数字图像处理-第04章图像增强070428试卷.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 【例4.6】应用拉普拉斯算子进行图像锐化处理。 解: 程序如下 I = imread(2.gif); imshow(I); h=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]; I2=imfilter(I,h); figure,imshow(I2); （a）原图像 （b）结果图 图4.18 拉普拉斯算子的锐化 4.4.3 高通滤波 常用的高通模板有： 4.4.4 其他锐化算子 1. Sobel算子 （4.25） 用模板来表示: 2. Prewitt算子 用模板表示 : 3. Isotropic算子 用模板表示 ： 【例4.7】利用Sobel算子和Prewitt算子对图像进行锐化处理。 I = imread(ric.tif); imshow(I); hs=fspecial(sobel); S=imfilter(I,hs); hp=fspecial(prewitt) P=imfilter(I,hp); figure,imshow(S,[]); figure,imshow(P,[]); （a）Sobel算子 （b）Prewitt算子 图4.19 锐化结果 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 处理后的图像设为 ，则处理过程可描述为 其中Z={-1,0,1}， 为门限，它可以根据对误差容许的程度，选为图像灰度均方差的 若干倍，或者通过实验得到。 也可以把平均处理看作是图像通过一个低通空间滤波器后的结果 设该滤波器的冲激响应为H(r,s) ，于是滤波器输出的结果g(m,n)表示成卷积的形式，即 k,l决定了所选邻域的大小 ，为加权函数，又被称为掩模(Mask)或模板 （4.8） 常用的模板： I1 = imread(blood1.tif); I=imnoise(I1,salt pepper); %对图像加椒盐噪声 imshow(I); h1= [0.1 0.1 0.1; 0.1 0.2 0.1; 0.1 0.1 0.1]; %定义4种模板 h2=1/16.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1]; h3=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1]; h4=1/2.*[0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0]; I2=filter2(h1,I); %用4种模板进行滤波处理 I3=filter2(h2,I); I4=filter2(h3,I); I5=filter2(h4,I); figure,imshow(I2,[]) %显示处理结果 figure,imshow(I3,[]) figure,imshow(I4,[]) figure,imshow(I5,[]) 【例4.4】分别采用4种模板对图像进行处理。 （a）有噪声的图像 （b）模板1处理的结果图 （c）模板2处理的结果图 （d）模板3处理的结果图 （e）模板4处理的结果图 图4.8 平滑处理的例子 邻域平均法：在去噪的同时也使边界变得模糊了。 中值滤波：非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。 选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。 （4.9） 4.3.2 中值滤波 例：选择滤波用的窗口W如图，是一个一维的窗口，待处理像素的灰度取这个模板中灰度的中值，滤波过程为： 图4.9 一维窗口 常用的窗口还有方形、十字形、圆形和环形等。 图4.