数字图像锐化算法研究

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时间:2017-09-20

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1、数字图像锐化算法研究作者姓名:郭志标指导老师:江健生摘要:目前,图像锐化是数字图像处理的最基本的方法之一,它是为了突出图像总的细节或者增强被模糊地细节,这种模糊不是由于错误操作,就是特殊获取方法的固有影响。图像锐化处理的方法多种多样,其也包括多种应用,从电子印象和医学成像到工业检测和军事系统的的制导,等等.图像锐化的主要目的有两个:一是增强图像边缘,使模糊的图像变得更加清晰,颜色变得鲜明突出,图像的质量有所改善,产生更适合人眼观察和识别的图像;二是希望经过锐化处理后,目标物体的边缘鲜明,以便于提取目标的

2、边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等,为进一步的图像理解与分析奠定基础。图像锐化一般有两种方法:一是微分法,二是高通滤波法。高通滤波法的工作原理和低通滤波相似,这里不再赘述。下面主要介绍一下两种常用的微分锐化方法:梯度锐化和拉普拉斯锐化。但由于锐化使噪声受到比信号还要强的增强,所以要求锐化处理的图像有较高的信噪比;否则,锐化后图像的信噪比更低。Abstract:Atpresent,imagesharpeningthedigitalimageprocessingisoneofthebasic

3、methods,itisinordertohighlighttheimagetotaldetailorenhancementwasvaguedetails,thiskindoffuzzyisnotduetoerroneousoperation,isaspecialmethodofobtaininginherentinfluence.Imagesharpeningmethodisvaried,whichalsoincludesawidevarietyofapplications,fromtheelectr

4、onicimageandmedicalimagingtoindustrialdetectionandmilitarysystemguidance,etc..Imagesharpeninghastwomainobjectives:oneistoenhancetheimageedge,sothatthefuzzyimageclarity,colorisdistinctive,theimagequalityisimprovedsomewhat,producemoresuitableforhumanobserv

5、ationandimagerecognition;twoisthehopethatthroughthesharpeningprocessing,theedgeoftheobjectisbright,inordertoextracttargetedge,imagesegmentation,targetregionidentification,regionalshapeextraction,forfurtherimageanalysisandlaythefoundationfor.Imagesharpeni

6、nggenerallyhastwokindsofmethods:oneisthedifferentialmethod,twoishigh-passfilteringmethod.Highpassfilteringmethodandtheworkingprincipleoflowpassfilteringsimilarity,herenolonger.Heremainlyintroducetwokindsofcommonlyuseddifferentialsharpeningmethod:gradient

7、sharpeningsharpeningandLaplasse.Butduetonoisebysharpeningthanthestrongsignalenhancement,sotherequirementsofsharpeningimagewithhighsignaltonoiseratio;otherwise,aftersharpeningtheimagesignaltonoiseratioislower.关键字:图像锐化,微分法,高通滤波法1微分法图像锐化1.1梯度锐化1.基本理论邻域平均法或加

8、权平均法可以平滑图像,反过来利用对应的微分方法可以锐化图像。微分运算是求信号的变化率,有加强高频率分量的作用,从而使图像轮廓清晰。由于图像模糊的实质是图像受到平均或积分运算造成的,所以为了把图像中任何方向伸展的边缘和模糊的轮廓变得清晰,可以对图像进行逆运算如微分运算,从而使图像清晰化。在图像处理中,一阶微分是通过梯度法来实现的。对于一幅图像用函数f(x,f)表示,定义f(x,f)在点(x,f)处的梯度是一个矢量,定义为:(5-5)梯度的方向

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