Python图像处理与机器视觉入门 课件 第13章 图像锐化_第1页
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文档简介

图像处理技术李钦、杨耿深圳信息职业技术学院软件学院科技楼1703D室1295254769@图像处理技术第十三章

图像锐化

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数离散函数的导数f'(n)=f(n+1)-f(n)/(n+1)-nf'(x)=df(x)/dxf'(n)=df(n)/dn=?

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数离散函数的导数f'(n)=f(n+1)-f(n)/(n+1)-nf'(x)=df(x)/dxf'(n)=df(n)/dn=?

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数离散函数的导数f'(n)=f(n+1)-f(n)/(n+1)-nf'(x)=df(x)/dxf'(n)=df(n)/dn=?

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数离散函数的导数f'(n)=f(n+1)-f(n)/(n+1)-nf'(x)=df(x)/dxf'(n)=df(n)/dn=?

1-3图像锐化（1）导数（微分）

连续函数的导数离散函数的导数f'(n)=f(n+1)-f(n)/(n+1)-nf'(x)=df(x)/dxf'(n)=df(n)/dn=?f''(n)=?

1-3图像锐化（1）导数（微分）

1-3图像锐化（1）导数（微分）练习7

1-3图像锐化（2）经典高通滤波模型

1-3图像锐化（2）Sobel算子偏导数概念

1-3图像锐化（2）Sobel算子描述了该方向的变化情况y方向，水平边缘x方向，竖直边缘该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值

1-3图像锐化（2）Sobel算子原函数的一阶导数在原函数平滑处取零值，在原函数的“边缘”处取极值。所以，图像边缘增强可由图像求导来实现。

1-3图像锐化（2）Sobel算子原函数与高斯函数一阶导数的卷积如下图所示，可知，卷积的结果与求导非常相似，所以可以利用卷机操作来取代求导。

1-3图像锐化（3）拉普拉斯算子二阶偏导数

一阶偏导数的导数—描述了一阶偏导数在某方向变化情况

二阶混合偏导数—描述了一阶偏导数的两个方向变化叠加

1-3图像锐化（3）拉普拉斯算子原函数的二阶导数在原函数平滑处取零值，在原函数的“边缘”处取极值。所以，图像边缘增强也可由图像求二阶导数来实现。

1-3图像锐化（3）拉普拉斯算子原函数与高斯函数二阶导数的卷积如下图所示，可知，卷积的结果与求导非常相似，所以可以利用卷机操作来取代求导。

1-3

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