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1、图象经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。图象锐化目的：加强图象轮廓，使图象看起来比较清晰。图象锐化 考察正弦函数 ，它的微分 。微分后频率不变，幅度上升2a倍。ax2sinaxa2cos2微分法 空间频率愈高，幅度增加就愈大。这表明微分是可以加强高频成分的，从而使图象轮廓变清晰。最常用的微分方法是梯度法。设图象函数为f(x,y)，它的梯度(Gradient)是一个向量，定义为：yfxfyxf),(G微分法 在(x,y)点处的梯度，方向是f(x,y)在这点变化率最大的方向，而其长度（记Gf(x,y)）则等于f(x,y)的最大变化率，即2122),(yfxfyxfG微分法 为方便起见，以后
2、把梯度长度也简称为梯度。对数字图象，用差分来近似微分。两种常用差分算法 （1）典型梯度算法微分法2122)1,(),(),1(),(),(yxfyxfyxfyxfyxfG （2）罗伯茨（Roberts）梯度算法微分法2122)1,(),1()1,1(),(),(yxfyxfyxfyxfyxfG),1()1,(),(yxfyxfyxf)1,1(),1()1,(),(yxfyxfyxfyxf7锐化滤波器锐化滤波器-梯度算子法梯度算子法 )1,1(),1(2)1,1()1,1(),1(2)1,1(yxfyxfyxfyxfyxfyxfGx)1,1()1,(2)1,1()1,1()1,(2)1,1(yx
3、fyxfyxfyxfyxfyxfGy8梯度锐化实例梯度锐化实例 9锐化滤波器锐化滤波器-拉普拉斯算子法拉普拉斯算子法 yfxff22222),(),(),(222yxfyxfyxfyx),(4)1,()1,(),1(),1(),(2yxfyxfyxfyxfyxfyxf 上述二算法运算较费时。为更适合计算机实现，采用绝对差分算法：微分法)1,(),(),1(),(),(yxfyxfyxfyxfyxfG)1,(),1()1,1(),(),(yxfyxfyxfyxfyxfG及对NxN数字图象，不可能在最后一行(x=N)和最后一列(y=N)象素上计算梯度值。一种补救办法：用前一行(x=N-1)和前一列
4、(y=N-1)对应象素的梯度值。微分法 某象素上的梯度值是该象素与相邻象素的灰度差值的单调递增函数。图象轮廓上，象素灰度有陡然变化，梯度值很大。图象灰度变化平缓区域，梯度值很小。等灰度区域，梯度值为零。微分法 哪一个梯度大？一旦计算梯度的算法确定，有许多方法使图象轮廓突出。微分法 轮廓比较突出，灰度平缓变化部分，梯度小，很黑。),(),(yxfGyxg （1）微分法 门限值、阈值(threshold)，非负。适当选择T，既突出轮廓，又不破坏背景。（2）背景保留elseyxfTyxfGyxfGyxg),(),(),(),(微分法 指定的轮廓灰度值。（3）背景保留，轮廓取单一灰度值。elseyxf
5、TyxfGLyxgG),(),(),(微分法 指定的背景灰度值。（4）轮廓保留，背景取单一灰度值。elseLTyxfGyxfGyxgB),(),(),(微分法 指定的轮廓灰度值。指定的背景灰度值。（5）轮廓、背景分别取单一灰度值，即二值化。只对轮廓感兴趣。elseLTyxfGLyxgBG),(),(USMUSMUSMUSMUSMUSM查找边缘查找边缘查找边缘查找边缘查找边缘照亮边缘照亮边缘照亮边缘照亮边缘照亮边缘TermsImage sharpening:图象锐化Contour:轮廓Edge:边界，边缘Boundary:边界Deblurring:去模糊High frequency enhanc
6、ement filter:高频加强滤波器TermsDifferentiation:微分Gradient vector:梯度向量Gradient magnitude:梯度值，梯度Background:背景Object:物体Scene:景物，场景Unsharp masking:反锐化掩模TermsOvershoot:过冲Ring:振铃Step function:阶跃函数Unit step function:单位阶跃函数Rectangular pulse:矩形脉冲Triangular pulse:三角形脉冲Gaussian function:高斯函数TermsImpulse:冲激函数Dirac delta function:狄拉克函数人有了知识，就会具备各种分析能力，明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书，广泛阅读，古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识，培养逻辑思维能力；通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平，培养文学情趣；通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。有许多书籍还能培养我们的道德情操，给我们巨大的精神力量，鼓舞我们前进。
第四章图像增强_图像锐化课件
