图像锐化的目的和意义
图像增强之空间域锐化
图像增强之空间域锐化1、图像锐化理论图像锐化的⽬的是使图像变得清晰起来，锐化主要⽤于增强图像的灰度跳变部分，这⼀点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。
锐化提⾼图像的⾼频分量，增加灰度反差增强图像的边缘和轮廓，以便后期图像识别。
在图像增强过程中，常⽤平滑算法来消除噪声，平滑属于低通滤波，图像的能量主要集中在低频部分，噪声所在频段主要在⾼频部分，同时图像的边缘也集中在⾼频部分，这意味着图像平滑后，⾼频被衰减轮廓会出现模糊。
图像锐化就是为了减少这种现象，通过⾼通滤波使图像边缘和轮廓变得清晰。
2、⼀阶微分图像增强--梯度算⼦其中：梯度的⽅向就是函数f(x,y)最⼤变化率的⽅向。
梯度的幅值作为最⼤变化率⼤⼩的度量，值为：离散的⼆维函数f(i,j)，可以⽤有限差分作为梯度的⼀个近似值。
为了简化计算，可以⽤绝对值来近似。
|▽f(i,j)|= |f(i+1,j)-f(i,j)| +|f(i,j+1)-f(i,j)|2.1 Robert算⼦|▽f(i,j)|= |f(i+1,j+1)-f(i,j)| +|f(i,j+1)-f(i+1,j)|上⾯算式采⽤对⾓相差的差分法来代替微分，写为滤波模板形式为：其中w1对接近45°的边缘有较强响应，w2对接近-45°的边缘有较强响应。
imgPath = 'E:\opencv_pic\src_pic\pic6.bmp';img = imread(imgPath);img=rgb2gray(img);w1 =[-1,0; 0,1];w2 =[0,-1; 1, 0];G1=imfilter(img, w1, 'corr', 'replicate');G2=imfilter(img, w2, 'corr', 'replicate');G=abs(G1)+abs(G2);subplot(2,2,1),imshow(img), title('原始图像');subplot(2,2,2),imshow(abs(G1)), title('w1图像');subplot(2,2,3),imshow(abs(G2)),title('w2滤波');subplot(2,2,4),imshow(G),title('Robert交叉梯度图像');可见w1滤波后45°的边缘被突出，w2滤波后-45°的边缘被突出。
图像锐化
图像锐化一．原理图像锐化处理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来。
图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行逆运算来使图像清晰化。
从频谱角度来分析，图像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像。
图像锐化一般有两种方法：一种是微分法，另一种是高通滤波法。
我选用的是微分锐化方法中的梯度锐化。
设图像为(,)f x y ，定义(,)f x y 在点(,)x y 处的梯度矢量[(,)]G f x y →为：[(,)]f x G f x y f y →∂⎡⎤⎢⎥∂⎢⎥=∂⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦梯度有两个重要的性质：梯度的方向在函数(,)f x y 最大变化率方向上。
梯度的幅度用[(,)]G f x y 表示，其值为[(,)]G f x y =由此式可得出这样的结论，梯度的数字就是(,)f x y 在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。
为计算方便，可采用近似计算公式：()()()()[(,)],1,,,1G f x y f i j f i j f i j f i j ≅-++-+由示意图可表示为：可见：在图像变化缓慢的地方其值很小，而在线条轮廓等变化较快的地方的值很大。
图像在经过梯度运算后变得清晰从而达到锐化目的。
由于在图像变化缓慢的地方梯度很小，所以图像会显得很暗，通常的做法是一个阈值，如果[(,)]G f x y 小于阈值，则保持原灰度值不变；如果大于或等于阈值，则赋值为[(,)]G f x y ：[(,)](,)(,)G f x y g x y f x y ⎧=⎨⎩()()[(,)][(,)]G f x y G f x y ≥∆<∆二．代码void CImageProcessingDoc::OnImageSharp(){m_pDibInit->Save("r_temp1.bmp");// TODO: Add your command handler code hereint i,j; //循环变量int m_Width, m_Height, m_SaveWidth;int limen;//阈值int xxx;//创建对话框CDlgSharpLimen dlalimen;dlalimen.m_limen=10;//弹出对话框if (dlalimen.DoModal()!=IDOK){return;}limen=dlalimen.m_limen;delete dlalimen;m_Width = m_pDibInit->GetWidth();m_Height = m_pDibInit->GetHeight();m_SaveWidth = m_pDibInit->GetSaveWidth();//r_image=new int[m_Width*m_Height];for(j=0;j<m_Height-1;j++)for(i=0;i<m_Width-1;i++){xxx=abs(m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]-m_pDibInit->m_pDibBits[(j+1)*m_SaveWidth + i])+abs(m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]-m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i+1]);if (m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]<limen){m_pDibInit->m_pDibBits[j*m_SaveWidth + i]=xxx;}}m_pDibInit->Save("r_temp2.bmp");UpdateAllViews(NULL);}三．结果于分析图1 图2 图3图4 图5 图6 图1是原图，图2是阈值为10锐化后的图像，图3是阈值为50锐化后的图像，图4是阈值为100锐化后的图像，图5是阈值为150锐化后的图像，图6是阈值为200锐化后的图像。
图像锐化
锐化滤波能减弱或消除图像中的低频率分量，但不影响高频率分量。
因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整体对比度和平均灰度值等有关。
锐化滤波将这些分量滤去可使图像反差增加，边缘明显。
在实际应用中，锐化滤波可用于增强被模糊的细节或者低对比度图像的目标边缘。
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析奠定基础。
代码：P=imread('2.png');I=rgb2gray(P);[m,n]=size(I);J=I;for i=2:m-1for j=2:n-1J(i,j)=abs(I(i+1,j+1)-I(i,j))+abs(I(i+1,j)-I(i,j+1));endendK=I;for i=2:m-1for j=2:n-1K(i,j)=abs(I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1)+I(i,j+1)-I(i,j-1)+I(i+1,j+1)-I(i+1,j -1))...+abs(I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1)+I(i+1,j)-I(i-1,j)+I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1));endendL=I;for i=2:m-1for j=2:n-1L(i,j)=abs(I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1)+2*I(i,j+1)-2*I(i,j-1)+I(i+1,j+1)-I(i +1,j-1))...+abs(I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1)+2*I(i+1,j)-2*I(i-1,j)+I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1 ));endendfigure;imshow(P);title('原图');figure;imshow(uint8(J));title('Roberts算子效果'); figure;imshow(uint8(K));title('Priwitt算子效果'); figure;imshow(uint8(L));title('Sobel算子效果');效果：原图Roberts算子效果Priwitt算子效果Sobel算子效果。
从0开始学修图欲“刀锐奶化”，必善用锐化！
从0开始学修图欲“刀锐奶化”，必善用锐化！从0开始的系列文章中，小修偶尔也会根据文章内容，做一些实例讲解，有心的朋友肯定会发现，基本上每个实例的最后一步都是锐化。
锐化，在修图中可以说是必不可少的一步，所以，今天就和大家聊一聊锐化的那些事儿。
01为什么要锐化？“毒德大学，刀锐奶化”。
这句经常在各大摄影论坛灌水的句子，应该有不少人知道，所谓“刀锐奶化”，就是说，画面对焦精准，像刀锋版锐利，而焦外像奶油般化开。
虽然这句话，现在有些嘲讽的意思了，但是依然可以看出，锐利的图像更惹人喜爱。
上面两张图片，左边的比右边的更锐利、更清晰，而清晰的图像，比模糊的图片更容易被人注意到。
相较于模糊的图片，清晰的图片让人感到干净清澈，而模糊的片子有一种难言的不舒服。
锐化可以让不清晰的图像变清晰，让清晰的图像变的更清晰，所以，适当的加一些锐化，可以增加图片的质感，让图像更优秀，而做好局部锐化，也可以增强图片的空间感。
（过度锐化）锐化更是一把双刃剑，用的适当，可以增加图片质感，如果过度锐化，反而会破坏画质。
02锐化的原理锐化的原理，并不是增加画面的分辨率来使图像更清晰，而是通过增强图像边缘的对比度，来加强边缘，从而实现锐化。
原本在浅灰和深灰之间，是一条明显的分界线，我们知道，增加对比最直观的手段就是让亮的更亮，暗的更暗。
通过锐化之后，浅灰的地方出现了比浅灰更亮的灰，而深灰的地方出现了比深灰更暗的灰，出现的这两种灰色仅仅只在分界线两边，符合我们对于提高对比的定义。
随着锐化的程度加强，浅灰会逐渐变亮，直至白色，深灰会逐渐变暗，直至黑色，这也是为什么我们在过渡锐化的时候，会出现白边/黑边和曝死的原因。
03锐化的方式说到锐化的方式，可以让有选择恐惧症的人去死了。
PS滤镜自带就有六种锐化：除此之外，高反差保留也是非常受人喜爱的锐化：LR和ACR自带的锐化功能：锐化小工具：另外各种锐化滤镜：nik Sharpener Pro，Ultra.Sharpen.Pro，FocalBlade，T opazSharpen等等。
图像锐化报告
一，实验目的。
1、掌握图像锐化的主要原理和常用方法2、掌握常见的边缘提取算法3、利用C#实现图像的边缘检测二，实验原理。
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。
图像边缘锐化的基本方法：微分运算，梯度锐化，边缘检测。
微分运算微分运算应用在图像上，可使图像的轮廓清晰。
微分运算有：纵向微分运算，横向微分运算，双方向一次微分运算。
单向微分运算双向微分微分运算作用：相减的结果反映了图像亮度变化率的大小。
像素值保持不变的区域，相减的结果为零，即像素为黑；像素值变化剧烈的区域，相减后得到较大的变化率，像素灰度值差别越大，则得到的像素就越亮，图像的垂直边缘得到增强。
梯度锐化： 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使边缘变得清晰。
梯度锐化常用的方法有：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。
边缘检测边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
大多数是基于方向导数模板求卷积的方法。
将所有的边缘模板逐一作用于图像中的每一个像素，产生最大输出值的边缘模板方向,表示该点边缘的方向，如果所有方向上的边缘模板接近于零，该点处没有边缘；如果所有方向上的边缘模板输出值都近似相等，没有可靠边缘方向。
图像锐化的目的和意义
图像锐化的目的和意义图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分，它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。
当成像参数正确，图像的亮度变化传递正常时，在图像中对象边缘与背景之间的理想边缘面应该时阶梯形的，这样的图像看上去边缘清晰，反之，则会边缘模糊，其特征时对象与背景间的灰度改变有一个过渡带，这将损害图像的视觉效果。
要消除图像中不应又的模糊边缘，需要增强图像中的高频成分，使边缘锐化。
图像锐化是一种使图像原有的信息变换到有利于人们观看的质量，其目的是为了改善图像的视觉效果，消除图像质量劣化的原因（模糊），使图像中应又的对象边缘变得轮廓分明。
图像的锐化，需要利用积分的反运算（微分），因为微分运算是求信号的变化率，又加强图像中高频分量的作用，从而要锐化图像需要采用各向同性的，具有旋转不变特征的线性微分算子。
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图像的锐化可以在空间域中进行，也可以在频率域中实现。
一. 图像信号的锐化过程1.空间域中锐化图像的目的在空间域中进行图像的锐化也成为空间滤波处理，目的又(1)一是提取图像中用于认识和识别图像特征的参量，为图像识别准备数据(2)消除噪声。
图像数字化时产生的噪声主要是造成对图像内容的干扰，这用图像的平滑处理。
图像数字化时在信号高频区域产生的误差以及设备自身噪声对图像的高频（轮廓特征）干扰同样也是一种噪声，可以用空间滤波的方法去除。
(3)采用空间滤波的方法可以更鲜明地保持图像的边缘特征，这也是空间滤波的主要目的，即锐化图像。
处理效果锐化的目的在于使图像中对象轮廓上的像素灰度大的更大，小的更小，但对轮廓外的像素不起作用。
图像平滑与锐化算法的研究与分析(完整版)
目录第一章绪论 (2)第二章图像处理简介 (3)2.1概述 (3)2.2基本方法 (3)2.3图像处理阶段 (4)第三章图像平滑 (5)3.1概述 (5)3.2 常用算法 (5)3.2.1空域低通滤波 (5)3.2.2 均值滤波器 (5)3.2.3中值滤波器 (6)3.2.4 频域低通滤波 (7)3.3实验结果 (8)第四章图像锐化 (10)4.1 概述 (10)4.2常用方法 (10)4.3实验结果 (11)结论 (13)参考文献： (14)图像平滑与锐化算法的研究与分析摘要：随着科学技术的迅猛发展，图像信息的处理技术在社会生活中的作用越来越突出。
图像处理技术已成为通信领域市场的热点之一。
在图像处理技术中图像的平滑和锐化是一种最常用也是最基础的图像处理技术。
图像平滑的目的是为了减少和消除图像中的噪声，以改善图像质量，有利于抽取对象特征进行分析。
常见的算法邻域平均法，加权平均法，中值滤波，掩膜平滑法等；图像锐化的目的主要是加强图像中的目标边界和图像的细节，以增强图像的质量。
常见的算法有微分算子方法，Sobel算子，空间高通滤波等。
正因为图像处理技术的火热应用，而平滑锐化是常用且最基础的技术。
本文就是在此背景下对图像锐化与平滑算法分析与实现进行研究和讨论。
关键字：图像处理；图像平滑；边缘检测；图像锐化第一章绪论图像是人类获取和交换信息的主要来源，特别是当前科技发达的时代，图像在很多领域占有举足轻重的地位：1）航天和航空图像的获取与应用，如JPL对月球、火星照片的处理。
以及飞机遥感和卫星遥感中获取的图像，现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水分和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。
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。
数字图像处理技术图像增强之图像锐化
问题：计算结果中出现了小于零的像素值
数字图像处理技术图像增强之图像 锐化
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。
1 0 1 H 2 0 2
1 0 1
数字图像处理技术图像增强之图像 锐化
垂直方向的一阶锐化
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
数字图像处理技术图像增强之图像 锐化
无方向一阶锐化
—— Sobel锐化
Sobel锐化的计算公式如下：
1
g(i,
0 -3 -13 -20 0
20 17 7 0 20
0 -6 -13 -13 0
20 14 7 7 20
0 1 12 5 0
20 21 32 25 20
00 0
00
20 2 0 20 2 0 20
数字图像处理技术图像增强之图像
锐化
单方向锐化的后处理
方法2：将所有的像素值取绝对值。
这样做的结果是，可以获得对边缘的有方 向提取。
1 2 1
H
0
0
0
1 2 1
数字图像处理技术图像增强之图像 锐化
水平方向的一阶锐化
—— 例题
1 2 1
H
0
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
[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。
4.图像锐化
实验四 图像锐化一、 实验目的1．了解图像锐化的目的和意义，加深对图像锐化概念及相关算法的理解2．掌握几种典型的图像锐化微分算子的含义3．利用MATLAB 编程实现图像锐化二、 实验原理和内容图像锐化处理是改善图像视觉效果的手段之一，通过减弱或消除低频率分量来增强图像的轮廓或边缘。
图像锐化处理的主要技术体现在空域或频域高通滤波，空域高通滤波主要用模版卷积来实现。
微分算子作为数学中求变化率的一种方法，本实验主要求解图像中目标物的轮廓、细节（统称为边缘）等突变部分。
(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。
梯度与边缘的概念：梯度值正比于像素的灰度值之差。
对于一幅图像中比较醒目的边缘区，灰度值的梯度较大；在平滑区域梯度小；对于灰度级为常数的区域，梯度为零。
1. Roberts 梯度算子法（四点差分法）Roberts 梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，也称为四点差分法。
对应的水平和垂直方向模板分别为：(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。
2.Prewitt 梯度算子法（平均差分法）因为取平均能减少或消除噪声， Prewitt 梯度算子法就是通过先求平均再求差分的方法来求梯度。
水平和垂直梯度模板分别为：利用上面的两个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。
3 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：⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∙1001x G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∙0110y G )1,(),1()1,1(),(),(+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i G ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙101101101x d ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙111000111y dSobel 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。
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）。
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
高提升滤波及其实现 原理： 无论是基于一阶微分的Robert、Sobel模板还是基于二阶 微分的拉普拉斯模板，锐化处理后的图像中，原图像的平 滑区域近乎于黑色，而原图中所有的边缘、细节和灰度跳 变点都作为黑背景中的高灰度部分突出显示。在基于锐化 的图像增强中，我们常常希望在增强边缘和细节的同时仍 然保留原图像中的信息，而不是将平滑区域的灰度信息丢 失。因此可以把原图像加上锐化后的图像以得到比较理想 的结果。 注意：对于中心系数为负的模板（如w1,w3,w5），要达 到上述的增强效果，显然应当让原图像f(i,j)减去锐化算子 直接处理后的图像，即：
f ( x, y ) = ∂ ∇ ∂
2 2
f
2
x
+∂2f来自2∂y对于离散的二维图像f(x,y)，可以用下式作为对二阶偏微 分的近似：
∂ f = ( f (i +1, j) − f (i, j)) −( f (i, j) − f (i −1, j)) = f (i +1, j) + f (i −1, j) −2 f (i, j) ∂x ∂ f = ( f (i, j +1) − f (i, j)) −( f (i, j) − f (i, j −1)) = f (i, j +1) + f (i, j −1) − sf (i, j) ∂y
g (i, j ) =
Af (i, j ) − Sharpen( f (i, j )),
这样的滤波处理就称为高提升滤波。 一般来说，权重系数A应为一个大于等于1的实数，A越大 原图像所占比重越大，锐化效果越不明显。下面分别给出 A取1.8和3时的效果图，可以看出细节得到了有效增强， 对比度也有了一定的改善。
2 2 2
图像的锐化
• 从这一组图可以看出， 这里的锐度从左到右逐渐 提高了。锐度的提高会使图像像素不增加的基础 上造成提高清晰度的假象。
微分运算的作用
相减的结果反映了图像亮度变化率的大小。 像素值保持不变的区域，相减的结果为零， 即像素为黑； 像素值变化剧烈的区域，相减后得到较大 的变化率，像素灰度值差别越大，则得到 的像素就越亮，图像的垂直边缘得到增强。
1. 直接以梯度值代替
利用双方向一次微分运算，算出梯度后让梯度 值等于该点的灰度值。 即： g(i,j)= G[f(i,j)]。
2.辅以门限值
G[f(i,j)]+100; G[f(i,j)]≥T g(i,j)=
f(i,j); 其它
3.给边缘规定一个特定的灰度值
La;
g(i,j)=
G[f(i,j)]≥T 其它
G( x, y) f ( x 1, y) f ( x, y)
效果对比图
(a)原图
(b)纵向微分运算
横向微分
• 对灰度图像f在横方向进行微分，按下式求 得：
f ( x, y ) G[ f ( x, y )] y
同样，有： g ( x, y) f ( x, y 1) f ( x, y)
效果对比图
横向微分运算
双向微分——梯度算子
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。对一个图像f(x,y)函数，在(x,y)处的梯度可 定义为梯度算子：
f G f ( x, y ) x
2
f y ห้องสมุดไป่ตู้
2
G(i, j) a2 ca3 a4 a0 ca7 a8 a0 ca1 a2 a6 ca5 a4
摄影后期处理技巧利用锐化和降噪增强照片质量
摄影后期处理技巧利用锐化和降噪增强照片质量摄影后期处理技巧：利用锐化和降噪增强照片质量摄影是一门艺术，而摄影后期处理则是将照片提升到一个更高的水平的重要环节。
在进行摄影后期处理时，一项常见的任务是增强照片的质量，其中包括锐化和降噪。
本文将为您介绍一些利用锐化和降噪技术改善照片质量的技巧。
一、锐化技巧锐化是一种用于增加照片细节和清晰度的技术。
通过提升图像中的边缘对比度，锐化能够使照片更加清晰。
以下是一些常见的锐化技巧：1. 使用滤镜：许多图像处理软件都提供了锐化滤镜，如Adobe Photoshop和Lightroom等。
通过调整滤镜参数，您可以改变锐化的效果。
建议在应用锐化滤镜之前创建图像的备份，以防止过度锐化造成的细节损失。
2. 局部锐化：除了整体锐化图像，您还可以选择只锐化图像的特定区域。
通过使用选区和图层掩模工具，您可以对照片中的特定部分进行锐化。
这样可以确保只有需要增强细节的区域得到锐化，而其他区域保持原始效果。
3. 锐化细节控制：如果您希望更加精细地控制锐化的效果，可以尝试使用“高光保护”和“半径”等参数进行调整。
高光保护可以减少过度锐化的问题，而半径则会影响锐化的范围。
二、降噪技巧降噪是指去除照片中的噪点和杂色，从而提升图像的质量和细节。
以下是一些常见的降噪技巧：1. 使用降噪滤镜：与锐化类似，降噪滤镜也是图像处理软件中常见的功能之一。
通过应用适当的降噪滤镜，您可以减少图像中的噪点和杂色。
然而，同样需要谨慎地调整参数，以免过度降噪导致细节损失。
2. 局部降噪：如果照片中只有一部分区域存在噪点，您可以使用选择工具选择该区域，并应用局部降噪效果。
这样可以确保只有需要降噪的区域受到影响，其他部分保持原始细节。
3. 多重降噪技术: 在一张照片中，可能存在不同类型的噪点，如色彩噪点和亮度噪点。
为了更好地降噪，可以尝试结合不同的降噪技术。
例如，使用色彩和亮度降噪滤镜相结合，以获得更好的结果。
综上所述，摄影后期处理是提升照片质量的重要一环，而利用锐化和降噪技巧可以使照片更加清晰和细腻。
图像的锐化名词解释
图像的锐化名词解释图像的锐化是指通过一定的处理方法，提高图像的清晰度和边缘的明确程度，使得图像能够更好地展示出细节和纹理。
一、图像的锐化方法在图像处理中，有多种方法可以用于实现图像的锐化。
以下是几种常用的方法：1. 锐化滤波：锐化滤波是通过增强图像中的高频部分，使得图像的边缘更加清晰。
常用的滤波器包括拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器等。
2. 高通滤波：高通滤波是通过去除图像中的低频部分，突出图像中的边缘和细节。
高斯高通滤波器和Butterworth高通滤波器是常用的高通滤波器。
3. 锐化增强：锐化增强是通过对图像进行局部对比度增强，突出图像的边缘和细节。
常见的方法包括直方图均衡化、雷达变换和增强式卷积等。
二、图像的锐化效果图像的锐化可以使得图像更加清晰，呈现出更多的细节和纹理。
通过图像的锐化可以提高图像的视觉质量，使得图像更加逼真。
1. 边缘增强：图像的锐化可以使得边缘更加明确，提高图像的辨别度。
例如，在人脸图像中，通过锐化可以突出眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征，使得人脸更加生动。
2. 细节恢复：在某些情况下，图像可能因为拍摄条件或传输过程中的噪声而导致丢失细节。
通过图像的锐化可以恢复这些丢失的细节，使得图像更加真实。
3. 纹理增强：锐化可以使图像中的纹理更加清晰和明显。
例如，在自然景观图像中，通过锐化可以突出树木的纹理、水面的波纹等，增强图像的自然感。
三、图像的锐化应用图像的锐化在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 医学影像：在医学影像中，图像的清晰度对于医生的诊断非常重要。
通过图像的锐化可以增强医学影像中的细节，提供更准确的诊断结果。
2. 视频处理：在视频处理中，图像的锐化可以改善视频的视觉质量。
通过对视频帧进行锐化处理，可以使得视频更加清晰，提高用户的观看体验。
3. 图像识别：在图像识别中，锐化可以增强图像中的特征，提高识别算法的准确度。
例如，通过图像的锐化可以使得人脸识别算法更好地捕捉到人脸的特征，从而提高人脸识别的准确率。
图片清晰度与锐化处理
图片清晰度与锐化处理随着科技的不断进步和智能手机的普及，拍照已经成为人们日常生活中重要的一部分。
在我们分享相片、上传到社交媒体或者打印出来的时候，我们都希望照片能够保持高清晰度和锐利度。
然而，照片的清晰度与锐化处理是如何影响图片质量的呢？本文将探讨这个问题，提供一些关于图片清晰度与锐化处理的信息。
一、图片清晰度的重要性图片的清晰度对于照片的质量至关重要。
清晰度指的是图片中物体边缘的清晰程度，即物体的轮廓是否清晰可见。
一张清晰的照片能够使观看者更好地辨认照片中的物体，提升整体观感。
清晰的照片可以更好地表达摄影者想要传达的信息，并且给人以美的享受。
二、影响图片清晰度的因素1. 拍摄设备和参数：相机的质量、镜头的质量、光圈大小等因素都会影响到图片的清晰度。
高质量的相机和镜头能够捕捉更多的细节，并且保持物体边缘的清晰度。
此外，选择合适的曝光时间和光圈大小也是保证图片清晰度的关键。
2. 焦距和对焦方式：焦点设置不准确或者焦点距离不正确都会导致图片失去清晰度。
在拍摄时，要确保焦点准确并且合适的部分物体清晰可见。
3. 线条和细节的处理：线条和细节是图片清晰度的重要组成部分。
当拍摄具有纹理或者细节的物体时，要注意确保纹理和细节清晰可见。
在后期处理时，可以使用锐化工具增强线条和细节的清晰度。
三、锐化处理的作用锐化处理是一种后期处理技术，通过增加图像的边缘对比度来提高照片的清晰度。
锐化处理可以突出图片中物体的轮廓，使其更加清晰可见，提升观看者的观感。
锐化处理可以弥补拍摄或者传输过程中造成的图像模糊，提升图片的质量。
然而，过度的锐化处理也会导致图像出现锯齿状的感觉，影响观看体验，因此要适度使用锐化处理。
四、如何进行合适的锐化处理1. 选择合适的软件：在进行锐化处理时，选择适合自己的图像处理软件非常重要。
常见的图像处理软件有Photoshop、Lightroom等，它们提供了丰富的锐化工具和参数调节选项。
2. 调整锐化参数：不同的照片需要不同的锐化参数来达到最佳效果。
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图像锐化的目的和意义图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分，它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。
当成像参数正确，图像的亮度变化传递正常时，在图像中对象边缘与背景之间的理想边缘面应该时阶梯形的，这样的图像看上去边缘清晰，反之，则会边缘模糊，其特征时对象与背景间的灰度改变有一个过渡带，这将损害图像的视觉效果。
要消除图像中不应又的模糊边缘，需要增强图像中的高频成分，使边缘锐化。
图像锐化是一种使图像原有的信息变换到有利于人们观看的质量，其目的是为了改善图像的视觉效果，消除图像质量劣化的原因（模糊），使图像中应又的对象边缘变得轮廓分明。
图像的锐化，需要利用积分的反运算（微分），因为微分运算是求信号的变化率，又加强图像中高频分量的作用，从而要锐化图像需要采用各向同性的，具有旋转不变特征的线性微分算子。
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图像的锐化可以在空间域中进行，也可以在频率域中实现。
一. 图像信号的锐化过程1. 空间域中锐化图像的目的在空间域中进行图像的锐化也成为空间滤波处理，目的又（1）一是提取图像中用于认识和识别图像特征的参量，为图像识别准备数据（2）消除噪声。
图像数字化时产生的噪声主要是造成对图像内容的干扰，这用图像的平滑处理。
图像数字化时在信号高频区域产生的误差以及设备自身噪声对图像的高频（轮廓特征）干扰同样也是一种噪声，可以用空间滤波的方法去除。
（3）采用空间滤波的方法可以更鲜明地保持图像的边缘特征，这也是空间滤波的主要目的，即锐化图像。
处理效果锐化的目的在于使图像中对象轮廓上的像素灰度大的更大，小的更小，但对轮廓外的像素不起作用。
由于这一原因，图像的锐化对孤立点或对孤立线条的边缘增强作用十分明显，但在一定程度上也会对噪声信号产生增强作用。
图像锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。
模糊可能是由于错误操作，或者是由于图像获取方法的固有影响所导致的。
例如，当图像的分辨率有限时，所获得的像素值不是一点的亮度，而是周围景物亮度的平均值。
这种均值计算使图像变得模糊。
因为均值处理的积分相类似，从逻辑角度可以断定，瑞或处理可以用空间微分来完成。
锐化处理强度与图像在该点的突变程度有关。
这样，，图像微分增强了边缘喝其他突变（如噪声）的信息，并削弱了灰度变化缓慢的信息，一般强况下，图像的锐化被用于景物边界的检测与提取。
图像锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度改变部分，图像锐化又空域喝变换域两种处理方法。
1. 微分锐化处理在图像平滑化处理中，主要的空域处理是采用邻域平均法，这种方法类似于积分过程，积分的结果使图像的边缘变得模糊了，微分会产生相反的效应，因此微分法是图像锐化的方法之一。
微分锐化处理方法最常用的是梯度法。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像銳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。
为了要把图像中间任何方向伸展的的边缘和轮廓线变得清晰, 我们希望对图像的某种运算是各向同性的。
可以证明偏导平方和的运算是各向同性的，即：（兰）2（兰）2 =（兰）2（兰）2:x' :-y' :x:y式中(x,y )是图像旋转前的坐标，(x',y')是图像旋转后的坐标。
梯度运算就是在这个式子的基础上开方得到的。
图像 (x,y)点的梯度值：g=f-」2f为了突出物体的边缘，常常采用梯度值的改进算法，将图像各个点的梯度值与某一阈值作比较，如果大于阈值，该像素点的灰度用梯度值表示，否则用一个固定的灰度值表示。
我们在对图像增强的过程中，采用的是一种简单的高频滤波增强方法：G(x,y)=[(兰)2+(f)2] 1/2日f(x,y) — f(x+1,y)| +| f (x,y) — f (x,y+1) ex c y式中f，g分别为锐化前后的图像，■「是与扩散效应有关的系数。
表示对图像f进行二次微分的拉普拉斯算子。
这表明不模糊的图像可以由模糊的图像减去乘上系数的模糊图像拉普拉斯算子来得到。
v 2可以用下面的模板H=｛｛1，4, 1｝，｛4，-20, 4｝，｛1，4，1｝｝来近似。
在具体实现时，上述模板 H中的各个系数可以改变，，这个系数的选择也很重要，太大了会使图像的轮廓过冲，太小了则图像锐化不明显。
实验表明，卄选取2-8之间往往可以达到比较满意的效果。
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。
I=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,1);imshow(I);title(' 原始图像 ');h1=fspecial('sobel');I1=filter2(h1,I); subplot(2,2,2); imshow(I1);title('sobel 算子 ');h2=fspecial('prewitt'); I2=filter2(h2,I); subplot(2,2,3); imshow(I2);title('prewitt 算子 ');h3=fspecial('laplacian'); I3=filter2(h3,I); subplot(2,2,4);imshow(l3);title('laplacia n 算子');MATLAB 勺概况MATLAB!矩阵实验室(Matrix Laboratory )之意。
除具备卓越的数值计 算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时 控制等功能。
MATLAB^基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常 用的形式十分相似，故用MATLA 来解算问题要比用C,FORTRA 等语言完相同的事 情简捷得多。
开放性使MATLAB^受用户欢迎.除内部函数外，所有MATLA 主包文 件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编 写程序构造新的专用工具包。
在70年代中期,Cleve Moler 博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发 了调用EISPACK 和LINPACK 勺FORTRA 子程序库.EISPACK 是特征值求解的 FOETRA 程序库,LINPACK 是解线性方程的程序库•在当时,这两个程序库代表矩 阵运算的最高水平•到 70 年代后期 , 身为美国 New Mexico 大学计算机系系主任的 Cleve Moler, 在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用EISPACI 和LINPACI 程序库，但他发 现学生用FORTRA 编写接口程序很费时间,于是他开始自己动手,利用业余时间 为学生编写EISPACK 和LINPACK 勺接口程序.Cleve Moler 给这个接口程序取名 为MATLAB 亥名为矩阵(matrix)1. 2.MATLAB^生的历史背景口冒 原始图像 aabelff 子preu/itt 算子 laplacian®?和实验室(labotatory) 两个英文单词的前三个字母的组合.在以后的数年里,MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传.在当今30 多个数学类科技应用软件中, 就软件数学处理的原始内核而言, 可分为两大类.一类是数值计算型软件，如MATLAB,XmathGauss等，这类软件长于数值计算, 对处理大批数据效率高; 另一类是数学分析型软件,Mathematica,Maple 等,这类软件以符号计算见长,能给出解析解和任意精确解,其缺点是处理大量数据时效率较低.MathWorks公司顺应多功能需求之潮流,在其卓越数值计算和图示能力的基础上,又率先在专业水平上开拓了其符号计算,文字处理,可视化建模和实时控制能力, 开发了适合多学科, 多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB. 经过多年的国际竞争,MATLAB以经占据了数值软件市场的主导地位.在MATLA进入市场前，国际上的许多软件包都是直接以FORTRAN语言等编程语言开发的。
这种软件的缺点是使用面窄，接口简陋，程序结构不开放以及没有标准的基库，很难适应各学科的最新发展，因而很难推广。
MATLAB勺出现，为各国科学家开发学科软件提供了新的基础。
在MATLA问世不久的80年代中期，原先控制领域里的一些软件包纷纷被淘汰或在MATLA上重建。
MathWorks 公司1993年推出了MATLAB。
版，1995年推出4°2C版(for win3。
X) 1997 年推出5。
0 版。
1999 年推出5。
3 版。
MATLAB 5 X 较MATLAB 4 X 无论是界面还是内容都有长足的进展，其帮助信息采用超文本格式和PDF格式，在Netscape 3 。
0或IE 4 。
0及以上版本，Acrobat Reader 中可以方便地浏览。
时至今日，经过MathWorks公司的不断完善，MATLA已经发展成为适合多学科，多种工作平台的功能强大大大型软件。
在国外，MATLABS经经受了多年考验。
在欧美等高校，MATLA已经成为线性代数，自动控制理论，数理统计，数字信号处理，时间序列分析，动态系统仿真等高级课程的基本教学工具；成为攻读学位的大学生，硕士生，博士生必须掌握的基本技能。
在设计研究单位和工业部门，MATLA被广泛用于科学研究和解决各种具体问题。
在国内，特别是工程界，MATLA一定会盛行起来。
可以说，无论你从事工程方面的哪个学科，都能在MATLA里找到合适的功能。
2. MATLAB勺语言特点一种语言之所以能如此迅速地普及，显示出如此旺盛的生命力，是由于它有着不同于其他语言的特点，正如同FORTRA和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样，被称作为第四代计算机语言的MATLA，B 利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。