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图像锐化有哪些方法图像锐化是图像处理中常用的一种操作，可以通过增强图像的高频信息，使图像边缘更加清晰。
常用的图像锐化方法主要包括增强算子、滤波操作和边缘检测等。
1. 增强算子方法：增强算子方法是基于对图像进行空间变换，通过改变像素点的灰度值来增强图像的边缘和细节。
常用的增强算子方法包括拉普拉斯算子、索伯算子和普瑞维特算子等。
这些算子可以对图像进行卷积操作，得到锐化后的图像。
例如，拉普拉斯算子可以通过在每个像素点和周围邻域之间进行卷积操作来增强图像的高频信息。
2. 滤波操作方法：滤波操作方法是通过设计一定的滤波器来对图像进行卷积操作，以增强图像的边缘细节。
常用的滤波操作方法包括高通滤波器、边缘增强滤波器和维纳滤波器等。
高通滤波器可以通过减少图像低频分量来增强图像的高频信息，从而使图像边缘更加清晰。
边缘增强滤波器则可以通过增加图像的局部差异来增强图像的边缘细节。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的噪声特性来进行滤波操作，以减少噪声对锐化效果的影响。
3. 边缘检测方法：边缘检测方法是通过寻找图像的局部极值点来确定图像的边缘位置，从而实现图像锐化。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和LoG算子等。
Sobel算子可以通过计算图像梯度的幅值和方向来确定图像边缘的位置和方向。
Canny 算子是一种基于图像梯度的多阈值边缘检测算法，可以通过滤波、非极大值抑制和双阈值检测等步骤来确定图像的强边缘和弱边缘。
LoG算子是一种拉普拉斯高斯算子，可以通过在图像上进行卷积操作来检测图像的边缘信息。
除了以上的方法，图像锐化还可以通过多尺度分析、形态学操作和投影剪切等方法来实现。
多尺度分析可以通过对图像的不同尺度进行分析和合成来增强图像的局部细节和边缘信息。
形态学操作是一种基于图像形状和结构的操作，可以通过腐蚀、膨胀和开闭操作等来增强图像的边缘信息。
投影剪切是一种基于数学变换的图像锐化方法，可以通过对图像的投影进行变换来改变图像的灰度级分布，从而增强图像的边缘和细节。
图像增强的方法有哪些图像增强是指对图像进行处理，以改善其视觉质量或提取出更多的有用信息。
在数字图像处理领域，图像增强是一个重要的研究方向，它涉及到许多方法和技术。
本文将介绍几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以应用于各种领域，如医学图像处理、遥感图像处理和计算机视觉等。
灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法。
它通过拉伸图像的灰度范围，使得图像的对比度得到增强。
具体而言，灰度拉伸会将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，中间的灰度值按比例进行映射。
这样可以使得图像的整体对比度得到提高，从而更容易观察和分析图像中的细节。
另一种常见的图像增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级别，以使得图像的直方图更加均匀。
这样可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
直方图均衡化在医学图像处理中得到了广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病。
滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以用来增强图像的特定特征或去除图像中的噪声。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据图像的特点和需要进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
除了滤波之外，锐化也是一种常见的图像增强方法。
锐化可以使图像中的边缘和细节更加清晰，从而提高图像的视觉质量。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子等。
这些方法可以通过增强图像中的高频信息来使图像更加清晰。
综上所述，图像增强是图像处理中的一个重要环节，它可以帮助我们改善图像的质量，提取出更多的有用信息。
本文介绍了几种常见的图像增强方法，包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择，从而达到增强图像质量的目的。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择合适的图像增强方法，从而得到更加优质的图像结果。
一，实验目的。
1、掌握图像锐化的主要原理和常用方法2、掌握常见的边缘提取算法3、利用C#实现图像的边缘检测二，实验原理。
图像锐化就是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
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的清晰，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）就可以使图像变的清晰。
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。
在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。
而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。
图像边缘锐化的基本方法：微分运算，梯度锐化，边缘检测。
微分运算微分运算应用在图像上，可使图像的轮廓清晰。
微分运算有：纵向微分运算，横向微分运算，双方向一次微分运算。
单向微分运算双向微分微分运算作用：相减的结果反映了图像亮度变化率的大小。
像素值保持不变的区域，相减的结果为零，即像素为黑；像素值变化剧烈的区域，相减后得到较大的变化率，像素灰度值差别越大，则得到的像素就越亮，图像的垂直边缘得到增强。
梯度锐化： 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使边缘变得清晰。
梯度锐化常用的方法有：直接以梯度值代替；辅以门限判断；给边缘规定一个特定的灰度级;给背景规定灰度级;根据梯度二值化图像。
边缘检测边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
大多数是基于方向导数模板求卷积的方法。
将所有的边缘模板逐一作用于图像中的每一个像素，产生最大输出值的边缘模板方向,表示该点边缘的方向，如果所有方向上的边缘模板接近于零，该点处没有边缘；如果所有方向上的边缘模板输出值都近似相等，没有可靠边缘方向。
浅谈图像平滑滤波和锐化的区别及⽤途总结空域滤波技术根据功能主要分为与滤波。
能减弱或消除图像中的⾼频率分量⽽不影响低频分量，⾼频分量对应图像中的区域边缘等值具有较⼤变化的部分，可将这些分量滤去减少局部起伏，使图像变得⽐较平滑。
也可⽤于消除噪声，或在提取较⼤⽬标前去除太⼩的细节或将⽬标的⼩间断连接起来。
滤波正好相反，滤波常⽤于增强被模糊的细节或⽬标的边缘，强化图像的细节。
⼀、基本的灰度变换函数1.1.图像反转适⽤场景：增强嵌⼊在⼀幅图像的暗区域中的⽩⾊或灰⾊细节，特别是当⿊⾊的⾯积在尺⼨上占主导地位的时候。
1.2.对数变换（反对数变换与其相反）过程：将输⼊中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。
⽤处：⽤来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更⾼灰度级的值。
特征：压缩像素值变化较⼤的图像的动态范围。
举例：处理傅⾥叶频谱，频谱中的低值往往观察不到，对数变换之后细节更加丰富。
1.3.幂律变换（⼜名：伽马变换）过程：将窄范围的暗⾊输⼊值映射为较宽范围的输出值。
⽤处：伽马校正可以校正幂律响应现象，常⽤于在计算机屏幕上精确地显⽰图像，可进⾏对⽐度和可辨细节的加强。
1.4.分段线性变换函数缺点：技术说明需要⽤户输⼊。
优点：形式可以是任意复杂的。
1.4.1.对⽐度拉伸：扩展图像的动态范围。
1.4.2.灰度级分层：可以产⽣⼆值图像，研究造影剂的流动。
1.4.3.⽐特平⾯分层：原图像中任意⼀个像素的值，都可以类似的由这些⽐特平⾯对应的⼆进制像素值来重建，可⽤于压缩图⽚。
1.5.直⽅图处理1.5.1直⽅图均衡：增强对⽐度，补偿图像在视觉上难以区分灰度级的差别。
作为⾃适应对⽐度增强⼯具，功能强⼤。
1.5.2直⽅图匹配（直⽅图规定化）：希望处理后的图像具有规定的直⽅图形状。
在直⽅图均衡的基础上规定化，有利于解决像素集中于灰度级暗端的图像。
1.5.3局部直⽅图处理：⽤于增强⼩区域的细节，⽅法是以图像中的每个像素邻域中的灰度分布为基础设计变换函数，可⽤于显⽰全局直⽅图均衡化不⾜以影响的细节的显⽰。
锐化和柔化的方法一张优秀的风光作品，画面中除了各元素的和谐外还包括了各种对比和冲突。
常见的有色彩对比，明暗对比和虚实对比。
继《所有变亮和变暗的方法都全了》的明暗对比的文章之后，今天这篇文章我将对所有锐化和虚化的方法做一个汇总，来教大家如何营造虚实对比。
1、锐化1.1基础锐化基础锐化是在lr中针对raw格式文件的锐化。
目的是为了在无损的条件下压榨出图片更多的细节，为后续在ps中的操作打下一个良好的基础。
首先在lr界面右侧找到“细节”面板。
我们可以看到lr针对raw文件的照片会自动给一个基础的锐化量。
基础锐化我通常的做法是半径拉到最小（0.5），细节拉到最大（100），数量根据图片情况进行调整，甚至可以保持lr原有的锐化数量不变。
如果图片中存在你不想锐化的区域，比如平静的水面，万里无云的天空。
那么按住alt键的同时滑动蒙版选项条，此时图片变成如上图的灰度图。
白色代表锐化完全作用的区域，黑色代表无锐化的区域。
我会通过滑动选项条来控制锐化的阈值，避免锐化过度作用于无细节的区域。
总结：这个基础锐化是我在处理每张照片时都一定会用到的锐化。
1. 2 清晰度锐化Lr以及ps的camera raw中都有“清晰度”这个功能。
这个功能主要影响的是图像的中间调的对比度，而对高光和阴影的影响很小。
这就可以避免锐化作用于天空，背阴处这类高亮以及很暗的区域。
但是清晰度数值越大，图像就会越生硬，噪点也会越明显，在明暗交界处会产生让人讨厌的光晕。
图一和图二分别是原图以及清晰度加到最大以后的对比。
可以发现清晰度数值过大以后，图片质量下降严重。
所以清晰度锐化我通常最多加到30，经常用于加强云层的细节，它能够保证高光的天空不受影响而增强中间调云层的对比。
总结：通常的用法是用lr的调整画笔对画面的局部增强清晰度，切不可全图使用，而且数值不宜开到过大，这个功能的过度使用会让画面变的很脏，慎用！1.3 去朦胧锐化（dehaze）这个效果是lightroom更新到CC版本后新增的功能当滑块向右移动时，画面的清晰度和对比度以及饱和度都会加强。
图像锐化处理算法及其软硬件实现摘要：图像锐化处理的主要目的在于使模糊的图像变清晰。
本文使用了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法。
首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理，并推导出图像锐化的拉普拉斯算子，其次，根据拉普拉斯算子，运用C语言编写主函数和读取图像数据的子函数，初始化图像的子函数和对图像锐化的计算子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序。
关键词：图像锐化拉普拉斯算法一、图像锐化的算法原理图像在经过平滑处理后，往往会造成图像的边缘和轮廓模糊，对此可以采用锐化处理来使图像清晰化。
锐化处理是为了突出感兴趣的细节信息，并不一定在实际观察效果上逼近原始图像。
锐化处理算法分为两大类，即微分法和高通滤波。
其中微分法属于空域处理算法，适宜于在硬件上实现，常用的有梯度算法和拉普拉斯算法。
1.1梯度锐化：图像为f ( x,y)，定义f ( x,y)在点( x ,y)处的梯度矢量G[ f(x,y)]为：梯度有两个重要的性质：梯度的方向在函数 f ( x,y)最大变化率方向上；梯度的幅度用G[ f(x,y)]表示，其值为：由此式可以得出这样的结论，梯度的数值就是f(x,y)在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。
由上面的公式可见：在图像变化缓慢的地方其值很小，对应于图像较暗；而在线条轮廓的变化较快的地方的值很大。
这就是图像在经过梯度运算后使其清晰从而达到锐化的依据。
由于图像在变化缓慢的地方梯度很小，所以图像会显得很暗，通常的做法是给一个阈值Δ，如果G[f(x,y)]小于该阈值Δ，则保持原灰度值不变；如果大于或等于阈值Δ，则赋值为G[f(x,y)]。
1.2拉普拉斯锐化：拉氏算子是一个刻画图像灰度的二阶商算子，它是点、线、边界提取算子，，亦成为边界提取算子。
通常图像和对他实施拉氏算子后的结果组合后产生一个锐化图像。
拉氏算子（1.3）为了更适合于数字图像处理，将其表示为离散形式:（1.4）对于扩散现象引起的图像模糊，可以用下式来进行锐化：(1.5)这里k 是与扩散效应有关的系数，该系数要取值合理，如果k过大，图像轮廓边缘会产生过冲；反之，如果k过小，锐化效果就不明显。
图像的锐化
摘要：图像平滑往往使图像中的轮廓变得模糊，为了减少这类不利影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
本文分析了图像锐化方法中的梯度算子法和二阶导数算子法的各自特点，其中梯度算子法主要是Roberts 梯度算子法、Prewitt 梯度算子法、Sobel 算子法；二阶导数算子法为Laplacian 算子法，并通过编程对一张实际图片进行了试验对比，结果证明Laplacian 算子法锐化效果最好。
引言 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
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的清晰，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）就可以使图像变的清晰。
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。
图像锐化处理的主要技术体现在空域和频域的高通滤波，而空域高通滤波主要用模版卷积来实现。
1、梯度算子法
在图像处理中，一阶导数通过梯度来实现，因此利用一阶导数检测边缘点的方法就称为梯度算子法。
梯度值正比于像素之差。
对于一幅图像中突出的边缘区，其梯度值较大；在平滑区域梯度值小；对于灰度级为常数的区域，梯度为零。
1.1、Roberts 梯度算子法
Roberts 梯度就是采用对角方向相邻两像素之差，故也称为四点差分法。
对应的水平和垂直方向的模板为：
标注
的是当前像素的位置(i,j)为当前像素的位置，其计算公式如下：
⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∙
1001x G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∙0110y G ∙
特点：用4点进行差分，以求得梯度，方法简单。
其缺点是对噪声较敏感，常用于不含噪声的图像边缘点检测。
梯度算子类边缘检测方法的效果类似于高通滤波，有增强高频分量，抑制低频分量的作用。
这类算子对噪声较敏感，而我们希望检测算法同时具有噪声抑制作用。
所以，下面给出的平滑梯度算子法具有噪声抑制作用。
利用Roberts 梯度算子法对灰度数字图像lena.bmp 进行边缘检测程序代码如下：
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图象处理实验\mape_file\lena.bmp');
[H,W]=size(I);
M=double(I);
J=M;
for i=1:H-1
for j=1:W-1
J(i,j)=abs(M(i,j)-M(i+1,j+1))+abs(M(i+1,j)-M(i,j+1));
end;
end;
subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Roberts 处理后');
)
1,(),1()1,1(),(),(+-++++-=j i f j i f j i f j i f j i G
1.2、Prewitt 梯度算子法（平均差分法）
因为平均能减少或消除噪声，Prewitt 梯度算子法就是先求平均，再求差分来求梯度。
水平和垂直梯度模板分别为：
利用检测模板可求得水平和垂直方向的梯度，再通过梯度合成和边缘点判定，就可得到平均差分法的检测结果。
利用Prewitt 算子对灰度数字图像lena.bmp 进行边缘检测，程序代码如下： I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图象处理实验\mape_file\lena.bmp');
[H,W]=size(I);
M=double(I);
J=M;
for i=2:H-1
for j=2:W-1
J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+M(i,j+1)-M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j -1))+abs(M(i+1,j-1)-M(i-1,j-1)+M(i+1,j)-M(i-1,j)+M(i+1,j+1)-M(i-1,j+1));
end;
end;
subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Prewitt 处理后');
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙
101101101x d ⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙111000111y d
1.3、Sobel 算子法（加权平均差分法）
Sobel 算子就是对当前行或列对应的值加权后，再进行平均和差分，也称为加权平均差分。
水平和垂直梯度模板分别为：
Sobel 算子和Prewitt 算子一样，都在检测边缘点的同时具有抑制噪声的能力，检测出的边缘宽度至少为二像素。
由于它们都是先平均后差分，平均时会丢失一些细节信息，使边缘有一定的模糊。
但由于Sobel 算子的加权作用，其使边缘的模糊程度要稍低于程度要稍低于Prewitt 算子。
利用Sobel 边缘检测算子法对灰度数字图像lena.bmp 进行边缘检测，程序代码如下：
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图象处理实验\mape_file\lena.bmp');
[H,W]=size(I);
M=double(I);
J=M;
for i=2:H-1 for j=2:W-1
y
x S S j i G +=),(⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙
10120210
1x S ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=∙121000121y S
J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+2*M(i,j+1)-2*M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i +1,j-1))+abs(M(i-1,j-1)-M(i+1,j-1)+2*M(i-1,j)-2*M(i+1,j)+M(i-1,j+1)-M (i+1,j+1));
end;
end;
subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('Sobel 处理后
');
2、二阶导数算子法
对于阶跃状边缘，其二阶导数在边缘点处出现过零交叉，即边缘点两旁的二阶导数取异号，据此可以通过二阶导数来检测边缘点。
2.1、Laplacian 算子法
对数字图像 f (m ,n )，用差分代替二阶偏导，则Laplacian 算子为：
写成检测模板为：
)1,()1,(),1(),1(),(4),(--+---+-=j i f j i f j i f j i f j i f j i G
Laplacian检测模板的特点是各向同性，对孤立点及线端的检测效果好，但边缘方向信息丢失，对噪声敏感，整体检测效果不如梯度算子。
按下面要求编写程序并运行结果。
用Laplacian 锐化算子对灰度数字图像lena.bmp进行锐化处理，显示处理前、后图像。
程序代码如下：
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图象处理实验\mape_file\lena.bmp');
[H,W]=size(I);
M=double(I);
J=M;
for i=2:H-1
for j=2:W-1
J(i,j)=4*M(i,j)-[M(i+1,j)+M(i-1,j)+M(i,j+1)+M(i,j-1)];
end;
end;
subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(J));title('锐化处理后的图');
运行结果如下：
3、结语
锐化的实质是：锐化图像g(m,n) = 原图像f(m,n) + 加重的边缘（α*微分）由实验效果对比图可以看出Sobel算子处理图像后使边缘有一定的模糊。
但其边缘的模糊程度要稍低于程度要稍低于Prewitt算子。
Laplacian检测模板的特点是各向同性，对孤立点及线端的检测效果好，但边缘方向信息丢失，对噪声敏感，整体检测效果不如梯度算子。
参考文献：
[1] MATLAB7.X图像处理M.何兴华，周媛媛.人民邮电出版社：北京，2006，72-73.
[2] 数字图像处理M.阮秋琦.电子工业出版社：北京，2005，12-14.
[3] MATLAB函数速查手册M.邓微.人民邮电出版社：北京，2008,23-24.。
