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文档简介

1、1,图像处理的MATLAB实现,2,一、实验目的 （1）掌握基本的空间域锐化方法，观察图像增 强的效果，加深理解； （2）了解不同类型梯度算子的特性,空间域锐化梯度锐化法,3,二、实验内容 （1）空间域锐化 三、实验要求 （1）用matlab语言进行仿真实验； （2）递交实验报告，要求给出实验原理、源程序、 实验结果及分析,空间域锐化梯度锐化法,4,四、实验图像,bridge.gif,空间域锐化梯度锐化法,5,五、具体实验内容及要求 1. 频域平滑实验内容 （1）读入原图像bridge.gif并显示； （2）采用sobel算子对图像进行处理，并显示 结果； （3）尝试采用其他锐化模板进行处理,

2、空间域锐化梯度锐化法,常用梯度算子,Roberts算子,Prewitt算子,Sobel算子,Laplacian算子,空间域锐化梯度锐化法,7,空间域锐化梯度锐化法,例：利用Sobel算子对灰度图像house.tif进行锐化。 分析,8,空间域锐化梯度锐化法,梯度计算由两个模板组成,a,b,模板(a)求得梯度分量 ，模板(b)求得梯度分量,9,空间域锐化梯度锐化法,I=imread(house.tif); subplot(2,2,1),imshow(I) title(原始图像) hx=-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1; % 生成Sobel垂直梯度模板 hy=hx; % 生成Sobel水平

3、梯度模板 gradx=filter2(hx,I,same); gradx=abs(gradx); % 计算图像的Sobel垂直梯度 subplot(2,2,2),imshow(gradx,) title(图像的Sobel垂直梯度,10,空间域锐化梯度锐化法,grady=filter2(hy,I,same); grady=abs(grady); % 计算图像的Sobel水平梯度 subplot(2,2,3),imshow(grady,) title(图像的Sobel水平梯度) grad=gradx+grady; % 得到图像的Sobel梯度 subplot(2,2,4),imshow(grad,) title(图像的Sobel梯度,11,空间域锐化梯度锐化法,左上为原始图像，它包含有各种朝 向的边缘。右上为用Sobel算子中的垂直模板得到的梯度图，由于梯度方向与边缘走向垂直，所以该梯度图对水平边缘有较强的响应，如屋瓦、砖块的水平接缝和窗户的水平部分等细节信息非常清析。左下为用Sobel算子中的水平模板得到的梯度图，它对垂直边缘有较强的响应，如

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