圖像銳化算法實(shí)現(xiàn).doc

南京信息工程大學(xué) 實(shí)驗(yàn)（實(shí)習(xí)）報(bào)告實(shí)驗(yàn)名稱(chēng) 圖像銳化算法實(shí)現(xiàn) 實(shí)驗(yàn)日期 xxxx 得分 指導(dǎo)教師 xxx 院 xx 專(zhuān)業(yè) xx 年級(jí) xx 班次 x 姓名 xx 學(xué)號(hào) xxxx 一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?了解圖像銳化的目的和意義，鞏固所學(xué)的圖像銳化的理論知識(shí)和相關(guān)算法； 2掌握微分算子對(duì)圖像銳化的方法； 3熟練掌握空域中常用的銳化濾波器；4利用MATLAB程序進(jìn)行圖像銳化（要求：不得調(diào)用Matlab自帶的圖像函數(shù)，但可以調(diào)用其它數(shù)學(xué)函數(shù)），觀察圖像銳化的效果。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1. 讀入一幅灰度圖像2. 分別利用Roberts、Prewitt 和Sobel 邊緣檢測(cè)算子，對(duì)一幅灰度數(shù)字圖像（cameraman.tif）進(jìn)行邊緣檢測(cè)，顯示處理前圖像和檢測(cè)的邊緣圖3. 根據(jù)所得梯度圖，分別采用5種銳化輸出處理方式，顯示銳化輸出前后的圖像三、實(shí)驗(yàn)步驟1. Roberts 邊緣檢測(cè)算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Roberts算子for i=1:m-1 for j=1:n-1 a=f1(i+1,j+1)-f1(i,j); b=f1(i+1,j)-f1(i,j+1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Roberts直接輸出);%輔以門(mén)檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Roberts門(mén)檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Roberts邊緣規(guī)定圖像);%給背景規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Roberts背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255; else f6(i,j)=0; end endendf6=uint8(f6);subplot(2,3,6),imshow(f6),title(Roberts二值圖像);截圖如下：2. Prewitt 邊緣檢測(cè)算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Prewitt算子for i=2:m-1 for j=2:n-1 a=f1(i+1,j-1)-f1(i-1,j-1)+f1(i+1,j)-f1(i-1,j)+f(i+1,j+1)-f1(i-1,j+1); b=f1(i-1,j+1)-f1(i-1,j-1)+f1(i,j+1)-f1(i,j-1)+f(i+1,j+1)-f1(i+1,j-1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Prewitt直接輸出圖像);%輔以門(mén)檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Prewitt門(mén)檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Prewitt邊緣判斷圖像);%給背景規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Prewitt背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255; else f6(i,j)=0; end endendf6=uint8(f6);subplot(2,3,6),imshow(f6),title(Prewitt二值圖像);截圖如下：3. Sobel 邊緣檢測(cè)算子clear;clc;f=imread(cameraman.tif);m,n=size(f);f1=double(f);%Sobel算子for i=2:m-1 for j=2:n-1 a=f1(i+1,j-1)-f1(i-1,j-1)+2*f1(i+1,j)-2*f1(i-1,j)+f(i+1,j+1)-f1(i-1,j+1); b=f1(i-1,j+1)-f1(i-1,j-1)+2*f1(i,j+1)-2*f1(i,j-1)+f(i+1,j+1)-f1(i+1,j-1); c(i,j)=abs(a)+abs(b); endendf2=uint8(c);%直接以梯度值輸出subplot(2,3,1),imshow(f),title(原圖);subplot(2,3,2),imshow(f2),title(Sobel直接輸出圖像);%輔以門(mén)檻判斷for i=1:m-1 for j=1:n-1 if c(i,j)=125 f3(i,j)=c(i,j); else f3(i,j)=f1(i,j); end endendf3=uint8(f3);subplot(2,3,3),imshow(f3),title(Sobel門(mén)檻判斷圖像);%給邊緣規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f4(i,j)=255; else f4(i,j)=f1(i,j); end endendf4=uint8(f4);subplot(2,3,4),imshow(f4),title(Sobel邊緣規(guī)定圖像);%給背景規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f5(i,j)=c(i,j); else f5(i,j)=0; end endendf5=uint8(f5);subplot(2,3,5),imshow(f5),title(Sobel背景規(guī)定圖像);%二值圖像for i=1:m-1 for j=1:n-1 if(c(i,j)=125) f6(i,j)=255;