實驗報告四圖像銳化處理

實驗報告四姓名：學號：班級：實驗日期：實驗成績：一．實驗目的〔1〕學習如何用銳化處理技術來加強圖像的目標邊界和圖像細節(jié)，對圖像進行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子設計，使圖像的某些特征〔如邊緣、輪廓等〕得以進一步的增強及突出。〔2〕分析模板大小對空域銳化濾波的影響，比擬不同濾波器的處理效果，分析其優(yōu)缺點。二．實驗原理銳化處理的主要目的是突出灰度的過度局部，在空間域中，均值濾波類似于積分，那銳化濾波類似于微分，微分算子的響應程度與圖像在用算子操作的這一點突變程度成正比，圖像積分模糊了圖像，同時起到了消除噪聲的作用；圖像微分增強邊緣和其它突變〔如噪聲〕，而削弱灰度變換緩慢的區(qū)域，laplacian算子類似于二階微分，強調(diào)的是圖像灰度級劇烈變換的局部，而sobel算子類似于一階微分，強調(diào)的是圖像灰度級緩慢變化的局部。三．實驗內(nèi)容及結(jié)果〔1〕選擇一副圖像i_texture2.bmp，分別使用拉普拉斯算子、sobel算子對圖像進行銳化濾波，并觀察濾波效果。圖SEQ圖\*ARABIC1laplacian及sobel算子處理圖像〔2〕選擇一副圖像i_texture2.bmp，構造一個中心系數(shù)為-24的5×5的類似于拉普拉斯模板對圖像進行銳化，與上述拉普拉斯算子的結(jié)果相比，是否能得到更加清晰的結(jié)果？圖2不同大小laplacian模板處理原圖及二值圖四．結(jié)果分析〔1〕觀察圖一，可以發(fā)現(xiàn)對原圖進行sobel算子運算后，原圖階梯的邊緣細節(jié)被突顯出來了，而每個階梯灰度級保持不變的背景那么沒了，全變黑了，而對原圖進行l(wèi)aplacian算子運算后，邊緣局部那么只剩下些雜亂無章的點了，根本是在sobel算子運算過后篩選出來的緩慢突變邊緣上的一些突變更快的點。如果把sobel算子比作是一階微分就不難理解它是對原圖的緩慢邊緣變化局部，而把laplacian算子比作是二階微分的話，就是原圖的劇烈突變局部，由于原圖像的階梯邊緣在灰度級上是緩慢過度的，所以使用sobel算子邊緣的突出效果更明顯，而laplacian算子無論模板大小為多大，都不能清晰的顯示出邊緣。至于背景為什么會變黑是因為算子模板中有負因子，當計算的出來的值為負數(shù)時，自動標定其為0，也就是黑色?！?〕觀察圖二，可以發(fā)現(xiàn)對原圖使用無論多大的laplacian模板，效果都很差，原因就是上述提到的原圖像的邊緣灰度級是緩慢變化的，對原圖灰度級二值化處理，由于灰度值大小只有0和1兩個值，階梯邊緣兩邊的值分別為0和1，這樣邊緣突變就成了一個單位的劇烈突變，所以3*3的laplacian算子效果就和上述的sobel算子效果相似，而當增加laplacian算子的大小到5*5時，邊緣檢測效果更加明顯。正印證了微分算子的響應程度與圖像在用算子操作的這一點突變程度成正比這一原理。五、實驗總結(jié)本次實驗主要是進一步加深fspecial構造算子模板的功能以及imfilter濾波函數(shù)的運用，本次實驗比擬簡單，主要就是體會一下兩種算子對圖像銳化的作用，感受sobel算子和laplacian算子對邊緣檢測的作用。附錄〔程序〕A=imread('F:\數(shù)字圖像處理\圖片\i_texture2.bmp');thresh=graythresh(A);%使用最大類間方差法找到圖片的一個適宜的閾值〔thresh〕B=im2bw(A,thresh);%二值圖h1=fspecial('laplacian');%拉普拉斯算子，模板默認大小為3*3h2=fspecial('sobel');%sobel算子，模板默認大小為3*3h3=zeros(5,5);%先構造模板大小規(guī)格為5*5fori=1:5forj=1:5if(i==3&j==3)h3(i,j)=-24;%模板中間元素為-24elseh3(i,j)=1;%模板其它元素為1endendendA1=imfilter(A,h1);A2=imfilter(A,h2);A3=imfilter(A,h3);A4=imfilter(B,h1);A5=imfilter(B,h3);subplot(2,2,1);imshow(A);title('原圖');subplot(2,2,2);imshow(A1);title('laplacian3*3');subplot(2,2,3);imshow(A2);title('sobel3*3');holdon;figure;subplot(2,3,1);imshow(A);title('原圖');subplot(2,3,2);imshow(A1);title('原圖laplacian3*3');subplot(2,3,3);imshow(A3);title('原圖laplacian5*5');subplot(2,3,4);imshow(B);title('