【正文】 igital image edge enhancement is one of the most important digital image processingtechnology,which is an inportant approach to improve the image definition. After testing, the algorithm of image edge enhancement can effectively improve the clarity of image, and effectively avoid the enhancement of image noise. Key Words： digital image， enhancement of image edge， clarity 數(shù)字圖像邊緣增強(qiáng) 3 目錄 第一章 導(dǎo)論 ................................................................................................................................... 4 課題背景 .......................................................................................................................... 4 課題意義 .......................................................................................................................... 4 研究內(nèi)容方法步驟 .......................................................................................................... 5 論文的創(chuàng)新 ...................................................................................................................... 5 第二章 圖像邊緣檢測 ................................................................................................................... 6 圖像邊緣檢測方法概述 .................................................................................................. 6 Roberts 邊緣檢 測 .............................................................................................................. 7 Prewitt 邊緣檢測 .............................................................................................................. 8 Sobel 邊緣檢測 ................................................................................................................. 9 Laplacian 邊緣檢測 .......................................................................................................... 9 Canny 邊緣檢測算子 ...................................................................................................... 11 第三章 實(shí)例檢測與算法優(yōu) 化 ..................................................................................................... 13 實(shí)例檢測與對比 ............................................................................................................ 13 對比總結(jié) ..................................................................................................................... 15 基于 Sobel 算子的算法優(yōu)化 ......................................................................................... 17 八方向 Sobel 算子 .............................................................................................. 17 去除圖像中的 椒鹽噪聲 ..................................................................................... 18 抑制圖像中的高斯噪聲 ..................................................................................... 19 第四章 Photoshop 中銳化工具使用探索 ................................................................................... 22 Photoshop 中常用的銳化工具 ....................................................................................... 22 USM 銳化濾鏡探索 ....................................................................................................... 22 數(shù)量 ..................................................................................................................... 22 半徑 ..................................................................................................................... 27 閥值 ..................................................................................................................... 30 有關(guān)數(shù)量 、半徑、閥值的總結(jié) ......................................................................... 31 附錄 ............................................................................................................................................... 33 參考文獻(xiàn) ....................................................................................................................................... 38 致謝 ............................................................................................................................................... 39 數(shù)字圖像邊緣增強(qiáng) 4 第一章 導(dǎo)論 課題背景 圖像是人類記錄生活，傳達(dá)信息非常重要的媒介和手段。 所謂數(shù)字 圖像邊緣增強(qiáng)，也就是數(shù)字圖像銳化，是數(shù)字圖像 處 理 的最基本的方法之一。因此，增強(qiáng)圖像的邊緣顯得非常重要，它可以使圖像更加清晰，更符合人們的視覺習(xí)慣。因此，一個(gè)好的圖像邊緣增強(qiáng)算法，需要恰到好處地銳化圖像（銳化程度不夠會(huì)達(dá)不到目的，銳化過度會(huì)使圖像嚴(yán)重失真，產(chǎn)生不自然感），同時(shí)把對圖像的造成負(fù)面影響降到最低程度。 數(shù)字圖像邊緣增強(qiáng) 5 研究內(nèi)容方法步驟 此次設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容有： 邊緣檢測：解目前圖像邊緣檢測方法的現(xiàn)狀。 研究方法步驟： 算法編寫和實(shí)驗(yàn)檢測過程中用的軟件工具主要是 Matlab 和 Adobe Photoshop cs6 。有的銳化算法卻又會(huì)過于謹(jǐn)慎，害怕會(huì)矯枉過正而僅僅是對圖像稍稍銳化，達(dá)不到預(yù)想的效果。 另外，此文還增加了對 Photoshop 中銳化工具使用的探索，學(xué)習(xí)掌握銳化工具的正確使用方法，加深對圖像邊緣增強(qiáng)的理解和認(rèn)識。 要增強(qiáng)數(shù)字圖像邊緣，要做的第一項(xiàng)工作便是先找出圖像的邊緣。 邊緣上的灰度變化可以通過微分算子來檢測，通常用一階導(dǎo)數(shù)或者二階導(dǎo)數(shù)來偵測邊緣。 Roberts 邊緣檢測 Roberts 圖像邊緣檢測是由 RobertS 提出的一種利用局部差分算子來尋找邊緣的算子，它在2*2 鄰域上計(jì)算對角導(dǎo)數(shù)： ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? 22 1,11,1, ???????? jifjifjifjifjiG （ ） ? ?jiG,因此又被稱為 Roberts 交叉算子。由上面兩個(gè)卷積算子對圖像運(yùn)算后，代入 ()式，可求得圖像的梯度幅度值 ? ?jiG,。鑒于采用 3x3 鄰域能夠避免在像素之間內(nèi)插點(diǎn)計(jì)算梯度，可以設(shè)計(jì)出如下圖 23 中點(diǎn) ? ?ji,周圍點(diǎn)的排列。當(dāng)用兩個(gè)模板組成邊緣檢測器時(shí)，通常取較大的幅度作為輸出值，這使得它們對邊緣的走向有些敏感。 Sobel 算子比較易于在空間上實(shí)現(xiàn)， Sobel 邊緣檢測器不僅能達(dá)到較好的邊緣檢測效果，而且因?yàn)?Sobel 算子引入了局部平均，因此 Sobel 算子對噪聲具有平滑作用，其受到噪聲的影響也相對較小。拉普拉斯邊緣檢測算子即是一種對二元函數(shù)進(jìn)行二階導(dǎo)數(shù)運(yùn)算的算子，其定義為： 1 2 1 0 0 0 1 2 1 1 0 1 2 0 2 1 0 1 數(shù)字圖像邊緣增強(qiáng) 10 22222 ),(y fx fyxf ??????? () 其中2?稱為拉普拉斯算子，拉普拉斯算子也是一種各向同行的算子，因此它也可以用來增強(qiáng)圖像的邊緣。 圖 25 Laplacian 邊緣檢測算子模板 這是一種空間濾波的形式，只要適當(dāng)?shù)剡x擇模板系數(shù)，就可以組成不同的高通濾波器，從而使邊緣得到期望的增強(qiáng)，常用的模板還有： 0 1 0 1 4 1 0 1 0 1 1 1 數(shù)字圖像邊緣增強(qiáng) 11 圖 26Laplacian 邊緣檢測算子的其他模板 Canny 邊緣檢測