數(shù)字圖像處理結(jié)課論文-在線瀏覽
2024-08-08 14:35本頁面
【正文】 信號還要多， 因此一般是先去除或減輕噪聲后再進行銳化處理。 1 .1 圖像銳化的概念 在圖像增強過程中，通常利用各類圖像平滑算法消除噪聲，圖像的常見噪聲主要有加性噪聲、乘性噪聲和量化噪聲等。這將導(dǎo)致原始圖像在平滑處理之后，圖像邊緣和圖像輪廓模糊的情況出現(xiàn)。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細(xì)節(jié)變得清晰，經(jīng)過平滑的圖像變得模糊的根本原因是因為圖像受到了平均或積分運算，因此可以對其進行逆運算(如微分運算)就可以使圖像變得清晰。但要注意能夠進行銳化處理的圖像必須有較高的性噪比，否則銳化后圖像性噪比反而更低，從而使得噪聲增加的比信號還要多，因此一般是先去除或減輕噪聲后再進行銳化處理。微分后頻率不變，幅度上升2πa倍。這表明微分是可以加強高頻成分的，從而使圖像輪廓變清晰。但本文主要探究幾種邊緣檢測算子，Laplace、Sobel算子以下具體介紹。圖像灰度值的顯著變化可用梯度的離散逼近函數(shù)來檢測，大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認(rèn)為不相關(guān)的信息，保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性?；诓檎业姆椒ㄍㄟ^尋找圖像一階導(dǎo)數(shù)中的最大和最小值來檢測邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向。1 .2 拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一種在圖像銳化處理 中很重要 的算法。它對孤立像素的響應(yīng)要比對邊緣或線的響應(yīng)更強烈，因此使用該算子進行圖像銳化之前需要對圖像作平滑處理。一個連續(xù)的二元函數(shù)f( x，y)，其拉普拉斯運算定義為 為了更適合于數(shù)字圖像處理，將拉式算子表示為離散形式：（2） 另外，拉普拉斯算子還可以表示成模板的形式，如下圖(1)所示，為離散拉普拉斯算子的模板，圖(2)表示其擴展模板。因為圖像中的邊緣就是那些灰度發(fā)生跳變的區(qū)域，所以拉普拉斯銳化模板在邊緣檢測中很有用。但此算子卻可用二次微分正峰和負(fù)峰之間的過零點
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