圖像銳化ppt課件-在線瀏覽
2025-06-20 18:50本頁面
【正文】 0 0 0 0 00 3 13 20 00 6 13 13 00 1 12 5 00 0 0 0 01*1+2*2+1*31*32*01*8=3問題：計算結(jié)果中出現(xiàn)了小于零的像素值垂直方向的一階銳化 —— 基本方法n 垂直銳化算法的設計思想與水平銳化算法相同，通過一個可以檢測出垂直方向上的像素值的變化模板來實現(xiàn)。n 后處理的方法不同，則所得到的效果也就不同。n 這樣做的結(jié)果是：可以獲得 類似浮雕 的效果。n 這樣做的結(jié)果是，可以獲得對 邊緣 的有方向提取。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。n 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。圖像效果比較干凈。n Roberts算法的模板為 2*2，提取出的信息較弱。示例二階微分銳化 —— 問題的提出n從圖像的景物細節(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節(jié)。 二階微分銳化 —— 景物細節(jié)對應關(guān)系2）對于細線形的細節(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。 二階微分銳化 —— 算法推導二階微分銳化 —— Laplacian 算法n 由前面的推導，寫成模板系數(shù)形式形式即為Laplacian算子：示例二階微分銳化 —— Laplacian變形算法n 為了改善銳化效果，可以脫離微分的計算原理，在原有的算子基礎上，對模板系數(shù)進行改變，獲得 Laplacian變形算子如下所示。n H1,H2的效果基本相同， H3的效果最不好，H4最接近原圖。
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