图像锐化的目的和意义图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分,它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。
当成像参数正确,图像的亮度变化传递正常时,在图像中对象边缘与背景之间的理想边缘面应该时阶梯形的,这样的图像看上去边缘清晰,反之,则会边缘模糊,其特征时对象与背景间的灰度改变有一个过渡带,这将损害图像的视觉效果。
要消除图像中不应又的模糊边缘,需要增强图像中的高频成分,使边缘锐化。
图像锐化是一种使图像原有的信息变换到有利于人们观看的质量,其目的是为了改善图像的视觉效果,消除图像质量劣化的原因(模糊),使图像中应又的对象边缘变得轮廓分明。
图像的锐化,需要利用积分的反运算(微分),因为微分运算是求信号的变化率,又加强图像中高频分量的作用,从而要锐化图像需要采用各向同性的,具有旋转不变特征的线性微分算子。
图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法. 锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分 .常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强 , 结果呈现明显噪声 .为此, 在对锐化原理进行深入研究的基础上 ,提出了先用边缘检测算法检出边缘 , 然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法 . 实验结果表明 , 该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题图像的锐化可以在空间域中进行,也可以在频率域中实现。
一. 图像信号的锐化过程1. 空间域中锐化图像的目的在空间域中进行图像的锐化也成为空间滤波处理,目的又(1)一是提取图像中用于认识和识别图像特征的参量,为图像识别准备数据(2)消除噪声。
图像数字化时产生的噪声主要是造成对图像内容的干扰,这用图像的平滑处理。
图像数字化时在信号高频区域产生的误差以及设备自身噪声对图像的高频(轮廓特征)干扰同样也是一种噪声,可以用空间滤波的方法去除。
(3)采用空间滤波的方法可以更鲜明地保持图像的边缘特征,这也是空间滤波的主要目的,即锐化图像。
处理效果锐化的目的在于使图像中对象轮廓上的像素灰度大的更大,小的更小,但对轮廓外的像素不起作用。
由于这一原因,图像的锐化对孤立点或对孤立线条的边缘增强作用十分明显,但在一定程度上也会对噪声信号产生增强作用。
图像锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。
模糊可能是由于错误操作,或者是由于图像获取方法的固有影响所导致的。
例如,当图像的分辨率有限时,所获得的像素值不是一点的亮度,而是周围景物亮度的平均值。
这种均值计算使图像变得模糊。
因为均值处理的积分相类似,从逻辑角度可以断定,瑞或处理可以用空间微分来完成。
锐化处理强度与图像在该点的突变程度有关。
这样,,图像微分增强了边缘喝其他突变(如噪声)的信息,并削弱了灰度变化缓慢的信息,一般强况下,图像的锐化被用于景物边界的检测与提取。
图像锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度改变部分,图像锐化又空域喝变换域两种处理方法。
1. 微分锐化处理在图像平滑化处理中,主要的空域处理是采用邻域平均法,这种方法类似于积分过程,积分的结果使图像的边缘变得模糊了,微分会产生相反的效应,因此微分法是图像锐化的方法之一。
微分锐化处理方法最常用的是梯度法。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊,为了减少这类不利效果的影响,这就需要利用图像鋭化技术,使图像的边缘变的清晰。
图像銳化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
为了要把图像中间任何方向伸展的的边缘和轮廓线变得清晰, 我们希望对图像的某种运算是各向同性的。
可以证明偏导平方和的运算是各向同性的,即:(兰)2(兰)2 =(兰)2(兰)2:x' :-y' :x:y式中(x,y )是图像旋转前的坐标,(x',y')是图像旋转后的坐标。
梯度运算就是在这个式子的基础上开方得到的。
图像 (x,y)点的梯度值:g=f-」2f为了突出物体的边缘,常常采用梯度值的改进算法,将图像各个点的梯度值与某一阈值作比较,如果大于阈值,该像素点的灰度用梯度值表示,否则用一个固定的灰度值表示。
我们在对图像增强的过程中,采用的是一种简单的高频滤波增强方法:G(x,y)=[(兰)2+(f)2] 1/2日f(x,y) — f(x+1,y)| +| f (x,y) — f (x,y+1) ex c y式中f,g分别为锐化前后的图像,■「是与扩散效应有关的系数。
表示对图像f进行二次微分的拉普拉斯算子。
这表明不模糊的图像可以由模糊的图像减去乘上系数的模糊图像拉普拉斯算子来得到。
v 2可以用下面的模板H={{1,4, 1},{4,-20, 4},{1,4,1}}来近似。
在具体实现时,上述模板 H中的各个系数可以改变,,这个系数的选择也很重要,太大了会使图像的轮廓过冲,太小了则图像锐化不明显。
实验表明,卄选取2-8之间往往可以达到比较满意的效果。
Sobel 算子获得的边界是比较粗略的边界,反映的边界信息较少,但是所反映的边界比较清晰;Laplacian 算子获得的边界是比较细致的边界。
反映的边界信息包括了许多的细节信息,但是所反映的边界不是太清晰。
I=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,1);imshow(I);title(' 原始图像 ');h1=fspecial('sobel');I1=filter2(h1,I); subplot(2,2,2); imshow(I1);title('sobel 算子 ');h2=fspecial('prewitt'); I2=filter2(h2,I); subplot(2,2,3); imshow(I2);title('prewitt 算子 ');h3=fspecial('laplacian'); I3=filter2(h3,I); subplot(2,2,4);imshow(l3);title('laplacia n 算子');MATLAB 勺概况MATLAB!矩阵实验室(Matrix Laboratory )之意。
除具备卓越的数值计 算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时 控制等功能。
MATLAB^基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常 用的形式十分相似,故用MATLA 来解算问题要比用C,FORTRA 等语言完相同的事 情简捷得多。
开放性使MATLAB^受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLA 主包文 件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编 写程序构造新的专用工具包。
在70年代中期,Cleve Moler 博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发 了调用EISPACK 和LINPACK 勺FORTRA 子程序库.EISPACK 是特征值求解的 FOETRA 程序库,LINPACK 是解线性方程的程序库•在当时,这两个程序库代表矩 阵运算的最高水平•到 70 年代后期 , 身为美国 New Mexico 大学计算机系系主任的 Cleve Moler, 在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用EISPACI 和LINPACI 程序库,但他发 现学生用FORTRA 编写接口程序很费时间,于是他开始自己动手,利用业余时间 为学生编写EISPACK 和LINPACK 勺接口程序.Cleve Moler 给这个接口程序取名 为MATLAB 亥名为矩阵(matrix)1. 2.MATLAB^生的历史背景口冒 原始图像 aabelff 子preu/itt 算子 laplacian®?和实验室(labotatory) 两个英文单词的前三个字母的组合.在以后的数年里,MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传.在当今30 多个数学类科技应用软件中, 就软件数学处理的原始内核而言, 可分为两大类.一类是数值计算型软件,如MATLAB,XmathGauss等,这类软件长于数值计算, 对处理大批数据效率高; 另一类是数学分析型软件,Mathematica,Maple 等,这类软件以符号计算见长,能给出解析解和任意精确解,其缺点是处理大量数据时效率较低.MathWorks公司顺应多功能需求之潮流,在其卓越数值计算和图示能力的基础上,又率先在专业水平上开拓了其符号计算,文字处理,可视化建模和实时控制能力, 开发了适合多学科, 多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB. 经过多年的国际竞争,MATLAB以经占据了数值软件市场的主导地位.在MATLA进入市场前,国际上的许多软件包都是直接以FORTRAN语言等编程语言开发的。
这种软件的缺点是使用面窄,接口简陋,程序结构不开放以及没有标准的基库,很难适应各学科的最新发展,因而很难推广。
MATLAB勺出现,为各国科学家开发学科软件提供了新的基础。
在MATLA问世不久的80年代中期,原先控制领域里的一些软件包纷纷被淘汰或在MATLA上重建。
MathWorks 公司1993年推出了MATLAB。
版,1995年推出4°2C版(for win3。
X) 1997 年推出5。
0 版。
1999 年推出5。
3 版。
MATLAB 5 X 较MATLAB 4 X 无论是界面还是内容都有长足的进展,其帮助信息采用超文本格式和PDF格式,在Netscape 3 。
0或IE 4 。
0及以上版本,Acrobat Reader 中可以方便地浏览。
时至今日,经过MathWorks公司的不断完善,MATLA已经发展成为适合多学科,多种工作平台的功能强大大大型软件。
在国外,MATLABS经经受了多年考验。
在欧美等高校,MATLA已经成为线性代数,自动控制理论,数理统计,数字信号处理,时间序列分析,动态系统仿真等高级课程的基本教学工具;成为攻读学位的大学生,硕士生,博士生必须掌握的基本技能。
在设计研究单位和工业部门,MATLA被广泛用于科学研究和解决各种具体问题。
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