数字图像的锐化.doc

实验名称：数字图像的锐化（LAPLACE运算）
实验目的
了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。
通过对锐化前后图象的观察深刻了解锐化的实质。

实验设备
PC兼容机一台，操作系统为WindowsXP，安装CodeComposerStudio2.2.1和MATLAB6.5.1软件。

实验内容
数字图象的的锐化
1、实验要求：常用的拉普拉斯锐化模板还有另一种形式

修改参考例程，完成以上算子的锐化运算。

2、对设计要求的理解
（1）图像的锐化所需要的输入图象为80*80黑白自定义图象，我们这里选取电脑中自带的bmp格式的图象。不需要使用硬件采集图象。
（2）输入黑白图片的是由80*80个像素组成，每个像素值都是由0~255中的某一数字表示，代表其灰度值。其中0代表图像为黑色的，255代表白色。
（3）锐化的实质是对图象灰度值比较接近的地方进行处理，提升两者之间的灰度差别，使得图象便于人眼观察。
（4）对某一点像素的处理采用拉普拉斯锐化模板，锐化后的像素值是以一点为中心的相邻的九个像素值的函数。特别的是对于图象的边缘的处理：赋值为0。

四、实验原理
1、数字图像的锐化原理
图象锐化的目的是使模糊地图象变得更加清晰起来。
图象的模糊实质就是图象平均和积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。从频谱的角度来分析，图象模糊地是知识其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波器作来清晰图象。图像锐化常采用算法是拉普拉斯算法，他是微分锐化的方法的一种。
拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性（旋转不变）的线性运算.设为拉普拉斯算子，则：
对于离散数字图像，其一阶偏导数为：

其二阶偏导数为：

所以，拉普拉斯算子为：

对于扩散现象引起的图象模糊，可以用下式进行锐化：

是与扩散效应有关系数，该系数取值合理，锐化效果才会更好。

实验设计
1、拉普拉斯模板
取值为2，通过变换可以得到，锐化后图象的像素值表达式为：

通过这个表达式可以得到拉普拉斯模板为：

与本题设计要求相同。
通过这种数学表达式可以很好、方便的对数字图象进行处理。所以再设计拉普拉斯锐化算子时完全可以装换为模板运算。

2、程序流程图
（1）主函数
用不同的参数调用构造图形的函数产生图象
调用锐化的子程序生成检测图
开始

循环

锐化子程序
锐化子程序
初始化工作变量
针对图像中每一像素用拉普拉斯算子进行运算
锐化结束

3、程序代码
拉普拉斯子程序（Laplace.c)
#defineIMAGEWIDTH80
#defineIMAGEHEIGHT80

externunsignedchardbImage[IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT];
externunsignedchardbTargetImage[IMAGEWIDTH*IMAGEHEIGHT];

intmi,mj,m_nWork1,m_nWork2;
unsignedintm_nWork,*pWork;
unsignedchar*pImg1,*pImg2,*pImg3,*pImg;
unsignedintx1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9;

voidLaplace(intnWidth,intnHeight)
{
inti;

pImg=dbTargetImage;
for(i=0;i<IMAGEWIDTH;i++,pImg++)
(*pImg)=0;
(*pImg)=0;
pImg1=dbImage;
pImg2=pImg1+IMAGEWIDTH;
pImg3=pImg2+IMAGEWIDTH;
for(i=2;i<nHeight;i++)
{
pImg++;
x1=(*pImg1);pImg1++;x2=(*pImg1);pImg1++;
x4=(*pImg2);pImg2++;x5=(*pImg2);pImg2++;
x7=(*pImg3);pImg3++;x8=(*pImg3);pImg3++;
for(mi=2;mi<nWidth;mi++,pImg++,pImg1++,pImg2++,pImg3++)
{
x3=(*pImg1);x6=(*pImg2);x9=(*pImg3);
//m_nWork1=x5<<2;m_nWork1+=x5;
//m_nWork2=x2+x4+x6+x8;
m_nWork1=x5<<3;m_nWork1+=x5;
m_nWork2=x1+x2+x3+x4+x6+x7+x8+x9;//模板
m_nWork1-=m_nWork2;
if(m_nWork1>255)