图像锐化算法设计说明书

图像锐化算法设计目录引言..............................................................11需求分析..........................................................11.1任务与分析...................................................11.2测试数据.....................................................22概要设计..........................................................32.1一阶锐化的实现.............................................32.2二阶锐化的实现.............................................42.3一二阶混合锐化的实现.......................................42.4统计锐化的实现.............................................53详细设计.........................................................73.1一阶锐化的设计.............................................73.2二阶锐化的设计.............................................73.3一二阶混合锐化的设计.......................................93.4统计锐化的设计............................................104调试分析.........................................................144.1一阶锐化调试...............................................184.2二阶锐化调试...............................................214.3一二阶混合锐化调试.........................................224.4统计锐化调试...............................................285用户使用说明....................................................356测试结果........................................................35结论.............................................................36致谢.............................................................37参考文献...........................................................38图像锐化算法设计摘要随着计算机的普及，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。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部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。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得清晰，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)就可以使图像变得清晰。本次训练中用数字微分锐化的方法通过实现微分算子来将图象锐化，通过实现不同的微分算子，得到对图象轮廓在不同程度上的提取。关键词：图像处理；锐化；微分算子图像锐化算法设计1引言数字图像处理中图像锐化的目的有两个：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。数字图像的锐化可分为线性锐化滤波和非线性锐化滤波。如果输出像素是输入像素领域像素的线性组合则称为线性滤波，否则称为非线性滤波。本次设计将用几个方法对图像进行锐化处理，从而比较几个方法的强弱。1需求分析本次课程设计的主要内容如下：1、一阶微分锐化：构建一阶锐化加法函数，并实现锐化；2、二阶微分锐化：实现拉普拉斯锐化；3、一二阶混合锐化：一阶乘法和二阶加法混合的锐化算法实现；4、统计锐化：沃利斯统计差分法等基于局部统计信息的锐化算法实现。通过这几个方法对图像进行锐化处理，从而看出这几个锐化方法的优缺点以及方法的强弱。1.1任务与分析（一）一阶微分锐化建立一个一阶微分Sobel算子，利用该算子对原始图像进行一阶梯度提取，然后将提取后得到的图像与原始图像进行相加，从而实现对图像的锐化处理。（二）二阶微分锐化使用拉普拉斯算子来对图像的锐化处理，其原理是：离散拉普拉斯所用的滤波器掩膜,用H1(如下)与原图进行卷积，得到中心像素点与邻域像素点的差值。（三）一二阶混合锐化混合空间增强是一种结合一阶和二阶微分的图像锐化处理的技术方法，混合空间增强法是综合了二者的长处的一种锐化方法。（四）统计锐化图像锐化算法设计2统计锐化方法，主要利用标准差以及这两个公式实现对图像的锐化。1.2测试数据图2.1原图2图2.2图片2snmnmfnmfNnm,22)],(),([1),()],(),([),(nmfnmfknmf图像锐化算法设计32概要设计2.1一阶锐化的实现一阶锐化的实现，利用Sobel算子进行运算，其中Sobel锐化算子计算公式如下：2/122)},(),({jidjidSyx其模板：其原理图为：Sobel梯度提取与原图A相加图2.3一阶流程图101202101xd121000121yd原图A图B最终锐化后图像C图像锐化算法设计42.2二阶锐化的实现二阶微分锐化其算法为：将其写成模板系数形式形式即为拉普拉斯算子：0101410101H其原理图为：用H1与原图进行卷积与原图A相加图2.4二阶流程图2.3一二阶混合锐化的实现一二阶混合锐化是通过利用Sobel算子和拉普拉斯算子经过一系列的变化实现锐化。一二阶混合锐化也是就混合空间增强法，它是综合了二者的长处的一种锐化原图A图B最终锐化后图像C图像锐化算法设计5方法。其原理图为：Sobel梯度提取拉普拉斯锐化领域平滑与原图A相加图2.5一二阶混合流程图2.4统计锐化的实现统计锐化是通过对一二阶锐化方法的改进所得到的图像。主要利用（1）及（2）这两个公式实现对图像的锐化。原图A图B图C原图A图D相乘图E最后结果图像F)],(),([),(nmfnmfknmfsnmnmfnmfNnm,22)],(),([1),(图像锐化算法设计6其原理图为：利用公式（1）进行梯度提取利用（2）进行锐化进行高斯平滑与原图A相加图2.6统计锐化流程图原图A图B图C原图A图D相乘图E最后结果图像F图像锐化算法设计73详细设计3.1一阶锐化的设计对于一阶锐化方法，有许多可以利用的算子，在实际的操作中，我们使用Sobel算子来描述二维的一阶差分。Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：2/122)},(),({jidjidSyx其中的偏导数xd和yd可用卷积模板来实现。通过Sobel算子对图像进行一阶提取后然后与原图像相加，从而实现一阶微分运算。代码如下：f=imread('2.jpg');figure(1);imshow(f);title('原图');imwrite(f,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\一阶锐化原图.jpg');f1=im2double(f);%把图像数据类型转换为double类型[m,n]=size(f);h2=[1,0,-1;2,0,-2;1,0,-1];h3=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];Sx=imfilter(f1,h2);Sy=imfilter(f1,h3);g1=size(m,n);fori=1:mforj=1:ng1(i,j)=sqrt((Sx(i,j))^2+(Sy(i,j))^2);图像锐化算法设计8endendk=0.3;%k=0.1;%k=0.6;%k=1;s=f1+k.*g1;figure(2);imshow(s);title('Sobel算子相加后的结果');imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\k=0.3时,一阶锐化图.jpg');%imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\k=0.1时,一阶锐化图.jpg');%imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\k=0.6时,一阶锐化图.jpg');%imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\k=1时,一阶锐化图.jpg');3.2二阶锐化的设计图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的缓慢变化区域。因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进行处理，产生描述灰度突变的图像，再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。如果邻域系统是4邻域，拉普拉斯算子的模板为：0-10-14-10-10如果邻域系统是8邻域，拉普拉斯算子的模板为：图像锐化算法设计9-1-1-1-18-1-1-1-1代码如下：J=imread('图片2.jpg');[m,n]=size(J);I=double(J);M=I;fori=2:m-1forj=2:n-1M(i,j)=4*I(i,j)-[I(i+1,j)+I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j-1)];end;end;%fori=3:m-2%forj=3:n-2%M(i,j)=8*I(i,j)-[I(i-1,j-1)+I(i-1,j+1)+I(i+1,j)+I(i+1,j-1)+I(i+1,j+1)+I(i-1,j)+I(i,j+1)+I(i,j-1)];%end;%end;s=uint8(M)+J;figure(1);imshow(J);title('原图');imwrite(J,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\二阶锐化原图.jpg');figure(2);imshow(s);图像锐化算法设计10title('锐化处理后的图');imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\二阶(中心为4)锐化效果图.jpg');%imwrite(s,'F:\MATLAB\bin\实验效果图\二阶(中心为8)锐化效果图.jpg');3.3一二阶混合锐化的设计一二阶混合锐化是对问题一和问题二的结合，主要通过以下几个步骤实现：（1）利用Sobel算子对原始图像进行一阶梯度提取，得到图B；（2）对图B做领域均值平滑，得到图C；（3）利用拉普拉斯