圖像銳化ppt課件(參考版)
2025-05-06 18:50本頁面
【正文】 反映的邊界信息包括了許多的細(xì)節(jié)信息，但是所反映的邊界不是太清晰。 示例一階與二階微分的邊緣提取效果比較n 以 Sobel及 Laplacian算法為例進(jìn)行比較。2） 因為對數(shù)值很小 log(256)=,所以計算 時用 46*log(f(i,j)+1)。示例二階微分銳化 —— Wallis算法n 考慮到人的視覺特性中包含一個對數(shù)環(huán)節(jié)，因此在銳化時，加入對數(shù)處理的方法來改進(jìn)。 示例二階微分銳化 —— Laplacian銳化邊緣提取n 經(jīng)過 Laplacian銳化后，我們來分析幾種變形算子的 邊緣提取 效果。 二階微分銳化 —— 景物細(xì)節(jié)對應(yīng)關(guān)系3）對于漸變的細(xì)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 —— 景物細(xì)節(jié)特征對應(yīng)關(guān)系灰度截面一階微分二階微分(a) 階躍形 (b) 細(xì)線形 (c) 斜坡漸變形二階微分銳化 —— 景物細(xì)節(jié)對應(yīng)關(guān)系 1）對于突變形的細(xì)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。n 單方向銳化經(jīng)過后處理之后，也可以對邊界進(jìn)行增強(qiáng)。一階銳化 —— 幾種方法的效果比較n 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。無方向一階銳化 —— 交叉微分交叉微分算法（ Roberts算法 ）計算公式如下：特點：算法簡單無方向一階銳化 —— Sobel銳化Sobel銳化 的計算公式如下：特點：銳化的邊緣信息較強(qiáng)無方向一階銳化 —— P
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