【正文】 檢測判斷的準(zhǔn)確性。 abs(f(i+1,j)f(i,j))20 amp。因此可以先用以上算法除去椒鹽噪聲，再進行邊緣檢測。因此，要再在算法中加入保護細(xì)小邊緣的部分，即再在判斷條件中加入并列條件： (L(i,j)+L(i,j+1)+L(i,j+2))3amp。 總結(jié)：通過擴展 Sobel算子的方向來進一步提高邊緣檢測的精度，同時在 Sobel算子中加入能夠抑制或者移除高斯噪聲或者椒鹽噪聲的機制，并且不同的情況用不同的方法應(yīng)對。 USM 銳化濾鏡探索 所謂 USM 銳化，也就是 Unsharp mask。三項銳化參數(shù)在圖像邊緣增強中，到底分別起到什么作用呢？ 數(shù)量 滑塊將會決定應(yīng)用到數(shù) 字圖像的銳化量，也就是用來控制邊緣增強的強度大小。你確定那是你想要的？因此，數(shù)量參數(shù)的設(shè)置建議是，在盡量不損害圖像平 滑度的前提下，提高圖像邊緣的反差。當(dāng)設(shè)置半徑為 甚至更高的時候，銳化的作用已經(jīng)嚴(yán)重?fù)p壞了原本圖像的觀感，因此正確選 USM 銳化半徑，顯得尤為的重要。因此控制合適的銳化半徑同樣尤為重要。 數(shù)字圖像邊緣增強 31 為什么要設(shè)置成這樣呢？我們先來做個測試觀察，將該圖像做上面的第一次和第二次銳化（閥值分別為 0 和 5）后對圖像的某相同的平滑過渡區(qū)域放大至 400%進行觀察。 閥值滑塊的保護作用，在人像圖片中邊緣增強中顯得更為重要。 綜上，當(dāng)銳化一張圖片的時候，首先要做的事情就是確定圖片的分辨率，然后根據(jù)尺寸大小選擇合適的銳化半徑，再觀察圖像中需要保護區(qū)域的情況，確定合適的閥值，最后嘗試設(shè)置銳化數(shù)量，確定圖片能承受的銳化量，完成銳化。sobel39。 B5=edge(I,39。 subplot(2,3,2)。sobel 算子檢測 39。 imshow(B4)。 附錄二： 各算子對加入高斯噪聲的圖像處理對比： I1=imread(39。,)。log39。原圖 39。 imshow(B2)。)。canny 算子檢測 39。)。prewitt39。 subplot(2,3,1)。roberts 算子檢測 39。 imshow(B3)。) subplot(2,3,6)。 [H,W]=size(I)。 end。 subplot(1,3,1)。四方向 Sobel算子處理后 39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。 J=M。amp。 subplot(1,2,1)。降噪處理后 39。 [H,W]=size(I)。 end。amp。 end。title(39。 數(shù)字圖像邊緣增強 38 參考文獻 [1] Bruce Fraser，陳紅軍 .Photoshop 圖像銳化深度探索 [M].人民郵電出版社， 2021： 102108 [2] Scott CS4 數(shù)碼照片專業(yè)處理技法 [M].人民郵電出版社， 2021:344350 [3] 劉寬新 .數(shù)碼影像專業(yè)銳化 [M].北京：人民郵電出版社， 2021:8198 [4] 劉直芳 ,王運瓊 ,朱敏 .數(shù)字圖像處理與分析 [M]. 清華大學(xué)出版社 , 2021:8388. 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[6] CGonzalez R, EWoods R. 數(shù)字圖像處理的 MATLABS 實現(xiàn) [M]. 第二版 . 清華大學(xué)出版社 , 2021:374381. 數(shù)字圖像邊緣增強 39 致謝 歷時兩個多月，終于將這篇畢業(yè)論文完成。 最后，衷心感謝所有閱覽這邊文章，對學(xué)術(shù)追求孜孜不倦的每個人。尤其是要感謝我的指導(dǎo)老師蔡妍，每當(dāng)我遇到苦難和不解，都很有耐心地為我講解給我指導(dǎo)意見。)。imshow(I)。amp。 L=logical(K)。 J=M。 數(shù)字圖像邊緣增強 37 附錄六： 保護邊緣的高斯噪點去除算法： I1=imread(39。title(39。amp。 for i=2:H1 for j=2:W1 J(i,j)=abs(M(i,j)M(i1,j))+abs(M(i,j)M(i+1,j))+abs(M(i,j)M(i,j1))+abs(M(i,j)M(i,j+1))。 I=imnoise(I1,39。 subplot(1,3,3)。title(39。 J(i,j)=max(J(i,j),K(i,j))。 J=M。title(39。prewitt 算子檢測 39。 subplot(2,3,3)。title(39。 B4=edge(I,39。roberts39。 附錄三： 各算子對加入椒鹽噪聲的圖像處理對比： I1=imread(39。 imshow(B4)。sobel 算子檢測 39。 subplot(2,3,2)。 B5=edge(I,39。sobel39。)。Laplacian 算子檢測 39。 subplot(2,3,4)。title(39。,)。 B3=edge(I,39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。如果沒有閥值的保護，皮膚上哪怕是細(xì)小的毛孔和瑕疵，都會在 USM 銳化濾鏡的作用下原形畢露。而右圖，雖然也進行了相同數(shù)量的銳化，但圖像平滑過渡的區(qū)域卻沒有出現(xiàn)破壞，保留完好。 數(shù)字圖像邊緣增強 30 閥值 閥值可能就不是一個很好理解的一個概念，與我們的主觀意識相反，當(dāng)閥值的數(shù)值設(shè)置得越大的時候，銳化效果反而會越小。為什么呢？因為圖像邊緣增強的本意就是加強圖像邊緣的灰度對比，如果設(shè)置過大半徑，就會在圖像邊緣上形成巨大的暈輪，圖像的邊緣不僅僅不能得到增強，反而會被巨大的黑白暈輪喧賓奪主。觀察圖片的變化，并且截取康有為像的細(xì)節(jié)進行對比，得到圖 46。 閥值 滑塊 決定一個像素與在被當(dāng)成一個邊界像素并被濾鏡銳化之前其周圍區(qū)域必須具有的差別。這項技術(shù)運用翻拍負(fù)片來做蒙版，正是這種因失焦而不清晰的蒙版提高了以負(fù)片印放照片的清晰度。 數(shù)字圖像邊緣增強 22 第四章 Photoshop 中銳化工具使用探索 Photoshop 中常用的銳化工具 Photoshop 的銳化濾鏡一共有 5 個 ,分別是 USM 銳化、進一步銳化、銳化、銳化邊緣和智能銳化。(L(i,j)+L(i+1,j)+L(i+2,j))3amp。因此我們可以嘗試在檢測邊緣后再對噪聲進行移除。 abs(f(i,j1)f(i,j))20 amp。下面以除去照片中的椒鹽噪聲為例。 Sobel 算子是其中性能比較均衡的一種算法。 各種算子優(yōu)缺點總結(jié) 邊緣檢測算子 實現(xiàn)原理 特性 優(yōu)點 不足 Roberts 算子 使用 Roberts近似倒數(shù)尋找邊緣（一階微分） 利用 3*3 模板，計算圖像的兩個對角線的相鄰像素點之差進行梯度幅值的檢測 算法簡單，運算量小，對反差大且細(xì)節(jié)少的圖像也會有很好的檢測效果 檢測出來的邊緣比較粗糙，邊緣檢測精度不夠高，容易漏檢錯檢。 對比總結(jié) Roberts 算子是利用兩個對角相鄰像素之差進行梯度幅值檢測，因此所得到的是梯度幅值的近似值。當(dāng)一個像素點滿足下面三個條件時，則被認(rèn)為是圖像的邊緣點： 1)、該點的邊緣強度要大于沿該點梯度方向的兩個相鄰像素點的邊緣強度； 2)、與該點梯度方向上相鄰兩個像素點的方向差小于?45； 3)、以該點為中心的 3*3 鄰域中的邊緣強度極大值小于某個設(shè)定的閥值。由于圖像邊緣和噪聲都是頻域中的高頻分量，簡單的微分運算會增強圖像中的噪聲。當(dāng)取較大的鄰域時，算法的抗噪聲性能會更好，只是這樣會增加計算量，得到的邊緣也會不夠精確。當(dāng)我們將垂直模板擴展成三行，水平模板擴展成三列，就可以得到 Prewitt 算子。但由于在實際的圖像處理過程中運算量會非常大，開方平方運算也更為復(fù)雜。 數(shù)字圖像處理技術(shù)經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，已經(jīng)有許多的邊緣檢測算法和一些經(jīng)過改進的邊緣檢測算子算法。而且數(shù)字圖像有各種各樣，各自的特點也不一樣，想找出一種適合所有圖像的銳化算法是不現(xiàn)實的。詳細(xì)了解各種圖像邊緣檢測方法，理解它們的實現(xiàn)的原理，并嘗試比較，總結(jié)它們的不同。 另外，圖像 經(jīng)過銳 化 處 理后，目 標(biāo) 物體區(qū)域的 邊緣更加明顯 ，有利于對目標(biāo) 的 邊緣進行 、 對圖 像 進 行分割和 區(qū) 域形 狀 識別等， 為進 一步的 圖 像理解 與 分析奠定基 礎(chǔ)。人類的的大部分信息需要通過圖像傳遞。 數(shù)字圖像邊緣增強 1 中文摘要 隨著技術(shù)的發(fā)展和人們生活水平的不斷提高，數(shù)字圖像作為記錄和傳達信息的一種媒介，在人們生活和生產(chǎn)中扮演者越來越重要的角色。s daily life and production. with the development and maturity of digital image, digital imagesare not only applied in photography, graphic design, media, but alsoplay a greater role in aerospace, criminal investigation, precision medical instruments or other important this case, learning and exploration of the processing techniques of digital image, and how to use various digital images properly to serve forour daily life and production, arebeing more and more important. As we all know,the digital 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 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 ......................................................................................................