數(shù)字圖像處理結(jié)課論文-文庫吧資料
2025-07-04 14:35本頁面
【正文】 Sobel算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向模板，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差分近似值。同梯度算子一樣，拉普拉斯算子也會(huì)增強(qiáng)圖像中的噪聲，有時(shí)用拉普拉斯算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，可將圖像先進(jìn)行平滑處理。一般增強(qiáng)技術(shù)對(duì)于陡峭的邊緣和緩慢變化的邊緣很難確定其邊緣線的位置。 圖(1) 圖(2) 從模板形式容易看出，如果在圖像中一個(gè)較暗的區(qū)域中出現(xiàn)了一個(gè)亮點(diǎn)，那么用拉普拉斯運(yùn)算就會(huì)使這個(gè)亮點(diǎn)變得更亮。拉普拉斯算子是一種二階微分算子。拉普拉斯算子是與一個(gè)邊緣方向無關(guān)的邊緣點(diǎn)檢測(cè)算子?；诹愦┰降姆椒ㄍㄟ^尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點(diǎn)或者非線性差分表示的過零點(diǎn)。邊緣檢測(cè)可分為兩大類基于查找一類和基于零穿越的一類。圖像邊緣檢測(cè)：邊緣檢測(cè)是檢測(cè)圖像局部顯著變化的最基本運(yùn)算，梯度是函數(shù)變化的一種度量。最常用的微分方法是梯度法和拉普拉斯算子。空間頻率愈高，幅度增加就愈大。考察正弦函數(shù)，它的微分。從頻率域來考慮，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。為了減少這類不利效果的影響，就需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變得清晰。一般來說，圖像的能量主要集中在其低頻部分，噪聲所在的頻段主要在高頻段，同時(shí)圖像邊緣信息也主要集中在其高頻部分。圖像的銳化一般有兩種方法一種是微分法， 另外一種是高通濾波法拉普拉斯銳化法是屬于常用的微分銳化法。 從頻譜角度來分析 ，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是其高頻分量被衰減 ，因而可以通過高通濾波操作來清晰圖像。它是一種使圖像原有信息變換為有利于人眼觀察的質(zhì)量、消除模糊、好的視覺效果、圖像邊
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