數(shù)字圖像銳化算法研究(已改無錯(cuò)字)
2022-07-26 14:44:09 本頁面
【正文】 模板，圖59（b）表示其擴(kuò)展模板，圖59（c）則分別表示其他兩種拉普拉斯的實(shí)現(xiàn)模板。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。因?yàn)閳D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(cè)中很有用。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。但此算子卻可用二次微分正峰和負(fù)峰之間的過零點(diǎn)來確定，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。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。圖59 拉普拉斯的4種模板圖像銳化處理的作用是使灰度反差增強(qiáng)，從而使模糊圖像變得更加清晰。圖像模糊的實(shí)質(zhì)就是圖像受到平均運(yùn)算或積分運(yùn)算，因此可以對(duì)圖像進(jìn)行逆運(yùn)算，如微分運(yùn)算能夠突出圖像細(xì)節(jié)，使圖像變得更為清晰。由于拉普拉斯是一種微分算子，它的應(yīng)用可增強(qiáng)圖像中灰度突變的區(qū)域，減弱灰度的緩慢變化區(qū)域。因此，銳化處理可選擇拉普拉斯算子對(duì)原圖像進(jìn)行處理，產(chǎn)生描述灰度突變的圖像，再將拉普拉斯圖像與原始圖像疊加而產(chǎn)生銳化圖像。拉普拉斯銳化的基本方法可以由下式表示：這種簡(jiǎn)單的銳化方法既可以產(chǎn)生拉普拉斯銳化處理的效果，同時(shí)又能保留背景信息，將原始圖像疊加到拉普拉斯變換的處理結(jié)果中去，可以使圖像中的各灰度值得到保留，使灰度突變處的對(duì)比度得到增強(qiáng)，最終結(jié)果是在保留圖像背景的前提下，突現(xiàn)出圖像中小的細(xì)節(jié)信息。2．算法實(shí)現(xiàn)CImgEnhance類中的成員函數(shù)LapTemplate()實(shí)現(xiàn)拉普拉斯銳化操作，在對(duì)灰度圖像進(jìn)行梯度銳化時(shí)直接調(diào)用LapTemplate()函數(shù)即可。以下是LapTemplate()函數(shù)的代碼實(shí)現(xiàn)。 /************************************************************************ 函數(shù)名稱：* LapTemplate(int inputH, intinputW, int inputX0, int inputY0, float* pTemplate, float fCoef)** 參數(shù)：* int inputH模板的高度* int inputW模板的寬度* int inputX0模板的中心元素X坐標(biāo)* int inputY0模板的中心元素Y坐標(biāo)* float *pTemplate指向模板數(shù)組的指針* float f模板系數(shù)** 返回值：* void** 說明：* 該函數(shù)用指定的模板（任意大小）來對(duì)圖像進(jìn)行操作，參數(shù)inputH指定模板* 的高度，參數(shù)inputW指定模板的寬度，參數(shù)inputX0和iinputY0指定模板的中心* 元素坐標(biāo)，參數(shù)pTemplate指定模板元素，f指定系數(shù)* 拉普拉斯銳化**********************************************************************/void CImgEnhance::LapTemplate(intinputH, int inputW, int inputX0, intinputY0, float *pTemplate, float f){unsigned char *pSrc, *pDst。int i,j,k,l。float value。if(m_pImgDataOut != NULL){delete []m_pImgDataOut。m_pImgDataOut = NULL。} int lineByte = (m_imgWidth *m_nBitCount / 8 + 3) / 4 * 4。if(m_nBitCount != 8){AfxMessageBox(只能處理8位灰度圖像!)。return 。}//創(chuàng)建要復(fù)制的圖像區(qū)域m_nBitCountOut = m_nBitCount。int lineByteOut = (m_imgWidth *m_nBitCountOut / 8 + 3) / 4 * 4。if (!m_pImgDataOut){m_pImgDataOut = new unsigned char[lineByteOut * m_imgHeight]。
外語相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1