数字图像处理实验四

数字图像处理—实验四

一．实验内容：

⑴图像的锐化：使用Sobel，Laplacian算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。

⑵综合练习：对需要进行处理的图像分析，正确运用所学的知识，采用正确的步骤，对图像进行各类处理，以得到令人满意的图像效果。

[3] 编程实现Roberts梯度锐化算法。

二．实验目的：

学会用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影

响。

imfilter；fspecial；imadjust；

三．实验步骤：

1．仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内

容。

2．将cameraman.jpg图像文件读入Matlab，使用imfilter函数分别采用Sobel，Laplacian算子对其作锐化运算，

显示运算前后的图像。算子输入方法(两种方法都

做)：

(1)用fspecial函数产生（注意：fspecial仅能产生垂直方向

sobel算子，产生Laplacian算子时alpha参数选择0，详

见Help）。

(2)直接输入，其中Sobel算子形式为

（水平Sobel）（垂直Sobel）

Laplacian算子形式为

。

对于Sobel算子，采用生成图像；对于Laplacian算子，

直接采用计算结果作为锐化后图像。

figure;

subplot(2,3,1);

i1=imread('D:\images\cameraman.tif');

i1=im2double(i1);

imshow(i1);title('Input Image');

subplot(2,3,2);

h=fspecial('sobel');

g=h.';

T1= imfilter(i1, h);

T2=imfilter(i1, g);

T3=sqrt(T1.^2+T2.^2);

imshow(T3);title('方法一sobel算子'); subplot(2,3,3);

h = fspecial('laplacian',0);

T4= imfilter(i1, h);

imshow(T4);title('方法一laplacian算子'); subplot(2,3,4);

dx=[-1 -2 -1

0 0 0

1 2 1];

dy=[-1 0 1

-2 0 2

-1 0 1];

T5= imfilter(i1, dx);

T6= imfilter(i1, dy);

T7=sqrt(T1.^2+T2.^2);

imshow(T7);title('方法二sobel算子');

subplot(2,3,5);

h = [0 -1 0

-1 4 -1

0 -1 0];

T8= imfilter(i1, h);

imshow(T8);title('方法二laplacian算子');

3．将skeleton.jpg图像文件读入Matlab，按照以下步骤对其进行处理：

1）用带对角线的Laplacian对其处理，以增强边缘。

对角线Laplacian算子为。

2）将1）结果叠加到原始图像上。可以看出噪声增强了(Laplacian算子对噪声敏感)，应想法降低。

3）获取Sobel图像并用imfilter对其进行5×5邻域平均，以减少噪声。

4）获取2)和3)相乘图像，噪声得以减少。

5）将4）结果叠加到原始图像上。

6）最后用imadjust函数对5)结果做幂指数为0.2的灰度变换。

figure;

subplot(2,4,1);

i1=imread('D:\images\skeleton.jpg');

i1=im2double(i1);

imshow(i1);title('Input Image');

subplot(2,4,2);

h = [-1 -1 -1

-1 8 -1

-1 -1 -1];

T1= imfilter(i1, h);

imshow(T1);title('laplacian算子');

subplot(2,4,3);

T2=T1+i1;

imshow(T2);title('1)叠加原图像');

subplot(2,4,4);

h=fspecial('sobel');

T3=imfilter(i1,h);

imshow(T3);title('sobel算子');

subplot(2,4,5);

h = fspecial('average',[5 5]);

T4=imfilter(T3,h);

imshow(T4);title('5*5邻域平均');

subplot(2,4,6);

T5=T2.*T4;

imshow(T5);title('2)和3)相乘');

subplot(2,4,7);

T6=T5+i1;

imshow(T6);title('4）叠加原图像');

subplot(2,4,8);

T7=imadjust(T6,[],[],0.2);

imshow(T7);title('output image');

4．编写Roberts梯度锐化函数。Roberts梯度为

。

锐化图像的形成以下式为准，

L G=255，L B=0，门限T适当选择。要求：输入参数为待锐化图像和设定的门限，输出为锐化后图像。读入

cell.jpg图像进行验证。显示图像时给出选择的门限值。