毕业设计(论文)基于matlab的图像锐化算法研究与仿真.doc

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毕业设计(论文)基于matlab的图像锐化算法研究与仿真

摘? 要 在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于通过处理有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。 图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法,本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。最后对MATLAB做了介绍,并运用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并记录结果。 通过对各种算法仿真和比较,每种算法都有各自的优缺点。在分析了本论文采用的图像特点后,有针对性的对Laplacian算法进行了改进,即采用高提升滤波来提高图像的亮度。实验结果表明,此方法可行,达到了预期的锐化效果。 关键词:图像增强;边缘;MATLAB;图像锐化 Abstract In the process of image acquisiting, the image quality will be degraded due to a variety of factors. Image enhanceing is aimed at highlighting some interested information that is easy to analyze for people and machine and inhibiting some useless information to enhance the image value. Image sharpening is a partion operation method of image enhancing in spatial domain, and its purpose is to enhance and judge the edge of the image and profile information and the specific method of the image sharpening uses differential to make the edge so prominent and clear. The most commonly used method of image sharpening is gradient sharpening. But apart from the gradient algorithm, image sharpening methods also have Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian and etc. These methods were introduced, compared and analyzed. Finally, MATLAB is introduced. And a part of the image sharpening algorithm is achievd and the results afe recorded. Through the simulation and comparison of the various algorithms, each algorithm has its own advantages and disadvantages. After the features of the image using in this paper are analyzed, it improves the Laplacian algorithm contrapositively, namely using high-elevating filtering to improve the brightness of the image. Experimental results show that the method is feasible and achieves the desired sharpening effect. Key words: Image enhancing; Edge;MATLAB; Image Sharpening 毕业论文(设计)原创性声明 本人所呈交的毕业论文(设计)是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文(设计)不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文(设计)的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明并

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