图像锐化的主要目的是加强图像中目标边缘和图像细节.值得注意的是,进行锐化处理的图像必须要有较高的信噪比,否则,图像进行锐化以后,信噪比更低,图像质量急剧下降.另外,由于锐化将使噪声受到比信号还强的增强,故一般都是先进行图像平滑,去除或减轻图像中的干扰噪声,然后进行锐化处理.
锐化技术可以在空间域和频率域中进行,在空间域锐化的基本方法是对图像进行微分处理,而在频率域锐化的基本方法是是运用高通滤波技术.本文采用在空问域对图像进行微分处理的方法来锐化图像.在空间域中,由于需要锐化的图像边缘或线条可能是任j惑走向的,所以期望采用的算子应该是各向同性的.所谓各向同性,是指无论边缘或线条走向如何。只要幅度相等,算子就给出相同的输出.可以证明,偏导数的平方和运算是各向同性的,例如拉普拉斯算子就是各向同性的,而且锐化效果较好.
拉普拉斯算子是一种十分常用的图像边缘增强处理算子,它是线性二阶微分算子,具有各向同性和位移不变性,从而满足不同走向的图像边缘的锐化要求.对于数字图像-,V,_,)来讲,采用差分运算来近似微分运算。在像素点@力处,工方向和Y方向上的一阶差分冲。上述的上冲和下冲无疑将使边缘变得更加明显。这就是拉普拉斯算子加强图像边缘的机理。图3.3表示的是图像锐化前后的效果图,可见图像经锐化处理后边缘变得更加明显。需要注意的是,拉普拉斯算子锐化也增强了图像的噪声,因此,在应用拉普拉斯算子进行图像锐化处理前,有必要将图像进行平滑处理过滤掉噪声。
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