基于MATLAB的图像锐化算法研究与仿真.doc
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PAGEVIPAGEVPAGEI摘要在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于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。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等
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PAGEVIPAGEVPAGEI摘要在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于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。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等
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PAGEVIPAGEVPAGEI摘要在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于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。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等
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PAGEIVPAGEIIIPAGEI摘要在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于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。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacia
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VIIIII摘要在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。图像增强的目的在于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。图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种,其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。图像锐化最常用的方法是梯度锐化法,但除梯度算法外,图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法,本文对这些方法进行了介绍、比