數字圖像處理圖像銳化(編輯修改稿)
2025-05-26 08:22 本頁面
【文章內容簡介】 ????????????????101101101xd?????????? ????111000111yd特點：與 Sobel相比，有一定的抗干擾性。圖像效果比較干凈。 一階銳化 —— 幾種方法的效果比較 ? Sobel算法與 Priwitt算法的思路相同，屬于同一類型，因此處理效果基本相同。 ? Roberts算法的模板為 2*2，提取出的信息較弱。 ? 單方向銳化經過后處理之后，也可以對邊界進行增強。 示例 返回 二階微分銳化 —— 問題的提出 ?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)。 二階微分銳化 —— 景物細節(jié)特征對應關系 灰度截面 一階微分 二階微分 (a) 階躍形 (b) 細線形 (c) 斜坡漸變形 二階微分銳化 —— 景物細節(jié)對應關系 1）對于突變形的細節(jié)，通過一階微分的極大值點，二階微分的過 0點均可以檢測出來。 二階微分銳化 —— 景物細節(jié)對應關系 2）對于細線形的細節(jié)，通過一階微分的過 0點，二階微分的極小值點均可以檢測出來。 二階微分銳化 —— 景物細節(jié)對應關系 3）對于漸變的細節(jié)，一般情況下很難檢測，但二階微分的信息比一階微分的信息略多。 二階微分銳化 —— 算法推導 22222yfxff????????)],1(),([22 jifjifx f xx ?????)],(),1([)],1(),([ jifjifjifjif ??????)]1,(),([22 ????? jifjify f yy)],()1,([)]1,(),([ jifjifjifjif ??????)1,()1,(),1(),1(),(42 ??????????? jifjifjifjifjiff二階微分銳化 —— Laplacian 算法 ? 由前面的推導，寫成模板系數形式即為Laplacian算子： ???????????????0101410101H示例 二階微分銳化 —— Laplacian變形算法 ? 為了改善銳化效果，可以脫離微分的計算原理，在原有的算子基礎上，對模板系數進行改變，獲得 Laplacian變形算子如下所示。 ???????????????????1111811112H???????????????1212421213H???????????????0101510104H示例 二階微分銳化
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