基于matlab的图像锐化算法研究与仿真——毕业论文设计

基于matlab的图像锐化算法研究与仿真 摘要： 本文主要研究了基于matlab的图像锐化算法，并进行了相应的仿真实验。在图像获取的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化。图像增强的目的是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。图像锐化是图像增强的一种方法，目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息，使图像更加清晰。本文介绍和比较了图像锐化中常用的梯度锐化法以及其他算法，如Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等。最后，本文对MATLAB进行了介绍，并利用MATLAB语言对图像锐化算法进行了实现和结果记录。通过对各种算法的仿真和比较，发现每种算法都有各自的优缺点。在分析了所采用图像特点后，本文针对性地对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 引言： 现代社会图像在各个领域中的应用越来越广泛，如医疗影像，视频监控，计算机图形学等。然而，在图像获取的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化，图像变得模糊不清，边缘和轮廓信息不明显。这就需要对图像进行增强处理，使得图像更加清晰，以提高图像的使用价值。图像锐化是图像增强中的一种方法，目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息，使图像更加清晰。 一、图像锐化算法介绍与比较 在图像锐化中，最常用的方法是梯度锐化法。这种方法通过计算图像中各个像素点的梯度值，来突出图像的边缘和轮廓信息。除了梯度算法外，还有其他一些图像锐化的方法，如Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等。本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。实验证明，不同的图像锐化算法在不同场景下的效果有所差异，每种算法都有各自的优缺点。 二、MATLAB在图像锐化中的应用 MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理领域。本文介绍了MATLAB的基本概念和常用的图像处理函数。并利用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并记录结果。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，方便研究人员进行图像处理算法的实现和结果分析。 三、改进后的图像锐化算法 在分析了本论文所采用图像特点后，我们发现Laplacian算法在图像锐化过程中可能会导致图像的亮度下降。因此，我们针对性地对Laplacian算法进行了改进，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。这种改进方法可以根据图像的特点进行适当调整，以达到更好的图像锐化效果。 结论： 本文基于MATLAB对图像锐化算法进行了研究与仿真。通过对各种图像锐化算法的比较和分析，每种算法都有各自的优缺点。基于图像的特点，本文针对性地对Laplacian算法进行了改进，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。本文的研究结果对于图像锐化的进一步研究和实际应用具有一定的参考价值。 参考文献： 1. 基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计.doc 2. Gonzalez, R.C., Woods, R.E.和Eddins, S.L. 数字图像处理，第三版。北京：电子工业出版社，2017年。 3. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods and Steven L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB, 4th Edition. Pearson, 2018. 4. Smith, J. M. Computer Vision. Prentice Hall, 1997. 5. W. K. Pratt. Digital Image Processing, 4th Edition. Wiley, 2019.