數(shù)字圖像處理結(jié)課論文-閱讀頁(yè)
2025-07-13 14:35本頁(yè)面
【正文】 來(lái)確定，對(duì)孤立點(diǎn)或端點(diǎn)更為敏感，因此特別適用于以突出圖像中的孤立點(diǎn)、孤立線或線端點(diǎn)為目的的場(chǎng)合。 Sobel算子 （加權(quán)平均差分法） Sobel算子是典型的基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子，由于該算子中引入了類似局部平均的運(yùn)算，因此對(duì)噪聲具有平滑作用，能很好的消除噪聲的影響。實(shí)際使用中，常用如下兩個(gè)模板來(lái)檢測(cè)圖像邊緣。Prewitt算子和Sobel算子提取邊緣的結(jié)果差不多。由于Prewitt邊緣檢測(cè)算子是通過(guò)八個(gè)方向模板對(duì)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，因此運(yùn)算量比較大。39。 subplot(1,2,1)。 title(39。)。 H=[0 1 0 1 5 1 0 1 0]。same39。 subplot(1,2,2)。 title(39。)。D:\圖片\攝影作品\ 39。[H,W]=size(I)。J=M。end。subplot(1,2,1)。title(39。)。imshow(uint8(J))。Sobel 處理后39。四、拉普拉斯算子處理：（1）車輪圖片拉氏處理結(jié)果： （2）Sobel算子銳化結(jié)果：五、結(jié)論laplace算子是與方向無(wú)光的各向同性邊緣檢測(cè)算子,若只關(guān)心邊緣點(diǎn)的位置而不顧其周圍的實(shí)際灰度差時(shí),一般選擇該算子進(jìn)行檢測(cè)。sobel算子在prewitt算子基礎(chǔ)上能檢測(cè)邊緣點(diǎn)，且能進(jìn)一步抑制噪聲的影響，但檢測(cè)的邊緣較寬。本文主要研究了基于微分運(yùn)算中的拉氏算子的圖像銳化處理，并討論了在不同拉氏算子下圖像銳化處理效果的不同。如果一片暗區(qū)中出現(xiàn)了一個(gè)亮點(diǎn)，那么銳化處理的結(jié)果是這個(gè)亮點(diǎn)變得更亮，即拉普拉斯銳化過(guò)程可以減少圖象的模糊程度，加強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)和輪廓，使圖像的細(xì)節(jié)比原始圖像像更加清晰，所以銳化在邊緣檢測(cè)中很有用。
研究報(bào)告相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1