网络092班王荣森(0908060386)数字图象处理实验报告(三)

1、数字图像处理实验报告（三）学院：计算机科学与信息学院 专业：网络工程 班级：网络092班姓名王荣森学号0908060386实验组实验时间2011/12/9指导教师吕晓丹成绩实验项目名称实验三 数字图像锐化处理实验目的（一）掌握数字图像锐化处理的算法原理；（二）熟悉数字图像锐化处理的算法原理。实验原理（一）拉普拉斯锐化拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，一个二元图像函数的拉普拉斯变换定义为 （2.1）因为任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉搜变换也是一个线性操作。为了更适于数字图像处理，这一方程需要表示为离散形式。通过邻域处理有多种方法定义离散变换，考虑到有两个变量，在方向上对二阶偏微分采用下

2、列定义： （2.2）类似地，在方向上为 （2.3）二维拉普拉斯数字实现可由这两个分量相加得到： （2.4）由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用强调图像中灰度的突变和降低灰度慢变化的区域。这将产生一幅把图像中的浅灰色边线和突变点叠加到暗背景中的图像。将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐化处理的下过，同时又能复原背景信息。如果实用的定义具有负的中心系数，那么必须将原始图像减去经拉普拉斯变换后的图像而不是加上它，从而得到锐化的结果。所以我们使用拉普拉斯变换对图像增强的基本方法可表示为下式： （2.4）（二）梯度法锐化在图像处理中，一阶微分是通过梯度法实现的。对于函数，在其坐

3、标上的梯度是通过如下二维列向量定义的：f （2.5）这个向量的模值由下式给出：f） (2.6)实际操作中，常用绝对值代替平方与开方运算近似求梯度的模值： （2.7）利用的最小滤波掩模（如图2-1），在掩模中心使用绝对值并使用掩模的近似结果为： （2.8）在图像区域中，第三行与第一行的差接近于方向上的微分，同样，第三列与第一列间的差接近于方向上的微分。实验内容（一） 对图像进行拉普拉斯锐化；（二） 对图像进行梯度法锐化。实验步骤（1）拉普拉斯锐化i=imread('wrs.jpg');a=rgb2gray(i);a=double(a);imshow(a,);title('

4、转变为double型的图像');h=0 1 0 1 -4 1 0 1 0;k=conv2(a,h,'same');m=(a-k);figure,imshow(m,);title('拉普拉斯锐化后的图像');（2）梯度法锐化a,map=imread('wrs.jpg');imshow(a,map); title('原图像'); i=rgb2gray(a);i=double(i);ix,iy=gradient(i);gm=sqrt(ix.*ix+iy.*iy);out1=gm;figure;imshow(out1,map);t

5、itle('第一次梯度法锐化后的图像');out2=i;j=find(gm>=10);out2(j)=gm(j);figure;imshow(out2,map);title('第二次梯度法锐化后的图像');out3=i;j=find(gm>=10);out3(j)=255;figure;imshow(out3,map);title('第三次梯度法锐化后的图像');out4=i;j=find(gm<=10);out4(j)=255;figure;imshow(out4,map);title('第四次梯度法锐化后的图像

6、9;);out5=i;j=find(gm>=10);out5(j)=255;q=find(gm<10);out5(q)=0;figure;imshow(out5,map);title('第五次梯度法锐化后的图像');实验结果（1）（一）对图像wrs.jpg进行拉普拉斯锐化，实验结果如图2-1: 分析:图像显示了王荣森的原图像和用拉普拉斯锐化后的图像。锐化后的图像比原图像更清晰，增强了灰度突变处的对比度，使图像中小的细节部分得到增强，并良好保留了图像的背景色调(2) 对图像wrs.tf进行梯度法锐化，实验结果如图2-2:分析：图像显示了一幅王荣森的原始图像和经过一系列梯度锐化后得到的图像。图像中边缘缺陷清晰可见，但灰度不变或变化缓慢的底纹部分被去除了，梯度处理突出了小斑点，但它们在灰度图像中是看不到的。实验总结思考题：数字图像滤波处理的目的是什么？试写出相应的程序设计步骤。锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作造成的就是特殊图像获取方法的固有影响。