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数字图像处理实验（四）图像锐化
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数字图像处理实验（四）图像锐化
实验目的
进一步加深理解和掌握图像锐化的的概念，掌握常用空域锐化增强技术。观 察和理解图像锐化处理对加强图像中的目标边缘和图像细节的作用。理解图象锐 化增强的处理过程和特点。 实验器材MATLAB 2018b 实验内容1、一阶微分锐化增强 设计程序，分别实现 Roberts、Sobel、Priwitt 算子的锐化处理。观察处理前 后图象效果，分析实验结果和算法特点。 2、拉普拉斯锐化增强 设计程序，实现拉普拉斯图像和原始图像叠加的增强处理，即
图像锐化技术的基本方法是对图像进行微商处理，并且将运算结果与原图像 叠加。图像的梯度模值反映了图像灰度变化的速率，它包含了边缘及细节信息。 我们可以梯度模值的计算作为算子，这个算子称为梯度算子。常用的有 Roberts、 Sobel、Priwitt、Laplace 等算子。 实验记录 imsharpening.m function B = imsharpening(filename,type) %%输入参数 R = imread(filename); if strcmp(type,'Roberts') B1 = [0,0,0;0,-1,0;0,0,1]; B2 = [0,0,0;0,0,-1;0,1,0]; elseif strcmp(type,'Sobel') B1 = [-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; B2 = [-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; elseif strcmp(type,'Priwitt') B1 = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; B2 = [1,1,1;0,0,0;-1,-1,-1]; elseif strcmp(type,'Laplacian') B1 = [-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]; B2 = [0,0,0;0,0,0;0,0,0]; else error('请输入正确的算子类型:Roberts、Sobel、Priwitt或Laplacian'); end %% 彩色图像转换为灰度图像 image_size=size(R); dimension=numel(image_size); if dimension==2 %灰度图像 R1 = R; elseif dimension==3 %彩色图像 R1 = rgb2gray(R); end %% 边缘扩展 [m,n] = size(R1); R2 = zeros(m+2,n+2); R2(2:m+1,2:n+1) = R1(1:m,1:n); R2(1,1) = R1(1,1); R2(1,n+2) = R1(1,n); R2(m+2,1) = R1(m,1); R2(m+2,n+2) = R1(m,n); R2(1,2:n+1) = R1(1,1:n); R2(m+2,2:n+1) = R1(m,1:n); R2(2:m+1,1) = R1(1:m,1); R2(2:m+1,n+2) = R1(1:m,n); %% diff %D0 = zeros(3,3); D1 = zeros(m,n); for i =1:m for j = 1:n D0 = R2(i:i+2,j:j+2); C1 = B1.*D0; C2 = B2.*D0; if strcmp(type,'Laplacian') D1(i,j) = sum(sum(C1)); D1(i,j) = R1(i,j) - D1(i,j); else D1(i,j) = abs(sum(sum(C1)))+abs(sum(sum(C2))); end end end %% 数据类型转换 B = uint8(D1); end sharpening.m clc; clear; I0 = imread('实验4原图1(一阶微分空域锐化实验).jpg'); I1 = imsharpening('实验4原图1(一阶微分空域锐化实验).jpg','Roberts'); I2 = imsharpening('实验4原图1(一阶微分空域锐化实验).jpg','Sobel'); I3 = imsharpening('实验4原图1(一阶微分空域锐化实验).jpg','Priwitt'); I4 = imread('实验4原图2(拉普拉斯锐化实验).jpg'); I5 = imsharpening('实验4原图2(拉普拉斯锐化实验).jpg','Laplacian'); figure,imshow(I0),title('{\fontsize{18} Original}'); figure,imshow(I1),title('{\fontsize{18} Roberts}'); figure,imshow(I2),title('{\fontsize{18} Priwitt}'); figure,imshow(I3),title('{\fontsize{18} Priwitt}'); figure,imshow(I4),title('{\fontsize{18} Original}'); figure,imshow(I5),title('{\fontsize{18} Laplacian}'); 实验结果
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观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。
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