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    工業(yè)內(nèi)窺鏡孔探測量圖像銳化方法與研究

  • 發(fā)表于:2013/5/22 11:41:54 標(biāo)簽:
  •    在圖像獲取、傳輸及處理過程中有許多因素會(huì)使圖像邊緣變得模糊,圖像模糊是常見的圖像降質(zhì)問題。為增強(qiáng)圖像邊緣特征,需要對此問題進(jìn)行研究解決.大量的研究表明,圖像模糊的實(shí)質(zhì)是圖像受到了求和、平均或積分運(yùn)算。因此,可以不必深究圖像模糊的物理過程及其數(shù)學(xué)模型,而根據(jù)各種圖像模糊過程都有累自Ⅱ或積分運(yùn)算這一共同點(diǎn),運(yùn)用相反的運(yùn)算來減弱和消除模糊.這一類削減圖像模糊的圖像增強(qiáng)方法稱為圖像銳化

      圖像銳化的主要目的是加強(qiáng)圖像中目標(biāo)邊緣和圖像細(xì)節(jié).值得注意的是,進(jìn)行銳化處理的圖像必須要有較高的信噪比,否則,圖像進(jìn)行銳化以后,信噪比更低,圖像質(zhì)量急劇下降.另外,由于銳化將使噪聲受到比信號還強(qiáng)的增強(qiáng),故一般都是先進(jìn)行圖像平滑,去除或減輕圖像中的干擾噪聲,然后進(jìn)行銳化處理.

      銳化技術(shù)可以在空間域和頻率域中進(jìn)行,在空間域銳化的基本方法是對圖像進(jìn)行微分處理,而在頻率域銳化的基本方法是是運(yùn)用高通濾波技術(shù).本文采用在空問域?qū)D像進(jìn)行微分處理的方法來銳化圖像.在空間域中,由于需要銳化的圖像邊緣或線條可能是任j惑走向的,所以期望采用的算子應(yīng)該是各向同性的.所謂各向同性,是指無論邊緣或線條走向如何。只要幅度相等,算子就給出相同的輸出.可以證明,偏導(dǎo)數(shù)的平方和運(yùn)算是各向同性的,例如拉普拉斯算子就是各向同性的,而且銳化效果較好.

      拉普拉斯算子是一種十分常用的圖像邊緣增強(qiáng)處理算子,它是線性二階微分算子,具有各向同性和位移不變性,從而滿足不同走向的圖像邊緣的銳化要求.對于數(shù)字圖像-,V,_,)來講,采用差分運(yùn)算來近似微分運(yùn)算。在像素點(diǎn)@力處,工方向和Y方向上的一階差分沖。上述的上沖和下沖無疑將使邊緣變得更加明顯。這就是拉普拉斯算子加強(qiáng)圖像邊緣的機(jī)理。圖3.3表示的是圖像銳化前后的效果圖,可見圖像經(jīng)銳化處理后邊緣變得更加明顯。需要注意的是,拉普拉斯算子銳化也增強(qiáng)了圖像的噪聲,因此,在應(yīng)用拉普拉斯算子進(jìn)行圖像銳化處理前,有必要將圖像進(jìn)行平滑處理過濾掉噪聲。

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