銳化濾波器

銳化處理的主要目的是，突出灰度的過(guò)渡部分，增強(qiáng)圖像中的細(xì)節(jié)?？臻g域像素鄰域平均法可以使圖像變模糊，均值處理與積分類似，所以銳化處理可以用空間微分(差分)來(lái)完成。

對(duì)比模糊：

模糊(平滑)是去除圖像的細(xì)節(jié)，均值處理。

銳化是突出圖像的細(xì)節(jié)，微分(差分)處理。

銳化濾波器主要有兩種銳化方法：

1. 使用二階微分的圖像銳化：拉普拉斯銳化

2. 使用一階微分的圖像銳化：梯度銳化

Part1. 拉普拉斯銳化

用算子產(chǎn)生的圖像暗色背景疊加淺灰色邊及突變點(diǎn)明顯。

拉普拉斯算子銳化圖像的后處理(背景和邊緣)：

由于拉普拉斯是一種微分算子，拉普拉斯圖像強(qiáng)調(diào)原圖中的灰度突變區(qū)域，衰減灰度變化慢區(qū)域，恒定區(qū)域變?yōu)?。

將原始圖像和拉普拉斯圖像疊加在一起的簡(jiǎn)單方法可以保護(hù)拉普拉斯銳化處理的效果，同時(shí)又能復(fù)原背景信息。所以適用拉普拉斯變換對(duì)圖像銳化增強(qiáng)的基本方法可表示為：

插入介紹 圖像的算術(shù)的操作：

就是陣列操作，圖像可以等價(jià)的被看成是矩陣，包含一幅或多幅圖像的，陣列操作是以逐個(gè)像素為基礎(chǔ)執(zhí)行的。算術(shù)操作如下：

圖像算術(shù)操作涉及相同大小的圖像。

回到拉普拉斯銳化

拉普拉斯算子是常用的邊緣增強(qiáng)算子，是一種各向同性的線性運(yùn)算(旋轉(zhuǎn)不變性)，這種濾波器的響應(yīng)與濾波器作用的圖像的突變方向無(wú)關(guān)，也就是各向同性濾波器是旋轉(zhuǎn)不變的。

以90度為增量進(jìn)行旋轉(zhuǎn)各向同性。c的取值要合理，如果c過(guò)大，圖像輪廓邊緣會(huì)產(chǎn)生過(guò)沖；而過(guò)小，銳化效果就不明顯。

另外，對(duì)角線也可以這樣組成：在下式中添入兩項(xiàng)，即兩個(gè)對(duì)角線方向各加1個(gè)。由于每個(gè)對(duì)角線方向上的項(xiàng)還包含一個(gè)-2f(x,y),所以總共應(yīng)減去-8f(x,y)。得到的新模板對(duì)450增幅的結(jié)果是各向同性的。如下所示

做一比對(duì)：

Part2. 梯度銳化

假設(shè)M(x,y)是與原圖像大小相同的圖，稱為該圖像的梯度圖像，可簡(jiǎn)稱為梯度。

梯度向量的分量是微分，是線性算子，但梯度的幅值不是線性算子，是做了平方和方根。

梯度的偏微分不是旋轉(zhuǎn)不變的，梯度向量的幅值是旋轉(zhuǎn)不變的。有時(shí)計(jì)算用絕對(duì)值來(lái)近似平方和方根。

這中方法保留了灰度的相對(duì)變化，但丟失了各向同向特性。

(1)離散情況下，對(duì)一階微分的最簡(jiǎn)單的近似：

(2)交叉微分：

交叉梯度算子有一個(gè)缺陷：偶數(shù)尺寸不太容易實(shí)現(xiàn)。

(3)3x3近似：

Sobel算子：

則梯度幅值為：

示例效果圖：

小結(jié)：

梯度銳化

去除變化慢的背景

在灰度平坦區(qū)域中增強(qiáng)細(xì)小的突變

突出灰度圖像中看不見(jiàn)的斑點(diǎn)

拉普拉斯銳化

增強(qiáng)灰度突變處的對(duì)比度，形成細(xì)節(jié)比較好

大多數(shù)應(yīng)用中，對(duì)圖像增強(qiáng)來(lái)說(shuō)二階微分處理比一階微分好，因?yàn)樾纬杉?xì)節(jié)的能力強(qiáng)， 而一階微分處理主要用于提取邊緣。

示例：

matlab：

%%%銳化%%%%

f_average = fspecial('average',[3 3])

f_sobel = fspecial('sobel')

f_laplacian = fspecial('laplacian',0)

A = mat2gray(imread('moon.tif'));

B1 = imfilter(A,f_average);

B2 = imfilter(A,f_sobel);

B3 = imfilter(A,f_laplacian);

figure;

subplot(221);imshow(A);

subplot(222);imshow(B1);

subplot(223);imshow(B2);

subplot(224);imshow(-B3);

figure;

subplot(221);imshow(A);

subplot(222);imshow(A-B1);

subplot(223);imshow(A-B2);

subplot(224);imshow(A-B3);

%%選擇圖片%%

[file, path] = uigetfile({'*.jpg'; '*.bmp'; '*.gif'; '*.png' }, '選擇圖片');

A = imread([path, file]);

結(jié)果：

reference:

李衛(wèi)軍，肖宛昂，董肖莉，覃鴻老師《視覺(jué)信息處理及FPGA實(shí)現(xiàn)》課程等

越是憧憬，越要風(fēng)雨兼程。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlabrobert锐化_Matlab图像处理—锐化滤波器的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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