數(shù)字圖像處理第八章(已修改)
2025-05-11 08:29 本頁(yè)面
【正文】 1 第八章 圖象的銳化處理 2 第八章 圖象的銳化處理 ? 圖象銳化的目的是加強(qiáng)圖象中景物的 邊緣和輪廓 。銳化的作用是要使灰度反差增強(qiáng)。因?yàn)檫吘壓洼喞嘉挥诨叶韧蛔兊牡胤健? ? 許多情況下，圖像的銳化被用于景物邊界的檢測(cè)與提取。 ? 銳化處理可以用空間微分來(lái)完成。本章介紹數(shù)字微分銳化的各種定義及其實(shí)現(xiàn)算子。 3 圖像細(xì)節(jié)的基本特征 圖 8. 1 圖像細(xì)節(jié)的灰度分布特性 4 圖像細(xì)節(jié)的基本特征 ?如圖所示是一幅包含典型細(xì)節(jié)的簡(jiǎn)單圖像。 （ b）是（ a）掃描線上的灰度值分布曲線。可以看到： ?當(dāng)畫面漸漸由亮變暗時(shí)，其灰度值的變化是斜坡變化的； ?當(dāng)出現(xiàn)孤立點(diǎn)，即大多情況是噪聲點(diǎn)時(shí)，其灰度值的變化是一個(gè)突起的尖峰； ?進(jìn)入平緩變化的區(qū)域，則其灰度變化為一個(gè)平坦段； ?如果出現(xiàn)一條細(xì)線，則其灰度變化是一個(gè)比孤立點(diǎn)略顯平緩的尖峰； ?當(dāng)畫面由黑突變到亮?xí)r，其灰度變化是一個(gè)階躍。 ?這些類型的灰度變化規(guī)律可以用來(lái)對(duì)圖像的噪聲點(diǎn)、細(xì)線與邊緣模型化。 5 圖像細(xì)節(jié)的基本特征 ?從以上分析可知，圖像中的細(xì)節(jié)是指畫面中的灰度變化情況。反映數(shù)據(jù)變化的數(shù)學(xué)手段可以采用微分算子。 ?從數(shù)學(xué)的微分含義來(lái)看，“一階微分”是描述“數(shù)據(jù)的變化率”，“二階微分”是描述“數(shù)據(jù)變化率的變化率”。 ?圖 8. 2所示是圖 8. 1所示灰度變化細(xì)節(jié)下的一階、二階微分的變化情況。 圖 8. 2 圖像細(xì)節(jié)的微分特性 6 圖像細(xì)節(jié)的基本特征 ?圖 。 ?可見(jiàn)無(wú)論那種形式，通過(guò)一階微分或者是二階微分都可以進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)的增強(qiáng)與檢測(cè)。 圖 8. 3 典型的灰度變化模式與其微分變化模式 7 一階微分算子 ? 數(shù)字圖像，數(shù)據(jù)是離散的，幅值是有限的，其發(fā)生的最短距離是在兩相鄰像素之間。因此通常采用一階差分來(lái)定義微分算子。即這里沒(méi)有區(qū)別差分和微分。對(duì)于一元函數(shù) f（ t），一階微分算子可以定義如下： ? 對(duì)于二元圖像（函數(shù)） f （ x,y），一階微分的定義是通過(guò)梯度實(shí)現(xiàn)的。圖像 f（ x, y）在其坐標(biāo)（ x, y）上的梯度是通過(guò)一個(gè)二維列向量來(lái)定義的，即： 單方向的一階梯度算法 (浮雕效果 ) 1. 水平方向的銳化 ??????????????121000121H 一階微分算子 一階微分算子 單方向的一階梯度算法 (浮雕效果 ) 例： 1 2 3 2 1 2 1 2 6 2 3 0 8 7 6 1 2 7 8 6 2 3 2 6 9 0 0 0 0 0 0 3 13 20 0 0 6 13 13 0 0 1 12 5 0 0 0 0 0 0 1+2*2+332*08=3
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