然后利用laplacian函数计算图像的拉普拉斯算子,再将得到的图像进行锐化处理,最后利用imshow函数显示原始图像和处理后的图像。通过这段代码,可以实现对图像的拉普拉斯锐化处理,从而增强图像的清晰度和质量。 四、代码示例说明 1. 读取原始图像:利用imread函数读取原始图像,可以读取多种格式的图像文件,如jpg、png等。 2. ...
利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算 子,Pritt算 子, Laplacian算子,多方向模板,LoG算子编写matlab增强程序;最后,显示边缘图像和锐化增强图像,并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。 四、实验仪器与设备 Win10 64位电脑 MATLAB2017a 五、实验原理 1.Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要...
subplot(2,2,4), imshow(G);title("Sobel算子"); 结果显示 二阶微分算子锐化图像 Laplacian算子 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 functionG = Laplacian(F, D, Add) [m,n] =size(F);%图像大小 ...
1. 使用二阶微分的图像锐化:拉普拉斯锐化 2. 使用一阶微分的图像锐化:梯度锐化 Part1. 拉普拉斯锐化 用算子产生的图像暗色背景叠加浅灰色边及突变点明显。 拉普拉斯算子锐化图像的后处理(背景和边缘): 由于拉普拉斯是一种微分算子,拉普拉斯图像强调原图中的灰度突变区域,衰减灰度变化慢区域,恒定区域变为0。 将原始图像...
本文将用matlab实现拉布拉斯算子提取边缘,锐化图像。分别采用空域和频域两种方法。 空域 步骤: 1.读取图像/(标定) 2.生成空间滤波器(fspecial('laplacian',0)) 3.卷积(m = imfilter(f,w,'replicate')) clear all;f=imread('D:\moon.tif')%afigure(1)imshow(f,[]);title('a')%b ...
2.掌握图像锐化的原理及数学运算。 3.于MATLAB环境下编程实现对图片锐化。 三、实验内容 利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算 子,Pritt算 子, Laplacian算子,多方向模板,LoG算子编写matlab增强程序;最后,显示边缘图像和锐化增强图像,并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。
Laplacian算子八邻域模板如下所示 可见: 当邻域内像素灰度相同时,模板的卷积运算结果为0; 当中心像素灰度高于邻域内其他像素的平均灰度时,模板的卷积运算结果为正数; 当中心像素的灰度低于邻域内其他像素的平均灰度时,模板的卷积为负数。对卷积运算的结果用适当的衰弱因子处理并加在原中心像素上,就可以实现图像的锐化处...
上面两种锐化分别使用了Laplacian算子和Prewitt算子提取高频信息,对应的Matlab代码如下。 %Laplaciani=imread(‘Original.png’);I=double(i);N=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1];sharp=conv2(I,f,'same');sharp=uint8(sharp);sharped=i+sharp;imshow(sharp); ...
由于噪声点(灰度与周围点相差很大的像素点)对边缘检测有一定的影响,所以效果更好的是LoG算子,即Laplacian-Guass算子。引入高斯函数来平滑噪声: 该函数的Laplace算子: 它把Guass平滑滤波器和Laplace锐化滤波器结合起来,先平滑掉噪声,再进行边缘检测,所以效果比单用Laplace算子要更为平滑,效果更好。
应用拉普拉斯算子:使用内置的imfilter函数和拉普拉斯算子模板对图像进行滤波。 matlab %定义拉普拉斯算子模板 laplacian_mask = fspecial('laplacian', [0.5 0.5]); %应用拉普拉斯算子进行滤波 filtered_img = imfilter(double(img), laplacian_mask, 'replicate'); 计算聚焦值:基于滤波后的图像,可以计算各种统计量来评估...