圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變的模糊,為了減少這類不利效

1、圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變的模糊，為了減少這類不利效果的影響，這就需要利用圖像鋭化技術(shù)，使圖像的邊緣變的清晰。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細(xì)節(jié)變的清晰，經(jīng)過平滑的圖像變得模糊的根本原因是因為圖像受到了平均或積分運(yùn)算，因此可以對其進(jìn)行逆運(yùn)算（如微分運(yùn)算）就可以使圖像變的清晰。從頻率域來考慮，圖像模糊的實質(zhì)是因為其高頻分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。為了要把圖像中間任何方向伸展的的邊緣和輪廓線變得清晰，我們希望對圖像的某種運(yùn)算是各向同性的?？梢宰C明偏導(dǎo)平方和的運(yùn)算是各向同性的，既：式中（）是圖像旋轉(zhuǎn)前的坐標(biāo)，&）是圖像旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)。梯度運(yùn)算就是在這個

2、式子的基礎(chǔ)上開方得到的。圖像（X，y）點的梯度值：為了突出物體的邊緣，常常采用梯度值的改進(jìn)算法，將圖像各個點的梯度值與某一閾值作比較，如果大于閾值，該像素點的灰度用梯度值表示，否則用一個固定的灰度值表示。我們在對圖像增強(qiáng)的過程中，采用的是一種簡單的高頻濾波增強(qiáng)方法：krv7式中f，g分別為銳化前后的圖像，是與擴(kuò)散效應(yīng)有關(guān)的系數(shù)。表示對圖像f進(jìn)行二次微分的拉普拉斯V2算子。這表明不模糊的圖像可以由模糊的圖像減去乘上系數(shù)的模糊圖像拉普拉斯算子來得到?？梢杂孟旅娴哪０錓rj-H=1,4，1，4,-20，4，1,4，1來近似。在具體實現(xiàn)時，上述模板H中的各個系數(shù)可以改變，燈這kr個系數(shù)的選擇也很重要，

3、太大了會使圖像的輪廓過沖，太小了則圖像銳化不明顯。實驗表明，選取2-8之間往往可kr以達(dá)到比較滿意的效果。下面給出等于4的情況下的實現(xiàn)代碼和效果圖：voidCDibView:OnMenuitem32785（）CClientDCpDC（this）;HDChDC=pDC.GetSafeHdc（）;獲取當(dāng)前設(shè)備上下文的句柄；SetStretchBltMode(hDC,COLORONCOLOR);CDibDoc*pDoc=GetDocument();HDIBhdib;hdib=pDoc-GetHDIB();BITMAPINFOHEADER*lpDIBHdr;位圖信息頭結(jié)構(gòu)指針；BYTE*lpDIBBi

4、ts;指向位圖像素灰度值的指針；lpDIBHdr=(BITMAPINFOHEADER*)GlobalLock(hdib);得到圖像的位圖頭信息lpDIBBits=(BYTE*)lpDIBHdr+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+256*sizeof(RGBQUAD);/獲取圖像像素值BYTE*pData1;staticinta33=1,4,1,4,-20,4,1,4,1;拉普拉斯算子模板；intm,n,i,j,sum;intWidth=lpDIBHdr-biWidth;intHeight=lpDIBHdr-biHeight;pData1=(BYTE*)newcharWIDTHB

5、YTES(Width*8)*Height;file:/進(jìn)行拉普拉斯濾波運(yùn)算；for(i=1;iHEIGHT-1;I+)/HEIGHT-1;I+)for(j=1;jWIDTH-1;J+)/WIDTH-1;J+)sum=0;for(m=-1;m2;m+)for(n=-1;n2;n+)sum+=*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+m)+j+n)*a1+m1+n;if(sum255)sum=255;*(pData1+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=sum;file:/原始圖像pData減去拉普拉斯濾波處理后的圖像pData1for(i=O;iHEIGHT;I+)/HEIGHT;I+)for(j=O;jWIDTH;J+)/WIDTH;J+)sum=(int)(*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)-4*(*(pData1+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j);if(sum255)sum=255;*(lpDIBBits+WIDTHBYTES(Width*8)*i+j)=sum;StretchDIBits(hDC,0,0,lpDIBHdr-biWidth,lpDIBHdr-biHeight,0,0,lpDIBHdr-biWidth,l