圖像的銳化處理ppt課件-文庫吧資料
2025-05-10 22:04本頁面
【正文】 圖３ 小閾值邊緣圖像 圖４ 文中算法得到的邊緣圖像 LOG濾波方法 三 、 高斯－拉普拉斯算子 正如上面所提到的，利用圖像強度二階導數的零交叉點來求邊緣點的算法對噪聲十分敏感，所以，希望在邊緣增強前濾除噪聲。 ? 當完成包含 P的輪廓線的鏈接之后，將這條輪廓線標記已訪問。如果 Q’點的 8鄰近區(qū)域中有非零像素 R’存在，則將其包括到圖像 2中，作為 R點。 ? 鏈接邊緣的具體步驟如下： ? 1 對圖像 2進行掃描，當遇到一個非零灰度的像素 P時，跟蹤以 P為開始點的輪廓線，直到輪廓的終點 Q。把小于 Th2的像素的灰度值設為 0，得到圖像 2。 圖像經小波變換后取兩次閾值， Th1和 Th2，兩者關系為 Th1=。 ? (4)對梯度取兩次閾值并且對圖像邊緣進行連接。 4 3 2 1 x 1 2 3 4 ? 例如，如果中心像素的梯度方向屬于第 4區(qū)，則把的梯度值與它左上和右下相鄰像素的梯度值比較，看的梯度值是否是局部極大值。 ? 梯度的方向可以定義為屬于 4個區(qū)之一，各個區(qū)用不同的鄰近像素來進行比較，以決定局部極大值。 其中 為濾波后的圖像。具體步驟如下： ? (1) 用高斯濾波器來對圖像濾波，
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