Matlab数字图像处理尝试之：[8]锐化

Matlab数字图像处理尝试之：[8]锐化

实现图像的锐化，分析结果，总结特点。

1），线性锐化滤波：

clear all;

I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');

subplot(1,2,1),imshow(I);

xlabel('a)原始图像');

>> I=double(I);

>> H=[0 1 0,1 -41,0 1 0];

>> J=conv2(I,H,'same');

>> K=I-J;

>>subplot(1,2,2),imshow(K,[]);

>> xlabel('b)锐化滤波处理');

以上程序段实现了用线性锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。

由图可见，图像模糊的部分得到了锐化，边缘部分得到了增强，边界更加明显。但图像显示清楚的地方，经滤波后发生了失真，这也是拉氏算子增强的一大缺点。

2），Sobel算子锐化处理：

clear all;

I=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');

subplot(1,2,1),imshow(I);

xlabel('a)原始图像');

>>H=fspecial('sobel');

>>J=filter2(H,I);

>> subplot(1,2,2),imshow(J);

xlabel('b)Sobel锐化滤波处理');

以上程序段实现了用Sobel算子锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。

Sobel算子的特点是对称的一阶差分，对中心加权具有一定的平滑作用。

3），梯度法锐化：

clear all;

[I,map]=imread('C:\Users\zjy\Desktop\test1.tif');

subplot(2,2,1),imshow(I);

xlabel('a)原始图像');

I=double(I);

>>[IX,IY]=gradient(I);

>>gm=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);

>> out1=gm;

>> subplot(2,2,2),imshow(out1,map);

>> xlabel('b)梯度值');

>> out2=I;

>>J=find(gm>=15);

>>out2(J)=gm(J);

>> subplot(2,2,3),imshow(out2,map);

xlabel('c)加阀值梯度值');

>> out3=I;

>> J=find(gm>=20);

>> out3(J)=255;

>> K=find(gm<20);

out3(K)=0;

>> subplot(2,2,4),imshow(out3,map);

xlabel('d)二值化');

以上程序段实现了用梯度法锐化滤波对图像进行锐化滤波处理，运行程序后的效果如下图所示。

可以看出，几种输出方法的效果不一样。直接梯度输出背景和图像目标不是很清楚，阀值梯度输出可以消除背景的影响，而二值图像输出强化的是边缘效果。