图像的拉普拉斯锐化方法及讨论

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。

ps中的几种锐化方式
1. 拉普拉斯锐化（Laplacian Sharpening）：通过对图像进行拉普拉斯滤波来增强图像的边缘和细节。

2. 高斯锐化（Gaussian Sharpening）：通过对图像进行高斯滤波来去除噪点和平滑图像，然后对平滑后的图像进行拉普拉斯锐化来增强图像的细节。

3. Unsharp Masking锐化（Unsharp Masking）：通过将原始图像与高通滤波器之间的差异应用于原始图像来增强图像的细节。

4. 逆滤波锐化（Inverse Filtering）：通过执行傅里叶变换来将图像转换为频域，然后应用逆滤波器来修正模糊或失真的图像。

5. 频域锐化（Frequency-Domain Sharpening）：通过将图像转换为频域，对频域中的高频成分进行增强来增强图像的细节。

实验名称：数字图像的锐化（LAPLACE 运算）一、实验目的1、了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计 方法。

2、通过对锐化前后图象的观察深刻了解锐化的实质。

二、实验设备PC 兼容机一台，操作系统为Windows XP ，安装Code Composer Studio 2.2.1和MATLAB 6.5.1软件。

三、实验内容数字图象的的锐化1、实验要求：常用的拉普拉斯锐化模板还有另一种形式修改参考例程，完成以上算子的锐化运算。

2、对设计要求的理解（1）图像的锐化所需要的输入图象为80*80黑白自定义图象，我们这里选取电脑中自带的bmp 格式的图象。

不需要使用硬件采集图象。

（2）输入黑白图片的是由80*80个像素组成，每个像素值都是由0~255中的某一数字表示，代表其灰度值。

其中0代表图像为黑色的，255代表白色。

（3）锐化的实质是对图象灰度值比较接近的地方进行处理，提升两者之间的灰度差别，使得图象便于人眼观察。

（4）对某一点像素的处理采用拉普拉斯锐化模板，锐化后的像素值是以一点为中心的相邻的九个像素值的函数。

特别的是对于图象的边缘的处理：赋值为0。

四、实验原理1、数字图像的锐化原理图象锐化的目的是使模糊地图象变得更加清晰起来。

图象的模糊实质就是图象平均和积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。

从频谱的角度来分析，图象模糊地是知识其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波器作来清晰图象。

图像锐化常采用算法是拉普拉斯算法，他是微分锐化的方法的一种。

拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性（旋转不变）的线性运算.设2∇为拉普拉斯算子，则：y f x f f 22222∂∂+∂∂=∇对于离散数字图像),(j I f ，其一阶偏导数为：),1(),(),(),(j i f j i f j i f xj i f x --=∆=∂∂ )1,(),(),(),(--=∆=∂∂j i f j i f j i f yj i f y 其二阶偏导数为：),(2),1(),1(),(),1(),(22j i f j i f j i f j i f j i f x j i f x x --++=∆-+∆=∂∂ ),(2)1,()1,(),(),1(),(22j i f j i f j i f j i f j i f yj i f y y --++=∆-+∆=∂∂ 所以，拉普拉斯算子f 2∇为：),(4)1,()1,(),1(),1(22222j i f j i f j i f j i f j i f y f x f f --+++++-=∂∂+∂∂=∇ 对于扩散现象引起的图象模糊，可以用下式进行锐化：),(),(),(2j i f k j i f j i g ∇-=ττk 是与扩散效应有关系数，该系数取值合理，锐化效果才会更好。

图像增强算法（直⽅图均衡化、拉普拉斯、Log、伽马变换）⼀、图像增强算法原理图像增强算法常见于对图像的亮度、对⽐度、饱和度、⾊调等进⾏调节，增加其清晰度，减少噪点等。

图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，⽐如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为⾼通滤波器，当然增强⼀副图像是为最后获取图像有⽤信息服务为主。

⼀般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对⽐度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进⾏卷积、⼆值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进⾏实现，后续将针对此⽅⾯内容进⾏专题实验，列举其应⽤场景和处理特点。

本⽂章是⼀篇综合性⽂章，算是⼀篇抛砖引⽟的⽂章，有均衡化、提⾼对⽐度、降低对⽐度的算法。

1.1 基于直⽅图均衡化的图像增强图像对⽐度增强的⽅法可以分为两种：直接对⽐度增强⽅法，间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸和直⽅图均衡化是常见的间接对⽐度增强⽅法。

直⽅图拉伸是利⽤对⽐度拉伸对直⽅图进⾏调整，扩⼤前景和背景灰度的差别，这种⽅法可以通过线性和⾮线性的⽅法来实现，其中ps中就是利⽤此⽅法提⾼对⽐度；直⽅图均衡化则是利⽤累积函数对灰度值进⾏调整，实现对⽐度的增强。

直⽅图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从⽐较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的⾮线性拉伸，重新分配图像像素值。

算法应⽤场景：1、算法的本质是重新分布图像的像素值，增加了许多局部的对⽐度，整体的对⽐度没有进⾏太⼤改变，所以应⽤图像为图像有⽤数据的对⽐度相近是，例如：X光图像，可以将曝光过度或曝光不⾜照⽚进⾏更好的显⽰，或者是背景及前景太亮或太暗的图像⾮常有⽤。

2、算法当然也有缺点，具体表现为：变换后的图像灰度级减少，某些细节减少；某些图像有⾼峰值，则处理后对⽐度不⾃然的过分增强。

算法实现特点：1、均衡化过程：直⽅图均衡化保证在图像像素映射过程中原来的⼤⼩关系保持不变，即较亮的区域依旧较亮，较暗的依旧较暗，只是对⽐度增加，不能明暗颠倒；保证像素映射函数的值域在0和255之间。

《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。

图像平滑及锐化1.图像锐化的目的是使灰度反差增强，从而增强图像中边缘信息，有利于轮廓抽取。

因为轮廓或边缘就是图像中灰度变化率最大的地方。

因此，为了把轮廓抽取出来，就是要找一种方法把图像的最大灰度变化处找出来。

2.实现图像的锐化可使图像的边缘或线条变得清晰，高通滤波可用空域高通滤波法来实现。

本节将围绕空间高通滤波讨论图像锐化中常用的运算及方法，其中有梯度运算、各种锐化算子、拉普拉斯（Laplacian）算子、空间高通滤波法和掩模法等图像锐化技术。

3.梯度算子——是基于一阶微分的图像增强.梯度算子: 梯度对应的是一阶导数，梯度算子是一阶导数算子。

梯度方向:在图像灰度最大变化率上，反映出图像边缘上的灰度变化。

梯度处理经常用于工业检测、辅助人工检测缺陷，或者是更为通用的自动检测的预处理。

4.拉普拉斯算子——基于二阶微分的图像增强Laplacian算子是不依赖于边缘方向的二阶微分算子，是常用的二阶导数算子.拉普拉斯算子是一个标量而不是向量，具有线性特性和旋转不变，即各向同性的性质。

拉普拉斯微分算子强调图像中灰度的突变,弱化灰度慢变化的区域。

这将产生一幅把浅灰色边线、突变点叠加到暗背景中的图像。

计算数字图像的拉普拉斯值也可以借助于各种模板。

拉普拉斯对模板的基本要求是对应中心像素的系数应该是正的，而对应于中心像素邻近像素的系数应是负的，它们的和应该为零。

将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐化处理的效果，同时又能复原背景信息。

5.同态滤波器图像增强的方法一幅图像f(x,y)能够用它的入射光分量和反射光分量来表示，其关系式如下f(x,y)=i(x,y)r(x,y) 图像f(x,y)是由光源产生的照度场i(x,y)和目标的反射系数场r(x,y)的共同作用下产生的。

该模型可作为频率域中同时压缩图像的亮度范围和增强图像的对比度的基础。

但在频率域中不能直接对照度场和反射系数场频率分量分别进行独立的操作。

广州大学学生实验报告开课学院及实验室：物理与电子工程学院 2015年5月22日班级光信121 姓名学号1219300055 指导老师实验课程名称数字信号处理实验Ⅰ成绩实验项目名称图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）一、实验目的二、实验原理三、使用仪器、材料四、实验步骤五、实验过程原始记录（数据、图案、计算等）六、实验结果及分析一．实验目的了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。

二、实验原理图象锐化处理的目的是使模糊的图象变得更加清晰起来。

图象的模糊实质就是图象受到平均或积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。

从频谱角度来分析，图象模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图象。

但要注意，能够进行锐化处理的图象必须有较高的信噪比，否则锐化后图象信噪比反而更低，从而使噪声的增加得比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。

图象锐化一般有两种方法：一种是微分法，另外一种是高通滤波法。

拉普拉斯锐化法是属于常用的一种微分锐化方法。

拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性(旋转不变)的线性运算。

四．实验步骤1．实验准备：连接实验设备：请参看本书第三部分、第一章、二。

连接ICETEK-TVP5150-E 板：请参看实验9.1、四、1。

2．打开工程，浏览程序：目录为C:\ICETEK-VC5509-EDULab\Lab0904-Sharp\Demo.pjt。

3．编译并下载程序。

4．打开工程“Demo.pjt”中的 C 语言源程序“main.c”，在程序中有“BreakPoint”注释的语句上加软件断点。

5．设置观察窗口：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：6．运行程序：按“F5”键运行到断点，观察结果。

7．退出CCS：请参看本书第三部分、第一章、六。

2020.19科学技术创新目前，水下图像处理技术已经有着广泛的应用[1]。

例如：某研究所研究人员对深水或潜水下生物的研究、军用或部分民用水下特殊搜救、水下武器系统及水下探测应用等。

由于水本身带有的特殊性质、光学特性以及水中悬浮物的存在，都对水下图像有一定的影响。

如：造成图像的对比度差、图像颜色的失真等问题[2]，这使得水下图像后期处理中的图像进行增强越来越受到重视[3]。

本文提出了一种改进版拉普拉斯锐化的水下图像增强方法。

利用拉普拉斯锐化能够锐化图像、清晰图像边缘的特点，在拉普拉斯算子上利用直方图均衡化灰度等级拉伸的思想，设置增强率，提高图像对比度；最后，利用对比实验进行验证，实验表明本文算法很好的综合了成像质量与运行时间实现了对图像的增强。

1基本原理1.1水下图像问题分析水下图像处理问题的关键点在于：1.1.1由于海水中悬浮物使图像的分辨率受到影响，导致图像模糊，细节分辨较差，辨识度不高；1.1.2海水的吸收作用，会使图像各通道的衰减程度各异而导致色彩失真，当光照条件不好，会产生图像对比度下降，部分受影响的图像细节将更差。

对于上述的一些难点，需要采用图像增强技术处理一些图像的细节问题和对比度。

这些问题对图像进行特殊处理均有非常大的影响，如对采集的水下图像进行分割处理、水下特殊目标识别等，这使得水下图像后期处理中的图像进行增强越来越受到重视。

1.2拉普拉斯图像锐化简介拉普拉斯图像锐化方法，原理可以描述为：当邻域中心像素灰度（以X 表示）低于它所在的领域内其它像素的平均灰度（以Y 表示）时，降低中心像素灰度；当X 高于Y 时，提高中心像素灰度，此方法可实现水下图像的锐化处理。

（转下页）虑，厨余垃圾掺烧比例不能太低。

3.5对SO 2等污染物生成量的影响表6不同厨余垃圾比例下生活垃圾焚烧污染物生成量从表6可知，随着厨余垃圾比例的下降，SO 2的生成量随之下降，垃圾中氮含量和氯含量也相应下降。

根据氮氧化物和氯化氢的生成机理，正常燃烧工况下氮氧化物和氯化氢的生成量也会相应减少，但下降幅度不是很明显。

图像的拉普拉斯锐化方法及讨论摘要：本文讲述了空域锐化中常用的二阶微分算法——拉普拉斯算子法。

全文首先对拉普拉斯运算做了简单的描述，并简明地分析了其原理：通常是将原图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。

然后对其在数字图像处理方面进行举例分析，并编程实现锐化效果。

最后对实验结果进行分析与讨论，说明其在图像处理应用方面，特别是用来改善因扩散效应的模糊方面特别有效。

关键字：图像处理二阶微分锐化拉普拉斯锐化1.引言图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。

这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。

图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。

在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。

我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。

可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。

我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

2.理论和方法拉式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，亦称为边界提取算子。

通常图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。

拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型。

扩散效应是成像过程中经常发生的现象。

拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。

一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为：[),(4,()1,(),1(),1(),(2)1,()1,(),(),(2),1(),1(),(2222222222y x f y x f y x f y x f y x f f y x f y x f y x f yy x f y x f y x f y x f xy x f y f x f f --+++-++=∇--++=∂∂--++=∂∂∂∂+∂∂=∇为了更适合于数字图像处理，将拉式算子表示为离散形式：另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，如下图(1)所示，为离散拉普拉斯算子的模板，图(2)表示其扩展模板。

图像的锐化名词解释图像的锐化是指通过一定的处理方法，提高图像的清晰度和边缘的明确程度，使得图像能够更好地展示出细节和纹理。

一、图像的锐化方法在图像处理中，有多种方法可以用于实现图像的锐化。

以下是几种常用的方法：1. 锐化滤波：锐化滤波是通过增强图像中的高频部分，使得图像的边缘更加清晰。

常用的滤波器包括拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器等。

2. 高通滤波：高通滤波是通过去除图像中的低频部分，突出图像中的边缘和细节。

高斯高通滤波器和Butterworth高通滤波器是常用的高通滤波器。

3. 锐化增强：锐化增强是通过对图像进行局部对比度增强，突出图像的边缘和细节。

常见的方法包括直方图均衡化、雷达变换和增强式卷积等。

二、图像的锐化效果图像的锐化可以使得图像更加清晰，呈现出更多的细节和纹理。

通过图像的锐化可以提高图像的视觉质量，使得图像更加逼真。

1. 边缘增强：图像的锐化可以使得边缘更加明确，提高图像的辨别度。

例如，在人脸图像中，通过锐化可以突出眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征，使得人脸更加生动。

2. 细节恢复：在某些情况下，图像可能因为拍摄条件或传输过程中的噪声而导致丢失细节。

通过图像的锐化可以恢复这些丢失的细节，使得图像更加真实。

3. 纹理增强：锐化可以使图像中的纹理更加清晰和明显。

例如，在自然景观图像中，通过锐化可以突出树木的纹理、水面的波纹等，增强图像的自然感。

三、图像的锐化应用图像的锐化在许多领域都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用场景：1. 医学影像：在医学影像中，图像的清晰度对于医生的诊断非常重要。

通过图像的锐化可以增强医学影像中的细节，提供更准确的诊断结果。

2. 视频处理：在视频处理中，图像的锐化可以改善视频的视觉质量。

通过对视频帧进行锐化处理，可以使得视频更加清晰，提高用户的观看体验。

3. 图像识别：在图像识别中，锐化可以增强图像中的特征，提高识别算法的准确度。

例如，通过图像的锐化可以使得人脸识别算法更好地捕捉到人脸的特征，从而提高人脸识别的准确率。

图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究边缘检测和图像增强是图像处理中的两个重要方面。

边缘检测是通过查找图像中明暗变化的位置来识别物体的轮廓，并可以用于目标检测、图像分割等应用。

图像增强则是通过改善图像的外观和质量，使其更易于分析和理解。

本文将对边缘检测和图像增强算法进行研究和探讨。

边缘检测算法是图像处理中的基础算法之一，常用的方法包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法等。

基于梯度的边缘检测算法使用图像中像素的亮度变化来寻找物体的边缘。

其中最经典的算法是Sobel、Prewitt和Canny算法。

Sobel算法通过计算像素点的一阶导数来检测边缘，它利用水平和垂直两个方向上的Sobel算子对图像进行卷积操作，然后通过求平方和再开方的方式得到边缘强度。

Prewitt算法与Sobel算法类似，但使用的是不同的算子。

Canny算法是一种基于多阶段操作的边缘检测算法，它具有良好的噪声抑制和边缘定位能力。

基于模板的边缘检测算法使用特定的模板或滤波器来寻找图像中的边缘。

其中最常用的算法是拉普拉斯算子和LoG算法。

拉普拉斯算子通过计算像素点的二阶导数来检测边缘，它使用一个离散的拉普拉斯模板对图像进行卷积操作，得到边缘强度。

LoG算法则是在拉普拉斯算子的基础上加入了高斯平滑操作，用于减少噪声对边缘检测的影响。

基于机器学习的边缘检测算法通过训练模型来学习图像中的边缘特征，以完成边缘检测任务。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)等。

这些算法通过提取图像的特征，并利用已标注的训练样本来训练模型，然后用于边缘检测。

图像增强算法旨在提高图像的质量和外观，使得图像更易于观察和分析。

常用的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器、锐化和噪声去除等。

直方图均衡化是一种通过重新分布图像像素的亮度值来增强图像对比度的方法。

它通过计算图像中每个亮度级别的像素数目，并将亮度级别映射为新的值，以达到改善图像对比度的目的。

图２．Ｉ灰度图像（１２８ｘ１２８）及其对应的数值矩阵（仅列出一部分（３ｘ３））彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。

通常，三元组的每个数值也是在０到２５５之间，Ｏ表示相应的基色在该像素中没有，而２５５则代表相应的基色在该像素中取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。

如图２．２所示（２２０，１７９，１６３）（２１５，１６９，１６１）（２１６，１７９，１７０）（２１５，１６９，１６１）（２１６，１７９，１７０）（２２１，１８４，１７０）图２．２彩色图像（１２８ｘ１２８）及其对应的数值矩阵（仅列出一部分（３ｘ３））数字图像是对二维连续光函数进行等距离矩形网格采样，再对幅度进行等间隔量化得到的二维数据矩阵。

采样是测量每个像素值，而量化是将该值数字化的过程。

数字图像在本质上是二维信号，因此信号处理（以一维信号为对象展开的课程）中的基本技术（如ＦＦＴ）可以用在数字图像处理中。

但是，由于数字图像只是一种非常特殊的二维信号，反映场景的视觉属性，只是对二维连续信号的非常稀疏的采样，希望从单个或少量采样中获得有意义的描述或特征，无法照搬一维信号处理的方法，需要专门的技术。

实际上数字图像处理更多地依赖于具体应用问题，是一系列的特殊技术的汇集，缺乏贯穿始终的严格的理论体系。

●●●８８５Ｓ５１１ＬＱ，３４３５５６１１１５３５２３５１１１∞Ｄ易Ｂ趁Ｂ７４２３２４１１１７７３０ｒ１ＱＱＱ得沥青局部高光泛白或集料颗粒光照不够，使得部分沥青胶浆或集料的灰阶进入对方的灰阶域内，不利于后续分析。

本文在光照均匀，并且在同一光照环境下获得了１００幅马歇尔试件截面图像。

转换比例：在获得每幅图像的同时，获得一个刻度尺的图像，以便进行转换比例，＝型堕蔫篇墨矍警ｃｓ＾·，像素与实际尺寸间的比例换算。

转换比例由下式计算：如图３．２，其中刻度尺的实际尺寸为￥Ｏｍｍ，图像尺寸为２３１个像素，那么该幅图的转换比例为０．３４６ｍｍ／ｐｉｘｅｌ。

基于拉普拉斯算法的图像锐化算法研究和实现
卢允伟; 陈友荣
【期刊名称】《《电脑知识与技术》》
【年(卷),期】2009(005)006
【摘要】该文提出了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法,并在DSP上实现其算法。

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,在CCS2软件上运用C语言编写主函数和读取图像数据的Read-image子函数、初始化图像的InitImage子函数和对图像锐化的计算Laplace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。

最后采用三副模糊图像验证图像锐化的效果。

比较实验结果,可知运用该算法锐化处理的图像比原来图像清晰。

【总页数】3页(P1513-1515)
【作者】卢允伟; 陈友荣
【作者单位】浙江工业大学浙江杭州 311231; 浙江工业大学信息工业学院浙江杭州 310014; 浙江树人大学信息科技学院浙江杭州 310015
【正文语种】中文
【中图分类】TN393
【相关文献】
1.基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究 [J], 周芳芹;汤剑
2.基于USM原理的改进型图像锐化算法研究 [J], 王角凤;黄斌
3.基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究 [J], 周芳芹;汤剑;
4.基于拉普拉斯方法的雷达目标实时定轨算法研究 [J], 张天天;杜新鹏;成东山;李超炜;邓钧
5.基于Matlab的几种图像锐化处理算法研究 [J], 关雪梅
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