图像增强—利用模板进行锐化处理
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《数字图像处理作业》图像的锐化处理---拉普拉斯算子、prewitt算子、sobel算子性能研究对比一、算法介绍1.1图像锐化的概念在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。
这将导致原始图像在平滑处理之后,图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
为了减少这类不利效果的影响,就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变得清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。
从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比,否则锐化后图像性噪比反而更低,从而使得噪声增加的比信号还要多,因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
考察正弦函数,它的微分。
微分后频率不变,幅度上升2πa倍。
空间频率愈高,幅度增加就愈大。
这表明微分是可以加强高频成分的,从而使图像轮廓变清晰。
最常用的微分方法是梯度法和拉普拉斯算子。
但本文主要探究几种边缘检测算子,Laplace、Prewitt、Sobel算子以下具体介绍。
图像边缘检测:边缘检测是检测图像局部显著变化的最基本运算,梯度是函数变化的一种度量。
图像灰度值的显著变化可用梯度的离散逼近函数来检测,大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。
边缘检测可分为两大类基于查找一类和基于零穿越的一类。
基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界,通常是将边界定位在梯度最大的方向。
基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业:1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容?答:数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面,将这几个方面展开,具体有以下的研究方向:1.图像数字化,2.图像增强,3.图像几何变换,4.图像恢复,5.图像重建,6.图像隐藏,7.图像变换,8.图像编码,9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?答:图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同,图像工程可分为三个层次:图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作,基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策,其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时,如果量化级比较小时会出现什么现象?为什么?答:当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时,采用比较低的量化级数,则这类图像会在画面上产生伪轮廓(即原始场景中不存在的轮廓)。
实验三图像滤波实验(模板运算)一.实验目的:模板运算是空间域图象增强的方法,也叫模板卷积。
(1)平滑:平滑的目的是模糊和消除噪声。
平滑是用低通滤波器来完成,在空域中全是正值。
(2)锐化:锐化的目的是增强被模糊的细节。
锐化是用高通滤波器来完成,在空域中,接近原点处为正,在远离原点处为负。
二.实验内容:(1)利用线性空间滤波(均值滤波)对一幅图象进行平滑,验证模板尺寸和滤波参数对图象的模糊效果的影响。
(2)利用非线性空间滤波器(中值滤波)对一幅噪声图象(椒盐噪声)进行平滑去噪,同时检验两种滤波模板(分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:3×3中值滤波器)对噪声的滤波效果。
(3)利用线性空间滤波器,对灰度图象分别利用二阶标准Laplacian算子和对角线Laplacian算子对其进行锐化操作,增强图像边缘,验证检测效果。
三.实验原理:1.用31×31均值滤波模板,并分别采用参数boundary_options默认值和‘replicate’对图像test_pattern进行平滑处理;用3×3,5×5,7×7均值滤波模板对图像lena平滑处理,观察不同参数、不同模板尺寸对滤波效果的影响。
1.线性空间滤波函数imfilter来实现线性空间滤波,语法为:g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中,f是输入图像,w为滤波模板,g为滤波结果,filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’),相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程,卷积则是先将模板旋转180度,再在图像上逐步移动的过程,显然,若模板中心对称,则相关和卷积运算是相同操作,默认为相关运算;boundary_options用于处理边界充零问题,默认为赋零,若该参数为’replicate’表示输出图像边界通过复制原图像边界的值来扩展;size_options可以是’full’或’same’,默认为’same’,表示输出图像与输入图像的大小相同。
1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下,经过图像的传送和转换,如成像、复制、扫描、传输和显示等,经常会造成图像质量的下降,即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度,会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊,传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题,这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像,有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域,从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了,不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果,将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
它一般要借助人眼的视觉特性,以取得看起来较好地视觉效果,很少涉及客观和统一的评价标准。
增强的效果通常都与具体的图像有关系,靠人的主观感觉加以评价。
1.2 图像增强的应用目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。
如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强,使医生更容易从中确定病变区域,从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度,克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象,减少电视系统维护的工作量。
图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是1分不开的,发展的动力来自稳定涌现的新的应用,我们可以预料,在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
数字图像处理中的图像增强算法技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要任务,旨在改善图像的视觉质量并提高图像的可读性。
图像增强算法通过改变图像的像素值,调整图像的对比度、亮度、色彩等属性,以获得更好的视觉效果。
本文将介绍几种常用的图像增强算法技巧,包括直方图均衡化、滤波、锐化和去噪等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法,它根据图像的像素值分布情况,将像素值重新映射到更广的范围内,从而增强图像的对比度。
该方法利用图像的直方图来调整像素值的分布,使得像素值更加均匀分布,提高图像的细节和对比度。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像,具有简单易实现、计算效率高的优点。
2. 滤波滤波是一种常用的图像增强方法,它通过卷积操作对图像进行平滑和锐化处理。
平滑滤波器可以用来去除图像中的噪声,例如均值滤波器、中值滤波器等。
平滑滤波可以通过对像素周围的邻域像素进行平均或中值操作来实现。
锐化滤波器可以增强图像的边缘和细节,例如拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器等。
滤波可以在时域和频域中进行,选择适当的滤波器和参数可以根据图像特点实现不同的增强效果。
3. 锐化锐化是一种图像增强方法,通过增强图像的边缘和细节以提高图像的清晰度和细节显示。
图像锐化可以通过增加图像的高频分量来实现,例如使用拉普拉斯滤波器或高通滤波器。
锐化操作可以使图像的边缘变得更加清晰,增强细节显示。
然而,过度的锐化可能会导致图像的噪声增加和伪影出现,因此,在选择锐化滤波器和参数时需要谨慎。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法,它旨在减少图像中的噪声并提高图像的质量。
图像噪声可能由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰和图像处理过程中的误差等原因引起。
常见的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
中值滤波可以有效地去除椒盐噪声,通过对像素周围的邻域像素进行排序并选择中间值来实现。
高斯滤波通过对像素周围的邻域像素进行加权平均来实现,对高斯噪声有较好的去除效果。