數(shù)字圖像處理圖像銳化-文庫吧資料
2025-05-05 08:22本頁面
【正文】 Laplacian變形算子如下所示。 二階微分銳化 —— 景物細(xì)節(jié)對應(yīng)關(guān)系 2）對于細(xì)線形的細(xì)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。 示例 返回 二階微分銳化 —— 問題的提出 ?從圖像的景物細(xì)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(xì)節(jié)。 ? Roberts算法的模板為 2*2，提取出的信息較弱。圖像效果比較干凈。 ? 因為這類銳化方法要求對邊緣的方向沒有選擇，所有稱為無方向的銳化算法。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。 ? 這樣做的結(jié)果是，可以獲得對 邊緣 的有方向提取。 單方向銳化的后處理 方法 1： 整體加一個正整數(shù) ，以保證所有的像 素值均為正。 垂直方向的一階銳化 —— 例題 1 2 3 2 1 2 1 2 6 2 3 0 8 7 6 1 2 7 8 6 2 3 2 6 9 0 0 0 0 0 0 7 17 4 0 0 16 25 5 0 0 17 22 3 0 0 0 0 0 0 1*1+2*2+1*31*32*21*8=7 問題：計算結(jié)果中出現(xiàn)了小于零的像素值 ??????????????101202101H單方向銳化的后處理 ? 這種銳化算法需要進(jìn)行后處理，以解決像素值為負(fù)的問題。 水平方向的一階銳化 —— 基本方法 ? 水平方向的銳化非常簡單，通過一個可以檢測出水平方向上的像素值的變化模板來實現(xiàn)。 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（ Roberts算子） ? Sobel銳化 ? Priwitt銳化 返回 單方向的一階銳化 —— 基本原理 ? 單方向的一階銳化是指對某個特定方向上的邊緣信息進(jìn)行增強。 圖像銳化方法 圖像細(xì)節(jié)的灰度變化特性 掃描線 灰度漸變 孤立點 細(xì)線 灰度躍變 圖像細(xì)節(jié)的灰度分布特性 平坦段 圖像細(xì)節(jié)的灰度變化微分特性 一階微分曲線 二階微分曲線 圖像細(xì)節(jié)的灰度分布特性 灰度漸變 孤立點 細(xì)線 灰度躍變 平坦段 返回 一階微分銳化 —— 基本原理 ? 一階微分的計算公式非常簡單： 39。所以銳化算法的實現(xiàn)是基于 微分 作用。 ? 銳化的作用是使 灰度反差增強 。圖像的銳化處理 銳化可使景物邊界細(xì)節(jié)增強，不但提高圖像的視覺效果，而且還便于對圖像的形狀特征更好地識別。 ? 圖像銳化的 目的 是加強圖像中景物的細(xì)節(jié) 邊緣和輪廓 。 ? 因為邊緣和輪廓都位于灰度突變的地方。 圖像銳化的概念 ? 圖像的景物細(xì)節(jié)特征 ； ? 一階微分銳化方法 ； ? 二階銳化微分方法 ； ? 一階、二階微分銳化方法效果比較 。( , ) fff x y xy?
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