函数可以对图像进行卷积操作，通过设置不同的卷积核来实现不同的边缘锐化效果。
例如，可以使用fspecial函数生成Sobel、Prewitt、Roberts等算子的卷积核，然后将卷积核作用于图像上，即可得到相应的边缘图像。
边缘锐化算法
边缘锐化算法边缘锐化算法是一种常用的图像处理算法，用于增强图像中的边缘和细节。
以下是一份边缘锐化算法的制作步骤：1. 图像预处理：将图像转换为灰度图像，以便更好地提取边缘信息。
可以使用常见的灰度转换公式将彩色图像转换为灰度图像。
Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B2. 高斯模糊：对灰度图像进行高斯模糊，以平滑图像并减少噪声。
高斯模糊通过在图像上应用高斯滤波器来实现。
可以使用以下公式计算高斯滤波器的值：G(x,y) = (1 / (2 * π * σ^2)) * exp(-((x - μ)^2 + (y - μ)^2) / (2 * σ^2))3. Sobel算子计算梯度：使用Sobel算子计算图像的梯度，以便在图像中检测出边缘。
对于图像中的每个像素，计算其水平和垂直方向的梯度值。
Sobel算子的水平和垂直卷积核如下：Sobel_x = [[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]]Sobel_y = [[-1, -2, -1],[0, 0, 0],[1, 2, 1]]分别将Sobel_x和Sobel_y与图像进行卷积运算，得到图像中每个像素的水平和垂直方向的梯度值。
4. 边缘检测：根据梯度信息，使用非极大值抑制算法对图像进行边缘检测。
该算法通过找到每个像素周围梯度方向上的最大值，来抑制非边缘像素。
具体来说，对于每个像素，检查其前进方向上两个相邻像素的梯度值，如果该像素的梯度值不是最大的，则将其值设置为0，否则保留。
5. 边缘增强：通过将原始图像与边缘图像进行加权相加，可以增强边缘的锐化效果。
加权相加的公式如下：Enhanced = (1 - α) * Gray + α * EdgesGray为灰度图像，Edges为边缘图像，α为加权系数。
6. 后处理：根据需要，可以对边缘增强后的图像进行后处理，如调整对比度或亮度，以获得更好的视觉效果。
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( 5)
Gy
=
5 f ( x , y) 5y
( 6)
梯度属于连续函数的概念 ,而数字图像是离散函数 ,
所以只能采取近似的计算方法 。考虑到一阶导数是线性
的 ,且计算方法不因象素位置而改变 ,因此 ,对 Gx 和 Gy 的 计算经常使用卷积来近似 。目前已经提出了许多种不同
的卷积算子 ,常用的有 Robert s 算子 、Prewitt 算子和 Sobel 算子[2 ] 。
图 1 边缘锐化算法流程 (下转第 95 页) 91
《现代电子技术》2006 年第 12 期总第 227 期
接寻址 ;改变 SP 值之后也不能马上进行与 SP 有关的寻址 或其他操作 。 2. 5. 2 正确设置寄存器
手工汇编优化过程中要对一些寄存器设置进行修改 , 如果设置错误就会导致运行结果改变。比较常见的是对 ST1 寄 存 器 的 SXM , OVM , FRCT 位 和 PMST 寄 存 器 的 SMUL 位的设置 。
嵌入式与单片机
3 结 语
综上所述 , C 代 码的 手 工 汇 编 优 化 , 就 是 充 分 利 用 DSP 的片内资源 ,发挥 DSP 潜在的计算能力 ,降低代码冗 余度的过程 。本文所述内容来源于对 G. 729 算法 C 语言 源代码进行的手工汇编优化工作 ,通过运用上述优化技 术 ,笔者将编码运算量从大约 900 MIPS 初步优化到了 50 MIPS以下 。虽然这些经验都是针对 TMS320C5410 芯 片总结的 ,但也同样适用于 5000 系列的其他芯片 ,对于其 他型号的 DSP 器件也有一定的借鉴意义 。
手工汇编优化的目的是提高程序的运行效率 ,而不对 算法进行修改 ,因此要保证程序运行结果不发生改变 。可 以制作一段测试序列用来监测运行结果是否正确 。构造 测试序列时要尽量涵盖各种典型情况 , 还要有足够的长 度 。如果测试序列构造不当 ,测试的时候很可能不经过某 些程序分支 ,对这部分代码的优化效果及正确性也就无从 检验了 。
ZEN G Jialiang
(Shantou Polytechnic College ,Shantou ,515078 ,China)
Abstract : Image sharpening is a met hod which to make t he digital image much more clearly by compensating outlines and sharpening edges of image. The aim of t his met hod is to enhance t he high f requency part of original image. No rmal sharpening algo rit hm performs high f requency enhancement for t he whole image ,t his will get a result image wit h o bvious noises. To re2 solve t his p ro blem ,base on t he understanding of t he t heory of sharpening ,p resent s a met hod to detect edges of image at first , and t hen uses t hese edges to do high f requency enhancement . Experiment s p rove t hat t his met hod can sharpen image effectively and remove t he noises at t he same time.
( 10) 对图像上每一点 ,若 e( x , y) > 0 ,则表示该处是边缘 , 因而使用反锐化掩模对该象素进行锐化 ; 若 e( x , y) = 0 , 则表明该处不是边缘 ,不需锐化 ,该点象素值保持原状 。
5 实验结果
本实验采用分辨率为 256 ×256 的静止灰度图像 Lena (见图 2) 。主要算法在 Micro soft Visual C + + 6 . 0 开发环 境中用 C 语言实现 。算法流程的全过程如图 1 所示 。
-1 0 1
-1 -2 -1
Gy = 0 0 0
( 8)
121 对图像的每一点 (上 、下 、左 、右 4 边除外) 求出 Gx 和 Gy , 然后代入式 (1) ,即可求得该点的梯度幅值 。
嵌入式与单片机
接下来的问题是判决边缘 。如前所述 ,虽然对图像上
的每一点都可以求得一个梯度幅值 ,但图像轮廓和边缘处
的梯度幅值应比其他位置高 。基于这一点 , 可以使用式
(9) 来产生包含最终边缘信息的二值化图像 。
| G | | G | ≥ T
e( x , y) = 0
其他
(9)
式中 T 是一个非负门限值 。适当选择 T , 可使二值化图像
e( x , y) 中只包含图像的主要轮廓和边缘的梯度幅值 。
一种合理确定 T 的方法是使用统计特性 。设已经被计
针对这一点 ,考虑先使用边缘检测算法检出图像的所 有边缘信息 ,进而设定阈值判决哪些是真正的边缘 ,哪些 应被视为噪声 ,最后对认定为边缘的象素进行锐化 ,而未 认定为边缘的象素则保持原状 。
3 边缘检测 、边缘判决和二值化
边缘指的是图像中象素的值有突变的地方[2] 。常用
的边缘检测方法有一阶导数和二阶导数方法 。综合考虑 算法的效率和边缘检测的准确程度 ,选取一阶导数方法中 的 Sobel 算子作为边缘检测器 。
111
W
=
1 9
1
1
1
(2)
111
对图像上每一点算出 l ( x , y) 后 ,代入式(1) 即可求得
g( x , y) 值 。例如 ,当取 C = 9 时 ,对应于式 (1) 的掩模为 :
-1 -1 -1
W1 = - 1 - 9 - 1
(3)
-1 -1 -1 此即为图像的一种反锐化掩模 。根据 C 的取值 ,可以计算 出不同的掩模 。
数字化设备
曾嘉亮 :基于边缘检测的图像锐化算法
基于边缘检测的图像锐化算法
曾嘉亮
(汕头职业技术学院 广东 汕头 515078)
摘 要 :图像锐化是一种补偿轮廓 、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法 。锐化的目标实质上是要增强原始图 像的高频成分 。常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强 ,结果呈现明显噪声 。为此 ,在对锐化原理进行深入研究的基础 上 ,提出了先用边缘检测算法检出边缘 ,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法 。实验结果表明 ,该方法有效地解 决了图像锐化后的噪声问题 。
Sobel 算子是一种加权平均算法 ,他认为 ,邻域的象素 对当前象素产生的影响不是等价的 ,所以距离不同的象素 具有不同的权值 ,对结果产生的影响也不同 。一般距离越 大 ,影响越小 。Sobel 对式 (5) 和式 (6) 提出如下的近似卷 积算子 :
-1 0 1
Gx = - 2 0 2
( 7)
关键词 :图像锐化 ;反锐化掩模 ;边缘检测 ; Sobel 算子 ;边缘锐化 中图分类号 : TP317. 4 文献标识码 :B 文章编号 :1004 373X(2006) 12 090 02
An Image Sharpening Algorithm Based on Edge Detection
Keywords :image sharpening ;unsharp masking ;edge detectio n ; Sobel operato r ;edge sharpening
数字图像经过转换和传输后 ,难免产生模糊 。图像锐 化的主要目的在于补偿图像轮廓、突出图像的边缘信息以 使图像显得更为清晰 ,从而符合人类的观察习惯 。图像锐 化的实质是增强原图像的高频分量。常规的锐化算法以此 为依据 ,对整幅图像进行高频增强。这就产生了一个问题 : 由于退化图像的高频分量既包含有效信息 ,又含有随机噪 声 ,整体锐化的做法在增强原始信息的的同时也放大了高 频噪声 ,表现为图像经过锐化后出现明显的毛刺噪声。
4 边缘锐化
得到 e( x , y) ,就可以用来扩充式 (1) ,从而实现数字 图像的边缘锐化 ,具体算法如式 (10) :
f ( x , y) + C[ f ( x , y) - l ( x , y) ] e( x , y) > 0
g( x , y) =
f ( x , y)
e( x , y) = 0
本文提出了一种基于边缘检测的图像锐化方法 ,在实 现锐化的同时 ,避免了放大噪声的问题 。
1 整体锐化
相对加强高频成分的方法在空间域上较常用的是反 锐化掩模法[1] 。该方法在计算机中实现起来很方便 ,其基 本算法如下 :
g( x , y) = f ( x , y) + C[ f ( x , y) - l ( x , y) ] (1) 其中 f ( x , y) 为 原 始 图 像 ; l ( x , y) 是 用 人 为 方 法 模 糊 f ( x , y) 所得到的图像 ; C 是常数 , 用以控制图像的锐化 程度 。
一阶导数方法将图像函数的梯度视为边缘 ,因此 ,基 于一阶导数的边缘检测算法实际上是通过如下公式求解
图像的梯度幅度 :
| G | = Gx 2 + Gy 2
( 4)
其中 , G为图像梯度 ; Gx 和 Gy 分别为原始图像 f ( x , y) 在 x
方向和 y 方向上的偏导数 。即 :
Gx
=
5 f ( x , y) 5x
《现代电子技术》2006 年第 12 期总第 227 期