基于matlab图像锐化算法的研究与实现 开题报告
开题报告基于MATLAB图像处理软件设计
西安邮电学院毕业设计(论文)开题报告通信工程系通信工程专业 10 级 1005 班课题名称：基于MATLAB图像处理软件设计学生姓名：田敏学号：03101182指导教师：李瑛报告日期： 2014-3-101．本课题所涉及的问题及应用现状综述MATLAB语言的产生是与数学计算紧密联系在一起的。
1980年，美国新墨西哥州大学计算机系主任CleveMoler为学生编写的程序，收到了广泛的欢迎。
所涉及问题如下：（1）研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点、主要内容以及应用。
（2）学习MATLAB软件的相关知识，以及其优缺点。
（3）熟练掌握MATLAB软件在图像处理中的应用。
（4）完成系统的整体设计，各功能模块设计。
（5）向做好的平台中添加图像，图像读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化压缩等操作。
应用现状如下：在现代生活中，随着计算机的不断发展，人们对图像信息的需求越来越大，这已经涉及到空间科学，工程科学，医学以及日常生活的方方面面。
国内外一些比较有实力的大学和公司，如：清华大学，华盛顿大学和sonny公司等都开发了相当成熟的图像处理系统。
MATLAB软件越来越被广泛的应用到图像处理中，它具有强大的图像处理工具箱和相当丰富的源代码，语法比较简单，是一种基于矩阵为基本变量的可视化语言。
国内研究具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB—IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
TDB—IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP数字信号处理器的高级视频和图像系统。
该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。
2．本课题需要重点研究的关键问题、解决的思路及实现预期目标的可行性分析关键问题：（1）学习数字图像处理的相关知识及MTALAB软件的使用方法。
（2）熟练掌握MATLAB在图像处理中各方面的应用。
基于MATLAB的图像分割算法研究开题报告
1213周系统测试，完善程序功能。
1415周按照规定要求完成毕业论文。
六、指导教师意见
签字： 年见
签字： 年 月 日
2、图像边缘检测方法用于图像处理的历史
在图像分割中，边缘检测方法可以说是人们研究的最多的方法，它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常我们将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型。阶跃边缘中边缘两边的灰度值有明显的变化;而屋顶状边缘中边缘位于灰度增加与减少的交界处。在数学上可利用灰度的导数来刻划边缘点的变化，对阶跃边缘、屋顶状边缘分别求其一阶、二阶导数。可见，对阶跃边缘点儿其灰度变化曲线的一阶导数在A点达到极大值;二阶导数在A点与零交叉。对屋顶状边缘点B，其灰度变化曲线的一阶导数在B点与零交叉，二阶导数在B点达到极值。
本课题就是从这一起点出发，分别采用边界分割和分水岭变换两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。
二、课题关键问题及难点问题
1、基于边缘分割的图像分割算法的应用。
2、Hough变换的线检测方法与仿真实现。
3、利用各种算子进行图像分割并仿真实现
4、图像分割的仿真与实现。
5、基于分水岭变换进行图像分割
多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，人们对其的关注和投入不断提高。它是一种重要的图像分析技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，图像分割结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像的加工主要处于图像处理的层次，图像分割后，对图像的分析才成为可能。另外，图像分割在实际中也得到了广泛的应用，在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，也是研制和研发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。
基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究
波变换和改进的 Ｐｒｅｗｉｔｔ算子边缘检测的图像融合算法：首先将 板 如下 ：
原 始 图像采 用 中值 滤 波 的方 法 进行 处 理 ；然 后 对 滤波 后 的 图像
『一１ —１ —１］
ｆ１ ０ —１ｌ
进行直方图均衡化 的方法增强 ，增强后的图像分别进行小波变 换 的边缘 检 测方 法 和改进 的 Ｐｒｅｗｉｔｔ算 子的边 缘检 测方 法 。本算
度 。是 一种 理 想 的图像 边缘 检测 方法 。
提 升 。
Ｐｒｅｗｉｔｔ边缘 检 测 的原理 是在 图像 空 间 中使用 模板 和 两个 方 本 文将传 统算 法 和本文 改进 型算 法在 Ｍａｔｌａｂ平 台上 进 行 了
向 的 图像 邻 域 卷 积 ，两方 向模 板 分 别 检 测 水平 边 缘 和 垂 直 边 仿 真对 比测Biblioteka ， 缘 ，算法 如下 表示 ：
别 ，而 基 于小 波变 换 的边 缘 检 测方 法 不仅 具 有 良好 的抗 噪声 ， 显 。为 了 同时保 证 图像 处 理 的精 度 和速 度 ，因此 只考 虑 增加 两
又能 保 持 图像 边缘 细 节 。 因此 ，本文 提 出 了 一种 基于 边缘 的小 个 算 子模 板 ，并 所 以考 虑 算 子 模板 增 加 两 个 方 向 ，增 加 算 子 模
，对 传 统 的
０。 ，
９０ｏ
，
１８０ｏ
，
２７０ｏ方
向可
以获
得
比较
好
的边缘
检
测效
果
，而其他
Ｐｒｅｗｉｔｔ算 子 的 滤波 窗 口进 行 改 进 ，边 缘 检测 算 子从 两 个 增加 到 方 向如 ４５ｏ，１３５￣，２２５。 等这 些 方 向上的边 缘检 测效 果 很不 理想 。
基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告
山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于matlab在数字图像增强处理中的应用学院名称测绘学院专业班级测绘05级5班学生姓名吴兆艳学号0503016220指导教师陶秋香填表时间：2009年04月10日填表说明1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。
3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。
4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。
5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。
设计（论文）题目Matlab在数字图像增强中的应用设计（论文）类型（划“√”）工程设计应用研究开发研究基础研究其它√一、本课题的研究目的和意义在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。
用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。
在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之，输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告一、选题背景和意义图形图像处理是一项重要的计算机技术，在现代社会得到了广泛应用。
图形图像处理技术主要是指利用计算机对图像进行处理、分析、压缩、存储等操作。
MATLAB是一种非常流行的科学计算软件，具有强大的计算和图形处理功能，被广泛应用于科学计算、工程分析、数据探索等领域。
本项目旨在基于MATLAB实现一个图形图像处理系统，该系统可以对图像进行各种处理，并能将处理结果直观地展示。
二、研究内容和目标1. 系统需求分析首先对图形图像处理系统的需求进行分析，确定该系统需要实现的功能和具体的运行环境。
目标是基于MATLAB实现一个简单易用的图形图像处理系统，具有一定的实用性。
2. 图像处理算法研究选择常用的几种图像处理算法进行研究，包括图像滤波、边缘检测、二值化处理、形态学处理等。
研究各种算法的原理和实现方式，为后续系统的实现提供基础。
3. 系统设计和实现根据系统需求和图像处理算法的研究结果，对系统进行设计和实现。
设计包括系统结构、界面设计和算法实现等。
实现方面需要考虑MATLAB 编程语言特有的特点和使用需要注意的事项。
4. 系统测试和性能分析对系统进行全面的测试和性能分析，检验系统是否达到预期的目标。
分析系统的性能，包括运行速度、处理效果等指标。
三、研究方法和步骤1. 文献综述：针对图像处理技术和MATLAB编程语言相关文献进行综述和分析。
深入研究图像处理算法的原理和实现方式，熟悉MATLAB编程语言的基本语法和运用方式。
2. 需求分析：通过调研和访谈等方式，明确图形图像处理系统的需求，包括功能、性能和运行环境等方面。
3. 系统设计：根据需求分析结果，设计系统的结构和界面，并确定具体的算法实现方式。
4. 系统实现：依据系统设计方案，利用MATLAB编程语言实现图形图像处理系统。
5. 系统测试：对系统进行全面的测试和调试，评估系统的运行速度、处理效果等性能指标。
基于MATLAB的图像锐化算法研究
中北大学课程设计说明书学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究指导教师：陈平职称: 副教授2013 年 12 月 15 日中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程课程设计题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日课程设计任务书课程设计任务书目录1 绪论 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 MATLAB对图像处理的特点 (1)1.3 图像锐化概述 (2)1.4 图像锐化处理的现状和研究方法 (2)2 设计目的 (2)3 设计内容和要求 (2)4 总体设计方案分析 (2)5 主要算法及程序 (4)5.1 理想高通滤波器锐化程序 (4)5.2 高斯高通滤波器锐化程序 (5)5.3 高提升滤波器锐化程序 (6)6 算法结果及比较分析 (8)6.1 理想高通滤波器锐化结果 (8)6.2 高斯高通滤波器锐化结果 (9)6.3 高提升滤波器锐化结果 (10)6.4 算法结果比较分析 (11)7 设计评述 (11)参考文献 (12)1 绪论数字图像处理（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，当时的电子计算机已经发展到一定水平，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，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，常见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。
基于matlab数字图像处理的开题报告
毕业设计(论文)开题报告题目：基于Matlab的数字图像处理学生姓名：学号：专业：通信工程指导教师：2011年 3 月 13 日一．文献综述：随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。
人们传递信息的主要媒介是语音和图像。
在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。
图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。
人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。
数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。
图像是当光辐射能量照在物体上，经过他的反射或透射，或有发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像一般用Image表示，是视觉景物的某种形式的标记和记录。
通俗的说，图像是指利用技术手段把目标原封不动的再现。
由于图像感知的主题是人类，所以不仅可以将图像看作是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或颜色变化的分布，还可以包括人的心理因素对图像接收和理解所产生的影像。
一般认为图片是图像的一种类型，在一些教科书中将其定义为“经过核实的光照后可见物体的分布”，图片强调了现实世界中的可见物体。
图形是指人为的图形，如图画，动画等人造的二维或三维图形，他强调应用一定的数学模型生成图形。
图形学是研究应用计算机生成，处理和显示图形的一门学科。
它涉及利用计算机将有概念或数学描述所表示的物体图像进行处理和现实的过程，侧重点在于根据给定的物体描述数学模型，光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像的过程。
而图像处理进行的却是与其相反的过程，提示基于画面进行二维或三维物体模型的重建，这在很多场合是十分重要。
从20世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了飞跃发展。
基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计
基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计摘要在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化。
图像增强的目的在于通过处理有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种，其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。
而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。
图像锐化最常用的方法是梯度锐化法，但除梯度算法外，图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法，本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。
最后对MATLAB做了介绍，并运用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并记录结果。
通过对各种算法仿真和比较，每种算法都有各自的优缺点。
在分析了本论文采用的图像特点后，有针对性的对Laplacian算法进行了改进，即采用高提升滤波来提高图像的亮度。
实验结果表明，此方法可行，达到了预期的锐化效果。
关键词：图像增强；边缘；MATLAB；图像锐化AbstractIn the process of image acquisiting, the image quality will be degraded due to a variety of factors. Image enhanceing is aimed at highlighting some interested information that is easy to analyze for people and machine and inhibiting some useless information to enhance the image value. Image sharpening is a partion operation method of image enhancing in spatial domain, and its purpose is to enhance and judge the edge of the image and profile information and the specific method of the image sharpening uses differential to make the edge so prominent and clear.The most commonly used method of image sharpening isgradient sharpening. But apart from the gradient algorithm, image sharpening methods also have Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian and etc. These methods were introduced, compared and analyzed. Finally, MATLAB is introduced. And a part of the image sharpening algorithm is achievd and the results afe recorded. Through the simulation and comparison of the various algorithms, each algorithm has its own advantages and disadvantages. After the features of the image using in this paper are analyzed, it improves the Laplacian algorithm contrapositively, namely using high-elevating filtering to improve the brightness of the image. Experimental results show that the method is feasible and achieves the desired sharpening effect.Key words: Image enhancing; Edge;MATLAB; Image Sharpening目录1 引言 (1)1.1图像及其特点 (1)1.2图像的文件格式 (1)1.3 数字图像处理 (5)1.3.1 数字图像处理概述 (5)1.3.2 数字图像处理发展概况 (5)1.3.3数字图像处理主要研究内容 (6)1.3.4 数字图像处理的基本特点 (7)1.3.5数字图像处理的优点 (8)1.3.6 数字图像处理的应用 (8)1.4 图像锐化的研究背景 (10)1.5研究图像锐化的目的和注意事项 (10)1.6本文内容的安排 (10)2 图像锐化 (11)2.1 微分法 (11)2.1.1 梯度法（Gradieut） (11)2.1.2 Sobel算法 (13)2.1.3 LOG算子 (14)2.2 拉普拉斯算子 (14)2.3 高通滤波法 (15)2.3.1 空间域高通滤波 (15)2.3.2 频率域高通滤波 (16)2.3.3 统计差值法(用于勾边处理) (17) 2.4 MATLAB中如何实现图像锐化 (17)2.5 总结 (18)3 锐化的边缘检测法与锐化算子 (19) 3.1边缘检测法 (19)3.1.1 梯度算子 (19)3.1.2 梯度算子在MATLAB中的实现 (20) 3.2拉普拉斯算子 (21)3.3 边缘连接方法 (21)3.4 边缘检测的MATLAB实现方法 (22) 3.5 MATLAB的实现程序如下 (23)3.6 结论 (23)4 MATLAB简介及GUI设计 (24)4.1 MATLAB简介 (24)4.2图形用户界面GUI (24)4.3 GUI设计原理及简介 (25)4.4 设计方法 (25)4.4.1 图形用户界面设计工具 (25)4.4.2 菜单设计 (26)4.4.3 对话框设计 (26)4.4.4 句柄图形 (27)4.4.5 图形对象句柄命令 (27)4.5 总结 (27)5 结论与展望 (28)5.1 结论 (28)5.2 展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)基于MA TLAB 的图像锐化算法研究与仿真1 引言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
图像锐化处理实验报告
图像锐化处理实验报告图像锐化处理实验报告一．实验目的学会用Matlab 中的函数对输入图像按实验内容对图像进行锐化，感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响，最后进行综合练习。
二．实验内容1.仔细阅读Matlab 帮助文件中有关以下函数的使用说明，主要有imfilter 、fspecial 、imadjust 等。
2.使用imfilter 函数分别采用Sobel ，Laplacian 算子对cameraman.jpg 图像作锐化运算，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（fspecial 仅能产生垂直方向sobel 算子，产生Laplacian 算子时alpha 参数选择0）。
(2)直接输入Sobel 算子形式为121000121x d ---⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（水平Sobel ） 101202101y d -⎡⎤=-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦（垂直Sobel ） Laplacian 算子形式为010141010-⎡⎤--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦。
对于Sobel 22x y d d +生成图像；对于Laplacian 算子，直接采用计算结果作为锐化后图像。
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111181111---⎡⎤--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦。
(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)，应想办法降低。
(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。
4.编写Roberts 梯度锐化函数。
基于matlab的图像增强方法研究开题报告
基于matlab的图像增强方法研究开题报告1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。
如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。
图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。
1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。
一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。
图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。
实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。
然而在一般情况下经过图像的传送和转换如成像、复制、扫描、传输和显示等经常会造成图像质量的下降即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。
实验二报告 图像锐化、伪彩色处理
实验二图像锐化及伪彩色处理
一、实验目的：
1、掌握图像锐化、伪彩色处理的基本原理和基本方法，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。
2、编写MATLAB程序,采用不同算子对图像进行锐化处理。
3、编写MATLAB程序，实现对灰度图像的伪彩色处理。
4、学会比较图像处理结果并分析原因。
二、实验要求
1.能够对单色图像进行伪彩色处理，能够分析彩色图像。
2.能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的锐化性能。
完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
三、实验仪器
PC一台，MATLAB软件。
(一) 试分别用roberts、sobel 、Prewitt、log四种算子编写MATLAB程序对Miss.bmp图像及添加高斯噪声的Miss图像进行锐化，提取边缘信息。
要求：
1. 显示原图像和对其锐化后的各个图像，并分别为之命名为：“原始图像”、“Robert算子锐化结果”、“sobel算子锐化结果”、“Prewitt算子锐化结果”、“高斯－拉普拉斯算子锐化结果”
2. 显示添加噪声的图像及对其锐化后的各个图像，并分别为之命名为：“添加噪声后的图像”、“Robert算子锐化结果”、“sobel算子锐化结果”、“Prewitt算子锐化结果”、“高斯－拉普拉斯算子锐化结果”
3.比较几种方法的锐化效果，并分析原因
程序实现
(二) 运行下列采用8个灰度级密度分割的伪彩色变换程序，观察结果，并分别采用2、16、32个灰度级进行伪彩色处理，编程后运行，观察并比较结果。
(三)采用灰度级彩色变换的方法，编写MATLAB程序，实现Miss.bmp图像的灰度级彩色变换。
基于MATLAB的数字图像锐化
吉林化工学院信息与控制工程学院专业设计说明书专业综合设计任务书一．设计题目：基于Matlab的图像锐化设计二．适用专业电子信息工程专业三．设计目的1．熟悉Matlab软件的使用；2．掌握图像处理的基本步骤；3．掌握图像锐化基本原理。
四．设计任务及要求使用Matlab软件对传统空域锐化和频域锐化算法进行研究和仿真。
通过仿真结果的对比和分析。
1.应用Matlab实现传统的图像锐化算法；2.通过编程对一张实际图片进行试验对比；3.撰写专业综合设计报告。
五．设计内容1.应用Matlab实现Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian算法中的任意两种。
2.利用Matlab对高通滤波法中的理想高通滤波法、巴特沃斯滤波法、梯度高通滤波、指数高通滤波方法中任意两种进行实验测试；3.对一张实际图片不同方法进行试验对比；4.撰写专业综合设计报告。
六．设计时间及进度安排设计时间共三周（2015.09.07～2015.09.27）,具体安排如下表：I基于MATLA的数字图像锐化设计七、指导教师评语及学生成绩II吉林化工学院信息与控制工程学院专业设计说明书目录专业综合设计任务书 (I)目录............................................................................................................................................................. I II 第1章概述 ................................................................................................................................................... - 1 -1.1专业综合设计的目的...................................................................................................................... - 1 -1.2图像锐化的研究背景...................................................................................................................... - 1 -1.3图象锐化的目的 .............................................................................................................................. - 1 - 第2章图像锐化基本原理 .......................................................................................................................... - 2 -2.1图像锐化........................................................................................................................................... - 2 -2.1.1图像锐化基本概况............................................................................................................... - 2 -2.1.2图像锐化算法 ....................................................................................................................... - 2 -2.2.1 Prewitt锐化算法................................................................................................................... - 3 -2.2.2 Sobel锐化算法..................................................................................................................... - 3 -2.2.3 Laplacian算法 ...................................................................................................................... - 3 -2.3 频域锐化算法.................................................................................................................................. - 4 -2.3.1 理想高通滤波器.................................................................................................................. - 4 -2.3.2 巴特沃斯高通滤波器.......................................................................................................... - 5 -2.3.3 指数高通滤波器.................................................................................................................. - 5 -2.3.4 梯形高通滤波器.................................................................................................................. - 5 - 第3章基于MATLAB的数字图像锐化设计.......................................................................................... - 7 -3.1 sobel算法锐化 ................................................................................................................................. - 7 -3.1.1程序设计流程 ....................................................................................................................... - 7 -3.1.2运行结果与分析................................................................................................................... - 8 -3.2 Laplacian算法锐化.......................................................................................................................... - 9 -3.2.1程序设计流程 ....................................................................................................................... - 9 -3.2.2运行结果与分析................................................................................................................... - 9 -3.3 理想高通滤波器 ........................................................................................................................... - 10 -3.3.1程序设计流程 ..................................................................................................................... - 10 -3.3.2运行结果与分析................................................................................................................. - 11 -3.4 巴特沃斯高通滤波器................................................................................................................... - 12 -3.4.1程序设计流程 ..................................................................................................................... - 12 -3.4.2运行结果与分析................................................................................................................. - 13 - 第四章结论 ................................................................................................................................................. - 14 - 参考文献 ....................................................................................................................................................... - 15 -III基于MATLA的数字图像锐化设计附录................................................................................................................................................................ - 16 -IV吉林化工学院信息与控制工程学院专业综合设计说明书第1章概述1.1专业综合设计的目的专业综合设计是学生理论联系实际的重要实践教学环节，是对学生进行的一次综合性专业设计训练。
基于Matlab的图像锐化的研究
基于Matlab的图像锐化的研究杨虹;吴萌【摘要】When we deal with the images,the images often need smoothing,but the contour of the smoothed image always become blurred.In order to change this influence,we need to sharpen the images,in order to show the edge information of the images.We studied several method of the image sharpening, at the same time,we improve the algorithm of the Sobel,simulationing these algorithm by Matlab,analysis oftheir advantages and determination,provide a reference for engineering applications.%在图像处理时，常常需要对图像进行平滑，但是平滑后图像的轮廓往往变的有些模糊，为了改变这一影响，需要对图像进行锐化处理，使图像边缘信息呈现出来。
对几种图像锐化的方法进行研究，并且对Sobel算法进行改进，进一步对各种方法进行Matlab仿真，分析它们的优缺点，为工程应用提供参考。
【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】2页(P41-42)【关键词】图像处理;Sobel算法;Matlab【作者】杨虹;吴萌【作者单位】重庆邮电大学光电工程学院重庆 400065;重庆邮电大学光电工程学院重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像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拟制正好相反[1]。
基于Matlab的图像处理算法优化与实验
基于Matlab的图像处理算法优化与实验一、引言图像处理是计算机视觉领域的重要分支，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于Matlab的图像处理算法优化与实验，旨在提高图像处理算法的效率和准确性。
二、图像处理算法优化1. 图像去噪图像去噪是图像处理中常见的问题，影响着图像的清晰度和质量。
在Matlab中，可以利用各种去噪算法对图像进行处理，如中值滤波、均值滤波、小波变换等。
通过比较不同算法的效果和速度，优化选择最适合的去噪方法。
2. 图像增强图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更加清晰和易于分析。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度变换等方法对图像进行增强。
通过调整参数和比较实验结果，优化图像增强算法，提高图像的质量。
3. 特征提取特征提取是图像处理中的关键步骤，用于从原始图像中提取出有用信息。
在Matlab中，可以利用各种特征提取算法，如边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
通过优化算法参数和选择合适的特征描述子，提高特征提取的准确性和稳定性。
三、实验设计与结果分析1. 实验环境搭建在进行图像处理算法优化实验前，需要搭建合适的实验环境。
选择适当的Matlab版本和工具箱，并准备测试用的图像数据集。
2. 实验步骤步骤一：对比不同去噪算法在同一张图片上的效果，并记录去噪前后的PSNR值。
步骤二：比较不同图像增强方法对同一张图片的效果，并进行主观评价。
步骤三：提取同一组图片的特征，并比较不同特征提取算法的性能。
3. 实验结果分析根据实验数据和结果分析，可以得出以下结论： - 在某些情况下，中值滤波比均值滤波效果更好； - 直方图均衡化对于低对比度图像效果显著； - Harris角点检测在复杂背景下表现更稳定。
四、结论与展望通过基于Matlab的图像处理算法优化与实验研究，我们可以得出一些有益的结论，并为未来研究方向提供参考。
基于matlab的图像预处理技术研究【开题报告】
毕业设计（论文）开题报告题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1选题的背景、意义众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件，如果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。
图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的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。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
计算机图像处理——图像锐化算法实现
南京信息工程大学 实验（实习）报告实验名称 图像锐化算法实现 实验（实习）日期 2013.12.04 得分 指导教师 范春年计算机系 专业 软件工程 年级 3 班次 3 姓名 张渊 学号 20112344931一、实验目的：1．了解图像锐化的目的和意义，巩固所学的图像锐化的理论知识和相关算法；2．掌握微分算子对图像锐化的方法；3．熟练掌握空域中常用的锐化滤波器；4．利用MATLAB程序进行图像锐化（要求：不得调用Matlab自带的图像函数，但可以调用其它数学函数），观察图像锐化的效果。
二、实验内容：1.读入一幅灰度图像2.分别利用Roberts、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对一幅灰度数字图像（cameraman.tif）进行边缘检测，显示处理前图像和检测的边缘图3.根据获得的梯度图，分别采用5种锐化输出处理方式，显示锐化输出前后的图像三、实验要求：1.用Matlab语言进行编程，实现上述功能，并尽量使得程序具有通用性，3种算子3个.m文件。
2.撰写实验报告并附上所用程序和结果。
四、实验源码clear;clc;f=imread('cameraman.tif');g=imnoise(f,'salt & pepper',0.02);k1=g;k2=g;k3=g;k4=g;k5=g;[m n]=size(g);for x=2:m-1for y=2:n-1a=g(x-1:x+1,y-1:y+1);a2=sort(a);k1(x,y)=a2(1);k2(x,y)=a2(5);k3(x,y)=a2(9);k4(x,y)=round(mean2(a)); k5(x,y)=(k1(x,y)+k3(x,y))/2; endendsubplot(241),imshow(f); subplot(242),imshow(g); subplot(243),imshow(k1); subplot(244),imshow(k2); subplot(245),imshow(k3); subplot(246),imshow(k4); subplot(247),imshow(k5);五、实验结果及截图。
基于MATLAB的图像处理算法优化与实现
基于MATLAB的图像处理算法优化与实现图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理算法的设计、优化和实现。
本文将探讨基于MATLAB的图像处理算法优化与实现的相关内容，包括算法原理、优化方法和实际案例分析。
1. 图像处理算法概述图像处理算法是对数字图像进行操作以获取所需信息或改善图像质量的方法。
常见的图像处理算法包括滤波、边缘检测、分割、特征提取等。
在MATLAB中，这些算法通常通过调用内置函数或自定义函数来实现。
2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括各种函数和工具，可以方便地进行图像读取、显示、处理和分析。
通过MATLAB，用户可以快速实现各种图像处理算法，并进行可视化展示。
3. 图像处理算法优化3.1 算法效率优化在实际应用中，图像处理算法的效率往往是一个重要考量因素。
通过对算法进行优化，可以提高算法的执行速度和性能表现。
在MATLAB中，可以通过向量化编程、并行计算等方式对图像处理算法进行效率优化。
3.2 算法精度优化除了效率外，算法的精度也是优化的重点之一。
通过调整参数、改进算法逻辑等方式，可以提高图像处理算法的准确性和稳定性。
在MATLAB中，可以通过调试代码、对比实验等方法对算法进行精度优化。
4. 实例分析：图像去噪算法优化以图像去噪算法为例，介绍如何基于MATLAB进行图像处理算法的优化与实现。
4.1 算法原理图像去噪是图像处理中常见问题之一，常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。
这里以均值滤波为例，介绍其原理：对每个像素点周围邻域内的像素值取平均值来代替该像素值，从而达到去除噪声的目的。
4.2 算法优化在MATLAB中实现均值滤波算法时，可以通过矩阵运算来提高计算效率；同时可以调整滤波窗口大小和权重系数来优化去噪效果；还可以结合其他滤波方法进行组合优化，如联合使用中值滤波和小波变换等。
图像锐化实验报告
实验报告实验题目：图像锐化实验实验目的：掌握图像锐化算法的基本原理 实验要求：利用matlab 来实现图像的锐化 实验原理或内容：1. 图像锐化的基本原理图像在传输和转换过程中，一般来讲，质量都要降低，除了噪声的因素之外，图像一般都要变得模糊一些。
这主要因为图像的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图像的细节轮廓不清晰。
图像锐化的作用就是补偿图像的轮廓，使图像较清晰。
与图像平滑处理相对应，图像锐化也可分为空间域图像锐化法和空间频率域图像锐化法两大类型。
本实验主要用到空域高通滤波—微分法图像锐化 微分法图像锐化在图像锐化中，最常用的微分法采用梯度的概念来实现。
设有一幅图像f （x ，y ），它的梯度采用数学概念描述，是一个向量，定义为Ty f xf y x f G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂=)],([ 该梯度向量的模为2/122)],([⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=y f x f y x f G (4-1)数字图像处理中，把（4-36）式所表示的值，)],([y x f G 称为图像f （x ，y ）的梯度，它是x ，y 的函数，因而实际上是图像f （x ，y ）的梯度图像。
对于数字图像f （x ，y ）来讲，微分∂f/∂x 和∂f/∂y 只能用差分来近似。
（4－1）式按差分运算近似以后的梯度表达式为|G [f （x ，y ）]|＝{［f （x ，y ）－f （x ＋1，y ）］2十[f （x ，y ）－f (x ，y ＋1)] 2}1/2（4－2）另一种常用的梯度称为Roberts 梯度，定义为|G [f （x ，y ）]|＝{［f （x ，y ）－f （x ＋1，y+1）］2十[f （x+1，y ）－f (x ，y ＋1)] 2}1/2（4—3）利用（4—37）和（4－38）式计算梯度时，计算量较大，为节省计算机计算时间，在计算精度允许的情况，可采用绝对差算法。
基于Matlab的几种图像锐化处理算法研究
第34卷第12期2018年12月商丘师范学院学报JOUＲNAL OF SHANGQIU NOＲMAL UNIVEＲSITY Vol．34No．12Dec．2018收稿日期：2017－12－17作者简介：关雪梅（1976—），女，满族，辽宁省大连人，辽宁对外经贸学院教授，硕士，主要从事计算机图像处理的研究．基于Matlab 的几种图像锐化处理算法研究关雪梅（辽宁对外经贸学院基础课教研部，辽宁大连116052）摘要：在社会各行业中数字图像处理技术应用非常广泛，由于Matlab 工具软件处理图像具有简单而直接的特点，大部分图像处理过程是在Matlab 上实现的．在进行数字图像处理时，经常要通过图像锐化处理来突出图像的边界信息，本文主要进行基于Matlab 的几种图像锐化处理算法分析比较研究，以便在后续的图像处理过程中能既快又精准地完成数字图像的转换．关键词：Matlab ；Ｒoberts 算子；Sobel 算子；Laplacian 算子；Prewitt 算子中图分类号：TP391．41文献标识码：A 文章编号：1672－3600（2018）12－0012－03Several studies sharpening image processing algorithms based on MatlabGUAN Xuemei（Basic Course Teaching and Ｒesearch Department ，Liaoning University of International Business and Economics ，Dalian 116052，China ）Abstract ：Digital image processing technology is widely applied in all sectors of society．Because Matlab tool processing software has simple and direct characteristics ，most image processing processes are implemented on Matlab．In digital image processing ，often to highlight the image edge information by image sharpening ，this article mainly carries on the comparative study of several Matlab algorithm based on image sharpening processing ，so as to be able to quickly and accurately complete digital image conversion in the process of image processing in the subsequent．Key words ：Matlab ；Ｒoberts operator ；Sobel operator ；Laplacian operator ；Prewitt operator近几年来计算机图形图像处理技术飞速发展，已成功应用于社会与成像有关的领域．计算机对图像进行处理分为原始图像处理，图像特征提取和图像识别分析三个部分．原始图像的处理包括图像增强、平滑滤波、图像锐化等内容．原始图像在传输的过程中会受到外界环境等诸多因素的影响，因而我们需要对原始图像进行处理，提取有用的图像数据．本文主要研究用Matlab 进行图像锐化处理．对图像进行锐化处理的目的有两个：一是加强图像边缘效果，使模糊图像有较高的辨识度，图像的这种模糊往往不是由于操作不当，而是在获取图像的时候受到的影响．二是对研究对象的边界进行提取，进行图像分割，更利于识别目标图像．经过锐化处理后的图像，图像的效果更适合人进行识别和观察．Matlab 的全称为Matrix Laboratory ，矩阵实验室．20世纪70年代末，它是由美国CleveMoler 博士在讲授数据分析和矩阵理论等课程时编写的软件包Linpack 和Eispack 组成．是一种非常便捷的工具软件，应用于数学、计算机、遥感、信息工程、机械工程等领域．Matlab 软件之所以被广泛应用于图像处理领域是因为它特有的数学矩阵运算功能．Matlab 软件在对图像进行处理时，首先要将原始图像经过数字化运算形成新的矩阵对应的数字图像，然后利用Matlab 软件中强大的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox ）中的图像处理系统函数对数字图像进行处理操作，这样就可以把用户从繁琐的数学计算和分析中解脱出来．Matlab 的运算功能极强，广泛应用在科学计算领域，尤其对矩阵处理能力简单高效．本文主要是运用Matlab 强大的科学运算能力和矩阵处理能力进行数字图像锐化处理研究．1Ｒoberts 算子边缘是图像最基本的特征，图像边缘是由灰度的不连续性而产生的，Ｒoberts 边缘检测算子是一种局部差分算子寻找边缘的算子．它的原理是把图像对角线方向两个相邻的像素做差运算来近似梯度的幅值，从而检测出图像边缘．依据梯度值可以用互相垂直方向的差分来估计，Ｒoberts 算子采用的是沿对角线方向相邻两像素进行差运算：Δx Ｒ=Ｒ（x ，y ）－Ｒ（x －1，y －1）Δy Ｒ=Ｒ（x －1，y ）－Ｒ（x ，y －1）它的幅值为：G （x ，y ）=Δx Ｒ2+Δy Ｒ槡2设置x －12，y －()12为中心点，Ｒoberts 算子计算了中心点处450和1350方向相互正交的灰度变化．合理选择阈值T ，当G （x ，y ）＞T ，其中（x ，y ）为阶跃状边缘点．Ｒoberts 边缘检测算子采用模板01[]－10和10[]0－1对图像进行卷积运算．Ｒoberts 算子是一种比较简单的图像锐化算子，对于处理低噪音陡峭的图像效果不错，但是通过Ｒoberts 边缘检测算子提取图像的边缘一般都是比较粗糙，在特殊图像边缘处理中不是很理想．2Sobel 算子Sobel 算子也是一种图像边界信息检测算子，提取图像明暗度的近似值进行运算的差分算子．在数字图像中一般图像的边界部分明暗改变比较显著，一般我们把在该区域内超过一定范围的点作为我们要处理的边界点．Sobel 算子与Prewitt 算子有类似之处，它也有水平和垂直的3*3模板的两个模板．F （x ，y ）定义如下：A =［F （x －1，y －1）+2F （x －1，y ）+F （x －1，y +1）］－［F （x +1，y －1）+2F （x +1，y ）+F （x +1，y +1）］B =［F （x －1，y －1）+2F （x ，y －1）+F （x +1，y －1）］－［F （x －1，y －1）+2F （x ，y +1）+F （x +1，y +1）］则：S （x ，y ）=max （A ，B ）经过Sobel 算子进行图像处理后，图像的幅值会有所增强．M =S 2x +S 2槡y 偏导数计算公式如下：S x =（a 0+ca 1+a 2）－（a 6+ca 5+a 4）S y =（a 0+ca 1+a 2）－（a 6+ca 5+a 4）以下为进行垂直梯度模板和水平梯度模板的检测方法，检测原理如下：G （x ，y ）=D 2x （x ，y ）+D 2y （x ，y 槡）其中水平检测模板和垂直检测模板分别为：D x =－101－202[]－101D y =－1－2－1000[]121一般来说，相距之差越大，对图像处理结果的影响就越大，上述两个公式对垂直和水平方向产生的影响最大，经过数据处理运算就会得出一副边缘图像．3Laplacian 算子Laplacian 算子可以有效地提取图像的边界信息，它可以把图像中的高频部分和低频部分进行区分，从而达到边缘检测的目的．由于图像的低频部分一般都是图像背景，所以在进行图像边缘检测的过程中，同时保留高频部分和低频部分，以保证图像的信息完整．把通过Laplacian 算子检测出的边界信息和原始图像进行累加运算，就可以达到图像信息增强的目的．Laplacian 算子模板如下：2F （x ，y ）=F （x －1，y －1）+F （x －1，y ）+F （x －1，y +1）+F （x ，y +1）+F （x +1，y +1）+F （x +1，y ）+F （x +1，y －1）+F （x ，y －1）－8F （x ，y ）因而采用Laplacian 算子进行图像增强的方法为：F E （x ，y ）=F （x ，y ）－Δ2F （x ，y ）其中，F （x ，y ）为原始数字图像，Δ2F （x ，y ）是通过Laplacian 算子进行边缘检测后的图像，把后者公式带入前者可得图像为：F E =9F （x ，y ）－F （x －1，y －1）－F （x －1，y ）－F （x －1，y +1）－F （x ，y －1）－F （x ，y +1）－F （x +1，y －1）－F （x +1，y ）－F （x +1，y +1）Laplacian 算子进行图像边缘检测，计算简单，在图像线处理过程中很有优势，对于目标图像和背景图像差别很大的数字图像，Laplacian 算子可以达到很好的处理效果．4Prewitt 算子在使用微分算子进行图像边缘检测时通常选取Prewitt 算子，在进行图像处理时首先进行梯度的平均值计算，在通过差分来实现最终的处理结果．Prewitt 算子的设计原理是在特定区域进行两个方向样本和图像进行卷积运算来实现的，可以通过这两个方法来进行垂直方向和水平方向测试．利用Prewitt 算子对F （x ，y ）的定义如下：G （x ）=［F （x －1，y －1）+F （x －1，y ）+F （x －1，y +1）］－［F （x +1，y －1）+F （x +1，y ）+F （x +1，y +1）］G （y ）=［F （x －1，y +1）+F （x ，y +1）+F （x +1，y +1）］－［F （x －1，y －1）+F （x ，y －1）+F （x +1，y －1）］31第12期关雪梅：基于Matlab 的几种图像锐化处理算法研究P （x ，y ）=max ［G （x ），G （y ）］以下为进行垂直梯度模板和水平梯度模板的检测方法，检测原理如下：G （x ，y ）=G 2x （x ，y ）+G 2y （x ，y 槡）其中水平检测模板和垂直检测模板分别为：G x =－101－101[]－101G y =111000[]－1－1－1可以采用Prewitt 算子通过像素求平均值对图像进行边缘锐化处理，在边界处达到了极值检测边缘，但基本丢失了角点信息，锐化图像的精确度不是很高．5几种图像锐化处理算法在Matlab 上的实现利用Matlab 平台进行图像锐化处理，Ｒoberts 算子、Sobel 算子、Laplacian 算子和Prewitt 算子实现图像锐化的程序如下：Yuantu =imread （'yuantu．png'）；%提取图像BW1=edge （yuantu ，'roberts'）；%用Ｒoberts 算子进行边缘检测BW2=edge （yuantu ，'sobel'）；%用Sobel 算子进行边缘检测BW3=edge （yuantu ，'Laplacian'）；%用Laplacian 算子进行边缘检测BW4=edge （yuantu ，'prewitt'）；%用prewitt 算子进行边缘检测subplot （2，3，1），imshow （BW1）；title （'roberts edge check'）；subplot （2，3，2），imshow （BW2）；title （'sobel edge check'）；subplot （2，3，3），imshow （BW3）；title （'laplacian edge check'）；subplot （2，3，4），imshow （BW4）；title （'prewitt edge check'）；处理效果如下图所示：lena 原图sobel 图Laplacian 图Ｒoberts 图prewitt 图本文主要是采用Matlab 技术对图像进行锐化处理算法研究，实验结果说明利用Matlab 进行图像锐化处理效率高，并且在图像处理方面有很高的实用价值．6算法分析与总结通过上述实验，我们可以看出采用Laplacian 算子进行图像边缘检测时的方向性不是很准确，在处理过程中经常丢失方向信息，导致处理后的图像边界信息不连续，对噪音较敏感．Ｒoberts 算子进行图像锐化处理简单并且容易实现，但对噪音的要求较高，在较小的情况下垂直和水平两个方向的图像锐化效果比较不错．Prewitt 算子和Sobel 算子比较类似，在处理图像的权值设置有所不同，都具有去噪的能力，它们都能检测出图像的一些虚假边界信息，检测结果图像像素较宽，Sobel 算子对渐变的灰度图像处理效果尤为突出．本文主要以Matlab 作为工具软件，重点对SOBEL 算子、Ｒoberts 算子、prewitt 算子及Laplacian 算子进行图像边缘检测分析研究．Matlab 软件功能非常强大，运算方法简洁易理解，通过简单的程序就可以完成相对复杂的图像处理过程，可以既快又精准地完成数字图像转换，在一定程度上推进了图像处理的全过程，达到边缘检测满意的效果．参考文献：［1］胡小军，徐飞．MATLAB 应用图像处理［M ］．西安：西安科技大学出版社，2011．［2］蒋伟，陈辉．基于分数阶微分和sobel 算子的边缘检测新模型［J ］．计算机工程与应用，2012，48（4）：182－185．［3］杨帆．数字图像处理及应用［M ］．北京：化学工业出版社，2013．［4］郭磊，黄锋华，邱静．基于MATLAB 图像处理的潮位数字化方法及应用［J ］．长江科学院院报，2014（7）：86－90．［5］郭平，赵刚，张晶．基于MATLAB 数字图像处理的方法应用教学［J ］．山东工业技术，2015（03）：144－148．［6］孙晓昕．基于FPGA 的数字图像压缩去噪方法研究及MATLAB 实现［D ］．黑龙江大学，2015．［7］王耀菊．Matlab 在图像后处理方面的应用实践及效果分析［J ］．电脑知识与技术，2016（02）：55－58．［责任编辑：王军］41商丘师范学院学报2018年。
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x学院毕业论文（设计）
开题报告
题目:图像锐化算法的研究与实现
姓名: x
学号: 080502221
系别: 物理与电子信息工程系
专业: 电子信息科学与技术
年级: 200x级
指导老师: x
2011年11月5日
一、选题依据（含研究的目的和意义等）
目前，图像锐化是数字图像处理的最基本的方法之一，它是为了突出图像总的细节或者增强被模糊地细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊获取方法的固有影响。
图像锐化处理的方法多种多样，其也包括多种应用，从电子印象和医学成像到工业检测和军事系统的的制导，等等.
从图像平滑处理图像，我们可以看到在空间域用像素领域平均法可以使图像变模糊.因为均值处理与积分相似，从逻辑的角度，我们可以断定锐化处理可以用空间微分来完成。
在这次设计中将实现数字微分锐化的各中定义及其实现算子。
微分算子的响应程度与图像在该点（应用了算子）的突变程度有关。
这样一来，图像微分增强了边缘轮廓的高频分量，在这次我们将用Matlab实现图像锐化算法（即微分算子），并对其不同的微分锐化算子比较看其优缺点和应用场合，以及改变算法参数对锐化结果的影响。
它的实现将改善人的视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点或存在的问题，以及应用目的所采取的不同算子改善图像质量或增强图像的某些特征的措施。
二、研究的内容及目标
1、研究内容
①应用Matlab实现传统的图像锐化算法；
②分析不同算子的优缺点和应用场合；
③改变算法的一些参数后对锐化效果的影响。
2、研究目标
合理的运用不同的算子锐化各类不同的图像，得到目标图像。
加深对算子的理解，学会用矩阵实验室（Matlab）对图像进行锐化处理。
三、研究方案及可行性分析（包括主要研究方法和手段，已有的主要设备、软
件、资料等说明）
1、本课题研究中所运用的主要研究方法和手段：
根据文献检索，图像锐化的实质是增强原图像的高频分量。
边缘和轮廓一般位于灰度突变的地方，因此和自然地利用灰度差分提取出来。
由于边缘和轮廓在一幅图中常常具有任意方向，而差分运算是有方向性的，因此和差分方向一致的边缘和轮廓便检测不出来。
因而希望找到一些各向同性的检测算子，它们对任意方向的边缘和轮廓都有检测能力，具有这钟性质的锐化算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子等微分算子。
本次设计就是利用Matlab实现图像边缘检测，具体的是利用Matlab针对Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子实现边缘检测的功能。
2、已有的主要设备、软件、资料：
MATLAB软件、计算机、互联网、图书馆、电子阅览室。
参考文献：
[1]卢允伟，陈友荣.基于拉普拉斯算子的图像锐化算法研究和实现[J].计算机工程应用技术，2009,5(6): 1513-1515.
[2]曾嘉亮.基于边缘检测的图像锐化算法[J].现代电子技术，2006,227(12): 91-95.
[3]刘直芳，王运琼，朱敏.数字图像处理与分析[M].北京：清华大学出版社，2006: 83-89.
[4]徐献灵，林奕水.MATLAN在数字图像处理中的运用[J].实践与经验，2008,5: 66-68.
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[7]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社,2007:199-211.
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[9]蓝章礼，李益才，李艾星.数字图像处理与图像通信[M].北京：清华大学出版社，2009:99-103.
[10]阮秋琦阮宇智等.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2006:101-103.
四、研究进度计划
1、2011年9月下旬—2011年10月下旬：
查阅相关的文献资料，了解MATLAB、图像锐化算法的研究现状和研究方法；
2、2011年11月上旬：
在查阅一定数量的文献资料的基础上，写出约2500--3000字的文献综述；
3、2011年11月中旬：
根据本课题的主要研究目标及系毕业论文的总体时间安排，作出开题报告；
4、2011年11月中旬—2011年12月中旬：
在掌握图像处理的基本原理和MATLAB的基础上，设计出各种锐化模板，并利用MATLAB实现各种滤波方法，然后对不同算法的滤波效果进行分析，同时分析锐化模板的规律，力求得出一些有意义的结论，为滤波模板的设计提供理论依据，并按学院毕业论文的要求（包括格式要求）形成论文。
5、2011年12月中旬-2011年12月下旬：
作毕业论文答辩的准备，并根据答辩的情况，作毕业论文的修改和完善。
五、指导教师意见
指导教师签名：年月日六、教研室意见
教研室主任签名：年月日。