圖像銳化ppt課件-文庫吧在線文庫
【正文】 ian 算法n 由前面的推導，寫成模板系數(shù)形式形式即為Laplacian算子：示例二階微分銳化 —— Laplacian變形算法n 為了改善銳化效果，可以脫離微分的計算原理，在原有的算子基礎(chǔ)上，對模板系數(shù)進行改變，獲得 Laplacian變形算子如下所示。n Sobel算子獲得的邊界是比較粗略的邊界，反映的邊界信息較少，但是所反映的邊界比較清晰；n Laplacian算子獲得的邊界是比較細致的邊界。示例二階微分銳化 —— Wallis算法n 在前面的算法公式中注意以下幾點：1）為了防止對 0取對數(shù)，計算時實際上是用log(f(i,j)+1)。示例二階微分銳化 —— 問題的提出n從圖像的景物細節(jié)的灰度分布特性可知，有些灰度變化特性一階微分的描述不是很明確，為此，采用二階微分能夠更加獲得更豐富的景物細節(jié)。但是，對于不規(guī)則形狀（如：人物 ）的邊緣提取，則存在信息的缺損。 水平方向的一階銳化 —— 例題1 2 3 2 12 1 2 6 23 0 8 7 61 2 7 8 62 3 2 6 90 0 0 0 00 3 13 20 00 6 13 13 00 1 12 5 00 0 0 0 01*1+2*2+1*31*32*01*8=3問題：計算結(jié)果中出現(xiàn)了小于零的像素值垂直方向的一階銳化 —— 基本方法n 垂直銳化算法的設(shè)計思想與水平銳化算法相同，通過一個可以檢測出垂直方向上的像素值的變化模板來實現(xiàn)。n 銳化的作用是使 灰度反差增強 。一階微分銳化? 單方向一階微分銳化? 無方向一階微分銳化 ? 交叉微分銳化
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