【導讀】介，在人們生活和生產(chǎn)中扮演者越來越重要的角色。隨著數(shù)字圖像的不斷進步發(fā)展和成熟，空，刑事偵查，精密醫(yī)療儀器等更加重要的研究領(lǐng)域起到更大的作用。

　　

【正文】 應(yīng)地顯得更大，因此，在銳化大尺寸的圖像時，需要設(shè)置較大的半徑參數(shù)才能達到 銳化效果，而在銳化較小尺寸的圖像時，需要設(shè)置較小的半徑參數(shù)才避免銳化過于粗糙。至于閥值，由以上的檢測可以發(fā)現(xiàn)，當閥值大于5 色階的時候，圖像的平滑過渡區(qū)域已經(jīng)很好地被保護起來了（純色區(qū)域就更加不成問題），所以一般將閥值設(shè)置為 5 色階以下是合理的。當然也可以根據(jù)具體要求重新設(shè)置。 綜上，當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。 數(shù)字圖像邊緣增強 33 附錄 附錄一： 各算子邊緣檢測對比（固定閥值）： I=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 B1=edge(I,39。roberts39。,)。 B2=edge(I,39。sobel39。,)。 B3=edge(I,39。prewitt39。,)。 B4=edge(I,39。log39。,)。 B5=edge(I,39。canny39。,)。 subplot(2,3,1)。 imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(2,3,2)。 imshow(B1)。title(39。roberts 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,3)。 imshow(B2)。title(39。sobel 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,4)。 imshow(B3)。title(39。prewitt 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,5)。 imshow(B4)。title(39。Laplacian 算子檢測 39。) subplot(2,3,6)。 imshow(B5)。title(39。canny 算子檢測 39。)。 附錄二： 各算子對加入高斯噪聲的圖像處理對比： I1=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 I=imnoise(I1,39。gaussian39。)。 B1=edge(I,39。roberts39。,)。 B2=edge(I,39。sobel39。,)。 B3=edge(I,39。prewitt39。,)。 B4=edge(I,39。log39。,)。 B5=edge(I,39。canny39。,)。 subplot(2,3,1)。 imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(2,3,2)。 imshow(B1)。title(39。roberts 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,3)。 imshow(B2)。title(39。sobel 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,4)。 imshow(B3)。title(39。prewitt 算子檢測 39。)。 數(shù)字圖像邊緣增強 34 subplot(2,3,5)。 imshow(B4)。title(39。Laplacian 算子檢測 39。) subplot(2,3,6)。 imshow(B5)。title(39。canny 算子檢測 39。)。 附錄三： 各算子對加入椒鹽噪聲的圖像處理對比： I1=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 I=imnoise(I1,39。salt amp。 pepper39。)。 B1=edge(I,39。roberts39。,)。 B2=edge(I,39。sobel39。,)。 B3=edge(I,39。prewitt39。,)。 B4=edge(I,39。log39。,)。 B5=edge(I,39。canny39。,)。 subplot(2,3,1)。 imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(2,3,2)。 imshow(B1)。title(39。roberts 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,3)。 imshow(B2)。title(39。sobel 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,4)。 imshow(B3)。title(39。prewitt 算子檢測 39。)。 subplot(2,3,5)。 imshow(B4)。title(39。Laplacian 算子檢測 39。) subplot(2,3,6)。 imshow(B5)。title(39。canny 算 子檢測 39。)。 附錄四： 八方向的 Sobel 算子與四方向的 Sobel 算子對比： I=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 [H,W]=size(I)。 M=double(I)。 J=M。 K=M。 N=M。 for i=2:H1 數(shù)字圖像邊緣增強 35 for j=2:W1 J(i,j)=max(abs(M(i1,j+1)M(i1,j1)+2*M(i,j+1)2*M(i,j1)+M(i+1,j+1)M(i+1,j1)),abs(M(i1,j1)M(i+1,j1)+2*M(i1,j)2*M(i+1,j)+M(i1,j+1)M(i+1,j+1)))。 if(J(i,j)200) N(i,j)=255。 else N(i,j)=0。 end。 K(i,j)=max(abs(M(i1,j)M(i,j1)+2*M(i1,j+1)2*M(i+1,j1)+M(i,j+1)M(i+1,j)),abs(M(i1,j)M(i,j+1)+2*M(i1,j1)2*M(i+1,j+1)+M(i,j1)M(i+1,j)))。 J(i,j)=max(J(i,j),K(i,j))。 if(J(i,j)200) K(i,j)=255。 else K(i,j)=0。 end。 end。 end。 subplot(1,3,1)。imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(1,3,2)。imshow(uint8(N))。title(39。四方向 Sobel算子處理后 39。)。 subplot(1,3,3)。imshow(uint8(K))。title(39。八方向 Sobel算子處理后 39。)。 數(shù)字圖像邊緣增強 36 附錄五： 除去椒鹽噪聲的算法： I1=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 I=imnoise(I1,39。salt amp。 pepper39。)。 [H,W]=size(I)。 M=double(I)。 J=M。 K=M。 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))。 if(J(i,j)100 amp。amp。 abs(M(i1,j)M(i,j))20 amp。amp。 abs(M(i+1,j)M(i,j))20 amp。amp。 abs(M(i,j1)M(i,j))20 amp。amp。 abs(M(i,j+1)M(i,j))20) ab=[M(i1,j),M(i+1,j),M(i,j1),M(i,j+1)]。 K(i,j)=median(ab)。 end。 end。 end。 subplot(1,2,1)。imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(1,2,2)。imshow(uint8(K))。title(39。降噪處理后 39。)。 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。C:\Users\Administrator\Desktop\39。)。 I=imnoise(I1,39。gaussian39。)。 [H,W]=size(I)。 M=double(I)。 J=M。 K=M。 for i=2:H1 for j=2:W1 J(i,j)=max(abs(M(i1,j+1)M(i1,j1)+2*M(i,j+1)2*M(i,j1)+M(i+1,j+1)M(i+1,j1)),abs(M(i1,j1)M(i+1,j1)+2*M(i1,j)2*M(i+1,j)+M(i1,j+1)M(i+1,j+1)))。 if(J(i,j)200) K(i,j)=255。 else K(i,j)=0。 end。 end。 end。 L=logical(K)。 for i=2:H2 for j=2:W2 if(L(i,j)==1 amp。amp。 L(i1,j)+L(i+1,j)+L(i,j1)+L(i,j+1)2 amp。amp。 (L(i,j)+L(i,j+1)+L(i,j+2))3 amp。amp。 (L(i,j)+L(i+1,j)+L(i+2,j))3 amp。amp。 (L(i,j)+L(i+1,j+1)+L(i+2,j+2))3 amp。amp。 (L(i,j)+L(i+1,j+1)+L(i+2,j+2))3) L(i,j)=0。 end。 end。 end。 subplot(1,3,1)。imshow(I)。title(39。原圖 39。)。 subplot(1,3,2)。imshow(uint8(N))。title(39。四方向 Sobel 處理后 39。)。 subplot(1,3,3)。imshow(L)。title(39。去噪處理后 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]. 清華大學出版社 , 2021:8388. 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