数字图像处理[图像锐化]
数字图像处置图像平滑和锐化
数字图像处理
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CTArray< plex > CImageProcessing::Low_pass_filter( CTArray< plex > original_signal ){ long dimension = original_signal.GetDimension(); double threshold = 0; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); if( magnitude > threshold ) threshold = magnitude; } threshold /= 100; for( int index = 0; index < dimension; index ++ ) { double magnitude = sqrt( original_signal[ index ].m_re * original_signal[ index ].m_re + original_signal[ index ].m_im * original_signal[ index ].m_im ); double eplon = 1.0 / sqrt( 1 + ( threshold / magnitude ) * ( threshold / magnitude ) ); original_signal[ index ].m_re *= eplon; original_signal[ index ].m_im *= eplon; } return original_signal;}
数字图像处理课后参考答案
数字图像处理第一章1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子对图像锐化处理
《数字图像处理作业》图像的锐化处理---拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子性能研究对比一、算法介绍1.1图像锐化的概念在图像增强过程中，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。
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。
考察正弦函数，它的微分。
微分后频率不变，幅度上升2πa倍。
空间频率愈高，幅度增加就愈大。
这表明微分是可以加强高频成分的，从而使图像轮廓变清晰。
最常用的微分方法是梯度法和拉普拉斯算子。
但本文主要探究几种边缘检测算子，Laplace、Prewitt、Sobel算子以下具体介绍。
图像边缘检测：边缘检测是检测图像局部显著变化的最基本运算，梯度是函数变化的一种度量。
图像灰度值的显著变化可用梯度的离散逼近函数来检测，大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
边缘检测可分为两大类基于查找一类和基于零穿越的一类。
基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。
基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。
数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理
图像平滑和锐化变换处理一、实验容和要求1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。
2、空域平滑：box、gauss模板卷积。
3、频域平滑：低通滤波器平滑。
4、空域锐化：锐化模板锐化。
5、频域锐化：高通滤波器锐化。
二、实验软硬件环境PC机一台、MATLAB软件三实验编程及调试1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。
①灰度拉伸程序如下：I=imread('kids.tif');J=imadjust(I,[0.2,0.4],[]);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J);subplot(2,2,3),imhist(I);subplot(2,2,4),imhist(J);②直方图均衡程序如下：I=imread('kids.tif');J=histeq(I);Imshow(I);Title('原图像');Subplot(2,2,2);Imshow(J);Title('直方图均衡化后的图像') ;Subplot(2,2,3) ;Imhist(I,64);Title('原图像直方图') ;Subplot(2,2,4);Imhist(J,64) ; Title('均衡变换后的直方图') ;③伽马校正程序如下：A=imread('kids.tif');x=0:255;a=80,b=1.8,c=0.009;B=b.^(c.*(double(A)-a))-1;y=b.^(c.*(x-a))-1;subplot(3,2,1);imshow(A);subplot(3,2,2);imhist(A);imshow(B);subplot(3,2,4);imhist(B);subplot(3,2,6);plot(x,y);④log变换程序如下：Image=imread('kids.tif');subplot(1,2,1);imshow(Image);Image=log(1+double(Image)); subplot(1,2,2);imshow(Image,[]);2、空域平滑：box、gauss模板卷积。
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
实验报告-图像锐化
lWidth=m_BmpInfo.bmiHeader.biWidth;
lHeight=m_BmpInfo.bmiHeader.biHeight;
//分配内存，以保存新DIB
hDIB=GlobalAlloc(GHND,nBytePerLine*lHeight);
//判断是否内存分配失败
if(hDIB==NULL)
3．编写图像锐化的彩色图像灰度化，Sobel算法锐化，图像二值化处理相关的程序代码。
4．对程序进行相关调试，修改程序，去除其中的BUG。
5.利用自己准备的图像的文件和编写的程序，进行图像锐化处理。
6．截屏，保留实验结果，进行实验结果分析，并撰写实验报告。
三、相关背景知识
（写你自己觉得比较重要的与本实验相关的背景知识）
+ 0*val21+ 0*val22+ 0*val32
+ 1.0*val11+ 2.0*val12+ 1.0*val13;
//计算梯度的大小
Sobel=sqrt(gx*gx+gy*gy);
*(pImageDataNew+j*nBytePerLine+i* 3 + 0) =int(Sobel);
*(pImageDataNew+j*nBytePerLine+i* 3 + 1) =int(Sobel);
lHeight=m_BmpInfo.bmiHeader.biHeight;
for(intj= 0 ;j<lHeight;j++)
{
for(inti= 0 ;i<lWidth;i++)
{
//灰度化临时值
数字图像处理[图像锐化]
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上机参考程序2
I=imread('cameraman.tif'); subplot(2,2,1);imshow(I);title('original'); K=fspecial('laplacian',0.7);K1=filter2(K,I)/100; subplot(2,2,2);imshow(K1);title('laplacian'); L=fspecial('sobel');L1=filter2(L,I)/200; subplot(2,2,3);imshow(L1);title('sobel'); M=fspecial('prewitt');M1=filter2(M,I)/200; subplot(2,2,4);imshow(L1);title('prewitt');
灰度截面 一阶微分
二阶微分
(a) 阶跃形
(b) 细线形
(c) 斜坡渐变形
二阶微分锐化
—— 景物细节对应关系
1）对于突变形的细节，通过一阶微分的极大 值点，二阶微分的过0点均可以检测出来。
二阶微分锐化
—— 景物细节对应关系
2）对于细线形的细节，通过一阶微分的过0 点，二阶微分的极小值点均可以检测出来。
0
0
1 2 1
1*1+2*2+1*3-1*3-2*0-1*8=-3
12321 21262 30876 12786 23269
00 0 0 0 0 -3 -13 -20 0 0 -6 -13 -13 0 0 1 12 5 0 00 0 00
问题：计算结果中出现了小于零的像素值
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！。
基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析
基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析目录基于数字图像处理技术的图像锐化处理分析 (1)一、概述 (2)二、图像锐化的概念 (2)三、锐化处理原理 (3)1、微分运算锐化 (3)1.1一阶微分运算 (3)1.2二阶微分运算 (5)2、高通滤波法 (8)四、专业图片处理产品中关于锐化的参数控制 (9)五、数字图像处理的前景 (10)一、概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更局、更深层次发展。
在数字图像处理中，图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。
另外，图像平滑在降低噪声的同时也造成目标的轮廓不清晰和线条不鲜明，使目标的图像特征提取、识别、跟踪等难以进行，这一点可以利用图像锐化来增强。
图像锐化的主要目的有两个:一是增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像。
二是希望经过锐化处理后，目标物体的边缘鲜明，以便于提取目标的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，为进一步的图像理解与分奠定定基础。
图像锐化一般有两种方法:一是微分法，二是高通滤波法。
锐化的相对概念
锐化的相对概念锐化是一个相对概念，通常用来描述图像或者物体的清晰度和边缘的明显程度。
在数字图像处理中，锐化是一种增强图像细节和边缘的技术，能够使图像看起来更加清晰和真实。
在物理学中，锐化也可以描述光学系统的成像能力和清晰度。
在图像处理中，锐化可以通过增加图像的对比度和强调图像的边缘来实现。
锐化图像可以使图像变得更加清晰，而不会改变图像的亮度和颜色。
锐化算法通常会增强图像的高频信息，从而使图像看起来更清晰。
锐化的相对概念主要体现在对比度和边缘的强度上。
一幅图像如果相对模糊，那么通过适当的锐化处理，可以使图像看起来更加清晰和鲜明。
而对于一幅已经很清晰的图像，过度的锐化处理可能会导致图像出现明显的伪影和杂色。
另外，锐化的相对概念还表现在不同的图像处理技术上。
例如，在数字图像处理中，锐化可以通过增强边缘来实现，而在光学系统中，锐化则是指改善成像的清晰度和分辨力。
在数字图像处理中，锐化通常通过滤波或者增强边缘来实现。
常见的锐化滤波算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
拉普拉斯算子可以增强图像的高频信息，从而使图像的细节更加清晰。
而Sobel算子则可以检测图像中的边缘，从而增强图像的边缘信息。
这些滤波算法可以根据图像的特点和需求来选择，以实现最佳的锐化效果。
另外，在光学成像系统中，锐化可以通过调整镜头和传感器的组合来实现。
光学系统的锐化主要取决于镜头的成像能力和传感器的分辨力。
一般来说，提高镜头的光学质量和增加传感器的像素数量可以改善成像的清晰度和锐度。
总的来说，锐化是一个相对概念，可以根据不同的图像特点和需求来进行调整。
在数字图像处理中，锐化可以通过增强图像的高频信息和边缘来实现，从而使图像看起来更加清晰和真实。
而在光学成像系统中，锐化通常通过优化镜头和传感器的组合来实现。
不同的图像处理技术和光学系统都有不同的锐化方法，可以根据具体的应用场景来选择合适的锐化方法。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
图像的锐化处理
图像的锐化处理论文学院：理学院专业：数学122姓名：孙凯学号：201200144221图像的锐化处理一、绪论1.1 图像锐化的理论基础 图像锐化(image sharpening)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。
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段部分。
这将导致原始图像处理在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
1.2 研究的目的及意义图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
人出生以后第一次睁开眼睛，首先接收的就是各种各样的图像信息，因此有人说，图像与生俱来是人类生活中最直观、最丰富和最生动的信息表示形式。
国外学者曾做过统计，人们从外界所获取的信息有70%以上来自于视觉摄取的图像，与文字或者语言信息相比，图像包含的信息量更大，具有更广泛的适用性和更高的使用效率。
在当今科学技术迅速发展的时代，人们越来越多的利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。
一幅静态图像可以用一个二维函数(),f x y 来表示，这里x 和y 表示二维空间中坐标点的位置，而f 则代表图像在点(),x y 的某种性质的数值。
例如常用的图像一般是灰度图，这时f 表示灰度值，对应客观图像被观察到的亮度。
常见的图像是连续的，即(),f x y 的值可以是任意实数。
为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅度数字化，经过数字化后的图像称为数字图像。
数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素或像素。
而数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。
数字图像一般可以通过以下三种途径获取：（1）直接由二维离散数学函数生成数字图像。
（2）将模拟图像、物理图像等可见图像经过数字化处理转换为数字图像，例如将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中，扫描的过程实质上就是一个数字化过程。
图像锐化原理
图像锐化原理图像锐化是一种常见的图像处理技术，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，图像锐化是一个重要的步骤，它可以提高图像的质量和观感效果。
那么，图像锐化的原理是什么呢？图像锐化的原理主要是通过增强图像的边缘和细节来实现的。
在现实世界中，图像中的边缘和细节是由图像中的灰度变化来决定的。
因此，要实现图像的锐化，就需要找到图像中的灰度变化，并将其增强。
在数字图像处理中，我们通常使用一些滤波器来实现图像的锐化，其中最常见的是拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器。
拉普拉斯滤波器是一种常用的图像锐化滤波器，它可以增强图像中的高频成分，从而使图像的边缘更加清晰。
拉普拉斯滤波器的原理是通过计算图像中像素点的二阶导数来实现的，它可以将图像中的边缘和细节部分增强，从而实现图像的锐化效果。
另外一种常用的图像锐化滤波器是Sobel滤波器，它是一种基于梯度的滤波器，可以有效地提取图像中的边缘信息。
Sobel滤波器的原理是通过计算图像中像素点的梯度来实现的，它可以将图像中的边缘部分增强，从而实现图像的锐化效果。
除了使用滤波器进行图像锐化外，还可以通过增强图像的对比度来实现图像的锐化。
对比度增强可以使图像中的灰度变化更加明显，从而提高图像的清晰度和立体感。
在数字图像处理中，通常会使用直方图均衡化和对比度拉伸等方法来实现图像的对比度增强，从而达到图像锐化的效果。
总的来说，图像锐化的原理是通过增强图像中的边缘和细节来实现的。
在数字图像处理中，可以通过使用滤波器和增强对比度等方法来实现图像的锐化。
图像锐化技术在图像处理、计算机视觉和图像识别等领域有着广泛的应用，它可以提高图像的质量和观感效果，对于改善图像的清晰度和立体感具有重要意义。
数字图像处理--图像的锐化处理实验报告
江 西 理 工 大 学江 西 理 工 大 学 实 验 报 告 纸第 1 页/共 2页一、实验目的了解图像增强中的模板锐化法；要求先选择两幅图像，对其进行a=1和a=2的锐化处理，实现教材中图4.4.2的效果；再选择一幅图像，验证教材中提出的锐化实质，实现教材中图4.4.3的效果，并对实验结果进行分析。
二、实验内容1、选择两幅图像，对其进行a=1和a=2的锐化处理，实现教材中图4.4.2的效果，并分析实验结果。
2、选择一幅图像，验证教材中提出的锐化实质，实现教材中图4.4.3的效果，并分析实验结果。
三、实验步骤和设计思想设计思想：在matlab 环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
f11=imread('lena1.bmp');f21=imread('442.bmp');%读取图像subplot(2,3,1);imshow(f11) %输出图像 title('原图') %在原始图像中加标题 a=1; %当a=1时w1=[0 -a 0;-a 1+4*a -a;0 -a 0]; %设置w1J1= imfilter(f11,w1,'symmetric','conv'); %进行锐化处理 f12=uint8(J1); %数据类型转换 subplot(2,3,2);imshow(f12); %显示锐化后的图像 title('a=1'); 实验步骤：1. 启动matlab 双击桌面matlab 图标启动matlab 环境；2. 在matlab 命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab 自带的图像，如: lena1.bmp 、lena1.bmp 图像；再调用相应的锐化函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4运行，观察显示结果； 5结束运行，退出；四、程序清单任务一源代码： clc close clear allf11=imread('lena1.bmp'); f21=imread('442.bmp'); figure(1);subplot(2,3,1); imshow(f11); title('原图'); subplot(2,3,4); imshow(f21); a=1;w1=[0 -a 0;-a 1+4*a -a;0 -a 0];J1= imfilter(f11,w1,'symmetric','conv'); f12=uint8(J1); subplot(2,3,2); imshow(f12); title('a=1'); a=2;w2=[0 -a 0;-a 1+4*a -a;0 -a 0];J1= imfilter(f11,w2,'symmetric','conv'); f13=uint8(J1); subplot(2,3,3); imshow(f13); title('a=2');数字图像处理 实验报告姓名: 江 西 理 工 大 学 实 验 报 告 纸第 2 页/共 2页J1=imfilter(f21,w1,'symmetric','conv'); f22=uint8(J1); subplot(2,3,5); imshow(f22);J1=imfilter(f21,w2,'symmetric','conv'); f23=uint8(J1); subplot(2,3,6); imshow(f23);任务二源代码： clc close clear allf1=imread('lena1.bmp'); figure(1);subplot(1,3,1); imshow(f1); title('原图'); a=2;w=[0 -a 0;-a 4*a -a;0 -a 0];J= imfilter(f1,w,'symmetric','conv'); f12=uint8(J); subplot(1,3,2); imshow(f12); title('加重边缘');w1=[0 -a 0;-a 1+4*a -a;0 -a 0];J= imfilter(f1,w1,'symmetric','conv'); f12=uint8(J); subplot(1,3,3); imshow(f12); title('锐化结果');五、实验调试记录六、实验结果及其分析任务一结果：任务二结果：七、实验心得通过这次我对图像锐化法有了进一步了解，对图像处理中锐化的效果进一步掌握，对于以后的学习有很大的帮助。
【数字图像处理】图像边缘锐化之梯度锐化
【数字图像处理】图像边缘锐化之梯度锐化关于具体在实际场景的使⽤和图像会慢慢更新。
梯度锐化⽅法图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少影响，需要利⽤图像锐化技术，使边缘变得清晰。
常⽤的⽅法有：直接以梯度值代替辅以门限判断给边缘规定⼀个特定的灰度级给背景规定灰度级根据梯度⼆值化图像梯度运算 梯度锐化中，⾸先应该知道梯度是什么，怎么计算。
梯度是⼀个⽮量，由分别沿x⽅向和y⽅向计算微分的结果构成。
构成有以下⼏种⽅式：梯度锐化直接以梯度值代替思路：⽬标图像像素点⽤双向⼀次微分结果替代。
for(int i = 1; i < Use_ROWS- 1; i++){for(int j = 1; j < Use_Line -1; j++){Image_Use[i][j] = sqrt((Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])+(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])); }}辅以门限判断思路：我们对梯度（变化率）取了⼀个预值，当图像的梯度变化很⼩时，本来是物体内部的数据的亮度分布不均匀产⽣的偏差，可以不考虑进去。
只有⼤于等于⼀定预值，才认为是边界，否则恢复为原灰度值。
如果变化率超过了⼀定的预值，认为是边界，因为边界值还是很⼩，所以加上100，⽬的增强亮度（梯度），需要判断⼀下这个值，如果⼤于255，直接等于255.给边缘规定⼀个特定的灰度级思路：La为规定灰度值，我们对变化率取了⼀个预值，如果梯度⼤于等于预值，直接设置为la，否则恢复为原灰度值。
给背景规定灰度级思路：Lb为规定灰度值，我们对变化率取了⼀个预值，如果梯度⼤于等于预值，使⽤梯度替代原像素值，否则为Lb。
根据梯度⼆值化图像思路：我们对变化率取了⼀个预值，如果梯度⼤于等于预值，置为255，否则置为0。
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由前面的推导，写成模板系数形式即为 Laplacian算子：
0 1 0 H1 1 4 1 0 1 0
示例
二阶微分锐化
—— Laplacian变形算法
1 1 1 1 8 1 H 3 2 4 2 H 4 1 5 1 H2 0 1 0 1 2 1 1 1 1
图像的锐化处理
锐化可使景物边界细节增强， 不但提高图像的视觉效果，而且还 便于对图像的形状特征更好地识别。
图像锐化的概念
图像锐化的目的是加强图像中景物的细 节边缘和轮廓。 锐化的作用是使灰度反差增强。 因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
图像锐化方法
图像的景物细节特征； 一阶微分锐化方法； 二阶锐化微分方法； 一阶、二阶微分锐化方法效果比较。
0 0 0 0 0 0 -3 -6 1 0 0 0 0
20 20 20 20 20 20 2 0 17 14 21 20 7 7 32 20 20 0 7 25 20 20 20 20
-13 -20 0 -13 -13 0 12 0 5 0 0 0
2 0 20
单方向锐化的后处理
方法2：将所有的像素值取绝对值。
小结
微分类型 代表算法 Sobel算法 Roberts算法 Priwitt算法 边界 边界粗略 但清晰 边界细致 但不清晰 细节 边界细节 较少 边界细节 丰富
一阶微分
Laplacian算法 二阶微分 Wallis算法
上机实验 图像锐化 Sobel算子、Prewitt算子以及 高斯-拉普拉斯算子实现图像锐化
1 2 1 H 3 2 4 2 1 2 1 0 1 0 H 4 1 5 1 0 1 0
1 1 1 0 1 0 H1 1 4 1 H 2 1 8 1 1 1 1 0 1 0
示例
二阶微分锐化
—— Wallis算法
考虑到人的视觉特性中包含一个对数环节，
因此在锐化时，加入对数处理的方法来改进。
g (i, j ) log[ f (i, j )] 1 s 4 s [log f (i 1, j ) log f (i 1, j ) log f (i, j 1) log f (i, j 1)
2 1 1 H 0 0 0 1 2 1
水平方向的一阶锐化
—— 例题
2 1 1 H 0 0 0 1 2 1
1*1+2*2+1*3-1*3-2*0-1*8=-3
1 2 3 1 2
2 1 0 2 3
3 2 8 7 2
2 6 7 8 6
前面的锐化处理结果对于人工设计制造的 具有矩形特征物体（例如：楼房、汉字等）
的边缘的提取很有效。但是，对于不规则
形状（如：人物）的边缘提取，则存在信
息的缺损。
无方向一阶锐化
—— 设计思想
为了解决上面的问题，就希望提出对任 何方向上的边缘信息均敏感的锐化算法。 因为这类锐化方法要求对边缘的方向没 有选择，所有称为无方向的锐化算法。
这样做的结果是，可以获得对边缘的有方 向提取。
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 6 1 0 0 13 13 12 0 0 20 13 5 0 0 0 0 0 0 -3 -13 -6 -13 1 0 12 0 -20 0 -13 0 5 0 0 0
0 0 0 0 0
返回
无方向一阶锐化
—— 问题的提出
图像细节的灰度变化特性
扫描线
灰度跃变 灰度渐变 细线 平坦段
孤立点
图像细节的灰度分布特性
图像细节的灰度变化微分特性
灰度渐变 细线 孤立点 平坦段
灰度跃变
图像细节的灰度分布特性
一阶微分曲线
返回
二阶微分曲线
一阶微分锐化
—— 基本原理
一阶微分的计算公式非常简单： 离散化之后的差分方程：
为了改善锐化效果，可以脱离微分的计算 原理，在原有的算子基础上，对模板系数 进行改变，获得Laplacian变形算子如下 所示。 0 1 0 1 2 1
示例
二阶微分锐化
—— Laplacian锐化边缘提取
经过Laplacian锐化后，我们来分析几种
变形算子的边缘提取效果。
H1,H2的效果基本相同，H3的效果最不好， H4最接近原图。
1 2 6 6 9
0 0 0 0 0
0 -3 -6 1 0
0 -13 -13 12 0
0 -20 -13 5 0
0 0 0 0 0
问题：计算结果中出现了小于零的像素值
垂直方向的一阶锐化
—— 基本方法
垂直锐化算法的设计思想与水平锐化算 法相同，通过一个可以检测出垂直方向 上的像素值的变化模板来实现。
f f f '( x, y ) x y
f (i, j ) [ f (i 1, j ) f (i, j )] [ f (i, j 1) f (i, j )]
考虑到图像边界的拓扑结构性，根据 这个原理派生出许多相关的方法。
一阶微分锐化
单方向一阶微分锐化 无方向一阶微分锐化 • 交叉微分锐化（Roberts算子） • Sobel锐化 • Priwitt锐化
返回
单方向的一阶锐化
—— 基本原理
单方向的一阶锐化是指对某个特定方 向上的边缘信息进行增强。 因为图像为水平、垂直两个方向组成， 所以，所谓的单方向锐化实际上是包 括水平方向与垂直方向上的锐化。
水平方向的一阶锐化
—— 基本方法
水平方向的锐化非常简单，通过一个 可以检测出水平方向上的像素值的变 化模板来实现。
二阶微分锐化
——问的提出
从图像的景物细节的灰度分布特性可知，
有些灰度变化特性一阶微分的描述不是很明
确，为此，采用二阶微分能够更加获得更丰
富的景物细节。
二阶微分锐化
—— 景物细节特征对应关系
灰度截面
一阶微分
二阶微分
(a) 阶跃形
(b)
细线形
(c)
斜坡渐变形
二阶微分锐化
—— 景物细节对应关系
1）对于突变形的细节，通过一阶微分的极大 值点，二阶微分的过0点均可以检测出来。
0 1 0 H1 1 4 1 0 1 0 0 H 1 4 0 1 4 1 1 4 0 1 4 0
示例
二阶微分锐化
—— Wallis算法
在前面的算法公式中注意以下几点： log(f(i,j)+1);
1）为了防止对0取对数，计算时实际上是用 2）因为对数值很小log(256)=5.45,所以计算
1 0 1 H 2 0 2 1 0 1
垂直方向的一阶锐化
—— 例题
1 0 1 H 2 0 2 1 0 1
1*1+2*2+1*3-1*3-2*2-1*8=-7
1 2
2 1
3 2
2 6
1 2
0
0
0 -17 -25 0
无方向一阶锐化
—— 交叉微分（Roberts算法）
交叉微分算法（Roberts算法）计算公式 如下：
g (i, j ) | f (i 1, j 1) f (i, j ) | | f (i 1, j ) f (i, j 1) |
特点：算法简单
无方向一阶锐化
—— Sobel锐化
一阶与二阶微分的边缘提取效果比较
以Sobel及Laplacian算法为例进行比较。 Sobel算子获得的边界是比较粗略的边界， 反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰； Laplacian算子获得的边界是比较细致的 边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。
返回
其他锐化算法
1、空间域高通滤波
图像边缘与高频分量相对应，故使用空间域 高通滤波可让高频分量通过，限制低频分量，从而 达到锐化目的
其他锐化算法
2、方向模板匹配
原理：将8个方向的模板，在锐化时顺序作用 于同一图像窗口，对每一个模板都进行相应的运算， 用最大的输出来作为窗口中心点像素的锐化输出值 典型的模板有Robison、Prewitt、Krisch模 板
特点：锐化的边缘信息较强
无方向一阶锐化
—— Priwitt锐化算法
Priwitt锐化算法 的计算公式如下：
2 g (i, j ) {d x2 (i, j ) d y (i, j )} 1 2
1 0 1 d x 1 0 1 1 0 1
1 1 1 dy 0 0 0 1 1 1
[ f (i, j ) f (i, j 1)] [ f (i, j 1) f (i, j )]
2 f 4 f (i, j ) f (i 1, j ) f (i 1, j ) f (i, j 1) f (i, j 1)
二阶微分锐化
—— Laplacian 算法
2
2 f [ f x (i, j ) f x (i 1, j )] 2 x [ f (i, j ) f (i 1, j )] [ f (i 1, j ) f (i, j )]
2 f [ f y (i, j ) f y (i, j 1)] 2 y