第三次作业

一、叙述图像文件的主要格式；叙述空间域图像锐化的目的和主要方法

1、图像文件的主要格式有8种，如下所示：

○1BMP格式: Windows系统下的标准位图格式，未经过压缩，一般图像文件会比较大。在很多软件中被广泛应用。

○2JPEG格式：也是应用最广泛的图片格式之一，它采用一种特殊的有损压缩算法，将不易被人眼察觉的图像颜色删除，从而达到较大的压缩比(可达到2:1甚至40:1)，因为JPEG 格式的文件尺寸较小，下载速度快，所以是互联网上最广泛使用的格式。

○3GIF格式：最大的特点是不仅可以是一张静止的图片，也可以是动画，并且支持透明背景图像，适用于多种操作系统，“体型”很小，网上很多小动画都是GIF格式。但是其色域不太广，只支持256种颜色。

○4PSD格式：Photoshop的专用图像格式，可以保存图片的完整信息，图层、文字都可以被保存，图像文件一般较大。

○5PNG格式：与JPG格式类似，网页中有很多图片都是这种格式，压缩比高于GIF，支持图像透明，可以利用Alpha通道调节图像的透明度,是网页三剑客之一Fireworks的源文件。

○6TIFF格式：它的特点是图像格式复杂、存贮信息多，在Mac中广泛使用的图像格式，正因为它存储的图像细微层次的信息非常多，图像的质量也得以提高，故而非常有利于原稿的复制。很多地方将TIFF格式用于印刷。

○7TGA格式：TGA的结构比较简单，属于一种图形、图像数据的通用格式，在多媒体领域有着很大影响，在做影视编辑时经常使用，例如3DS MAX输出TGA图片序列导入到AE里面进行后期编辑。

○8EPS格式：苹果Mac机的用户则用得较多。它是用PostScript语言描述的一种ASCII码文件格式，主要用于排版、打印等输出工作。

2、空间域图像锐化的目的

一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。

空间域图像锐化的主要方法

一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。

所以有以下三种锐化方法：梯度算子、其他锐化算子、拉普拉斯算子。

○1梯度算子

图像的边缘最直观的表现就是边缘两侧的灰度值相差比较大，在微积分中我们学过梯度的概念梯度是一个列向量，可表示为：

G[f(x,y)]=[∂f∂x

∂f

∂y ]=[G

x

G

y

]T=[∂f

∂x

∂f

∂y

]T

而某点处梯度的模很好的反应了该点两侧的变化大小。所以，梯度值很大的点也就代表了图像的边缘，而在实际计算中，为了降低运算量，一般用一下两种方法来代替模运算

由于数字图像处理中处理的是数字离散信号，所以我们用差分来等同于连续信号中的微分运算。典型的梯度运算有

而另一种称为Roberts梯度的差分运算可由下来表示

实现上述方法的代码

import cv

def Sharp(image,flag1=0,flag2=0):

w = image.width

h = image.height

size = (w,h)

iSharp = cv.CreateImage(size,8,1)

for i in range(h-1):

for j in range(w-1):

if flag2 == 0:

x = abs(image[i,j+1]-image[i,j])

y = abs(image[i+1,j]-image[i,j])

else:

x = abs(image[i+1,j+1]-image[i,j])

y = abs(image[i+1,j]-image[i,j+1])

if flag1 == 0:

iSharp[i,j] = max(x,y)

else:

iSharp[i,j] = x+y

return iSharp

image = cv.LoadImage('lena.jpg',0)

iMaxSharp = Sharp(image)

iAddSharp = Sharp(image,1)

iRMaxSharp = Sharp(image,0,1)

iRAddSharp = Sharp(image,1,1)

cv.ShowImage('iMaxSharp',iMaxSharp)

cv.ShowImage('image',image)

cv.ShowImage('iAddSharp',iAddSharp)

cv.ShowImage('iRAddSharp',iRAddSharp)

cv.ShowImage('iRMaxSharp',iRMaxSharp)

cv.WaitKey(0)

○2其他锐化算子

利用梯度和差分原理组成以下锐化算子：

Sobel算子

Prewitt算子

Isotropic算子

实现该算子算法的代码：

import cv

def SuanSharp(image,arrayX,arrayY):

w = image.width

h = image.height

size = (w,h)

iSuanSharp = cv.CreateImage(size,8,1)

tmpX = [0]*9

tmpY = [0]*9

for i in range(1,h-1):

for j in range(1,w-1):

for k in range(3):

for l in range(3):

tmpX[k*3+l] = image[i-1+k,j-1+l]*arrayX[k*3+l] tmpX[k*3+l] = image[i-1+k,j-1+l]*arrayX[k*3+l] iSuanSharp[i,j] = sum(tmpX)+sum(tmpY)

return iSuanSharp