图像处理实验报告-图像锐化

1一、实验目的：①掌握图像锐化的概念；②掌握Prewitt算子对图像进行锐化的原理、过程；③熟悉Matlab编程。二、实验内容：①利用Prewitt算子对图像进行锐化处理；②掌握Maltab中和图像锐化相关的函数。三、实验原理：①利用Prewitt算子对图像进行锐化处理；②掌握Maltab中和图像锐化相关的函数。三、实验原理：图像锐化处理是改善图像视觉效果的手段，用来对图像的轮廓或边缘进行增强，减弱或消除低分频率分量而不影响高频分量。图像锐化处理的主要技术体现在空域和频域的高通滤波，而空域高通滤波主要用模版卷积来实现。(一)梯度算子法在图像处理中，一阶导数通过梯度来实现，因此利用一阶导数检测边缘点的方法就称为梯度算子法。梯度值正比于像素之差。对于一幅图像中突出的边缘区，其梯度值较大；在平滑区域梯度值小；对于灰度级为常数的区域，梯度为零。下面给出的平滑梯度算子法具有噪声抑制作用。1、Prewitt梯度算子法（平均差分法）因为平均能减少或消除噪声，Prewitt梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。水平和垂直梯度模板分别为：利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，就可得到平均差分法的检测结果。四、实验步骤：I=imread('Miss.bmp');figure;imshow(I);title('原始图像');II=eye(258,258);fori=2:257forj=2:257101101101xd111000111yd2II(i,j)=I(i-1,j-1);endendII(2:257,1)=I(:,2);II(2:257,258)=I(:,255);II(1,:)=II(3,:);II(258,:)=II(256,:);IX=zeros(256,256);IY=zeros(256,256);H1=[-101-101-101]';H2=[-1-1-1000111]';fori=2:257forj=2:257Block1=II(i-1:i+1,j-1:j+1);X1=Block1(:);sum1=sum(X1.*H1);sum2=sum(X1.*H2);IX(i,j)=sum1;IY(i,j)=sum2;endendfigure;IX=-IX;IY=-IY;imshow(IX,[0255]);title('垂直锐化');figure;imshow(IY,[0255]);title('水平锐化');RT=(IX.^2+IY.^2).^(1/2);figure;imshow(RT,[0255]);title('最终锐化结果');五、实验结果（显示所图像，并标明是什么图像）：3图1原始图像2水平锐化43垂直锐化4最终锐化结果六、实验小结：数字图像处理中图像锐化应从水平和垂直两个方向进行，最后的锐化结果由水平和垂直锐化结果共同得到，锐化结果一方面是模糊的图像变得清晰了，另一方面提取了目标物体的边界，对图像进行分割。锐化的图像质量有所改变，更适合观察、识别。