锐化空间滤波器

最新推荐文章于 2023-03-25 00:29:03 发布

原创

最新推荐文章于 2023-03-25 00:29:03 发布 · 2.4k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

锐化处理通过增强图像边缘和灰度过渡区域来突出细节。本文介绍了拉普拉斯算子、非锐化掩蔽和高提升滤波以及梯度图像的概念。拉普拉斯算子用于锐化，但可能导致负值，可通过标定处理。非锐化掩蔽通过模糊、相减和相加操作实现。梯度图像则揭示图像中变化显著的部分，如Sobel和罗伯特交叉梯度算子的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

锐化处理主要目的是突出灰度过度部分。
这里写图片描述

二阶微分-拉普拉斯算子锐化

两变量的离散拉普拉斯算子是：
这里写图片描述

void laplaceSharpenl(){
    auto im = imread("/Users/qixiangzhang/Desktop/openCV/jy.png");
    Mat dst;
    Mat kernel = (Mat_<float>(3,3) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-

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图像处理基础(6)：锐化空间滤波器

可为测控的机器视觉专栏

02-22

1244

图像的锐化也就是增强图像的突变部分，那么我们也就对图像的恒定区域中，突变的开始点与结束点（台阶和斜坡突变）及沿着灰度斜坡处的微分的性质。从以上图像灰度的一阶和二阶微分的性质可以看出，在灰度值变化的地方，一阶微分和二阶微分的值都不为0；在斜坡的起点和终点一阶微分和二阶微分的值都不为0，但是沿着斜坡一阶微分的值不为0，而二阶微分的值为0.由于一阶微分和二阶微分有各自的特点，其得到的图像边缘也不相同：一阶微分得到的图像边缘较粗，二阶微分得到的是较细的双边缘，所以在图像的边缘增强方面二阶微分算子的效果较好。

学习笔记（空间滤波器——锐化）

aicheg的博客

04-20

1835

空间滤波器——锐化锐化原理图像灰度微分的定义为了描述图像的锐化，定义图像灰度的一阶微分和图像灰度的二阶微分。图像灰度在坐标 xxx 的一阶微分：表示坐标 x 处相邻像素的灰度变化速度，其数学表达式为 ∂f∂x=f(x+1)−f(x) \frac{\partial f }{\partial x} = f(x+1)-f(x) ∂x∂f=f(x+1)−f(x) 图像灰度在坐标 xxx 的二阶微分：表示坐标 x 处相邻像素的灰度变化加速度，其数学表达式为 ∂2f∂x2=f(x+1)+f(x−1)−2f(x

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【图像处理笔记】锐化空间滤波器

lc__________的博客

09-21

9013

锐化处理的主要目的是突出灰度的过渡部分。补偿轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。图像锐化的用途多种多样，应用范围从电子印刷和医学成像到工业检测和军事系统的制导等。图像的模糊可以通过积分来实现（均值处理与积分类似）。而图像锐化，则需要微分来实现。下面的内容，我们将讨论由数字微分来定义和实现锐化算子的方法。

不同图像锐化算子提取的图像信息有哪些不同_第三章灰度变换与空间滤波-（六）锐化空间滤波器之基础...

weixin_39777163的博客

10-21

217

雾里看花，我也要把你看得更清楚。本章主要内容;基础使用二阶微分进行图像锐化----拉普拉斯算子非锐化掩蔽和高提升滤波使用一阶微分对（非线性）图像锐化----梯度聊完了空间平滑滤波器，我们拿到了模糊图像的钥匙，从本节开始就走向它的相反的领域，图像的锐化。锐化处理从宏观上就是让轮廓更显眼，从数字图像的微观上看就是突出灰度的过渡部分。怎么实现呢？我们想，之前写的模糊处理都是求和平均，运用的积分的思想，那...

数字图像处理- 3.6 锐化空间滤波器

wangprince2017

12-30

1962

3.6 锐化空间滤波器 锐化处理的主要目的是突出图像中的突出灰度的过度部分。总的来说，微分算子的响应强度与图像在该店(应用了算子)的突变程度有关。这样一来，图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)并削弱了灰度变化缓慢的区域。为了说明简单，主要集中讨论一阶微分的性质。我们最高兴去的微分性质是恒定灰度区域(平坦段)、突变的开头与结尾(阶梯和斜坡突变)及沿着灰度级斜坡处的特性。这些类型的突变可以用...

图像空间滤波总结（平滑空间滤波器及锐化空间滤波器）

zwhlove11的博客

12-19

9268

1 空间滤波器的基础 1.1 空间滤波介绍 1.2 空间滤波原理 1.3 空间相关与空间卷积 2 平滑空间滤波器 2.1 平滑线性滤波器 2.2 统计排序滤波器 2.3 平滑空间滤波器总结 3锐化空间滤波器 3.1 锐化空间滤波器基础 3.2 二阶微分锐化：拉普拉斯算子 3.3 一阶微分锐化：Robert算子、 Prewitt算子 3.4 一阶微分锐化：Sobel算子、Isotropic Sobe...

图像增强技术：锐化空间滤波器在图像处理中的应用

"图像工程中的空间域图像增强，主要涉及锐化空间滤波器的应用和目的。锐化滤波器旨在加强图像的轮廓和细节，但同时也可能增加图像噪声。其用途广泛，包括印刷中的层次强调、超声图像的改善、图像识别中的边缘提取、...

5.空间域锐化滤波

fengshengwei3的专栏

08-23

1166

目录一基本概念锐化空间滤波器都包括什么？锐化空间滤波器的作用是什么？（高通滤波）锐化原理是什么？一阶导数的性质是什么？二阶导数的性质是什么？二 Prewitt算子 Prewitt算子的作用是什么？原理三 Sobel算子 Sobel算子的作用是什么？ Sobel算子和Prewitt算子的区别？四Lapas算子 LapLas算子的作用是什么？...

数字图像处理【4】图像空间滤波-锐化

vx number：zzr_admin，拉入技术交流群。

03-25

3940

图像的高频与低频指的是什么；图像高频分量的处理又有哪些？

图像处理的小程序，可以实现图像锐化，滤波，模糊，对比度调节等功能

07-09

图像处理的小程序，可以实现图像锐化，滤波，模糊，对比度调节等功能

梯度锐化源代码

05-31

梯度锐化源代码希望对大家有用

数字图像学笔记——9. 几种常见的空间滤波器（锐化滤波）

老程的技术笔记

03-06

6745

在上一章内容中，介绍了两种比较常用，而且简单的滤波器；在这一章里，要引入一个比较复杂的滤波器——锐化滤波。要弄懂锐化滤波需要先弄懂梯度、以及拉普拉斯算子，由于我已经在其他文章里介绍过了，所以在这里我不过多赘述，需要的朋友可以点开下面的连接…… 《梯度、散度与拉普拉斯算子》文章目录锐化滤波器背后的数学知识锐化空间计算公式拉普拉斯算子与图像边界锐化滤波锐化滤波改进型改进方法一改进方法二首先我们要理解一个概念，如果把一张图片的灰度信息当作平面的高度信息，那么当颜色出现变动的时候，就产生了类似梯度一样的概念.

空间域锐化滤波器

执剑者罗辑的博客

02-05

1448

关于图像锐化图像锐化的目的是突出图像中突出灰度的过渡部分，补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。图像的模糊主要通过积分来实现（均值与积分类似），而图像的锐化处理可由空间微分来实现。本文主要介绍3中方法：拉普拉斯算子（二阶微分）、非锐化掩蔽、一阶微分（包括罗伯特交叉梯度算子和Soble算子）。不涉及这些方法的推导。拉普拉斯算子（线性）：拉普拉斯算子的应用强调的是

空间滤波

kangdk 视其所以，观其所由，察其所安。

05-25

827

滤波借用于频域处理，在频域处理中，滤波是指接收或拒绝一定的频率分量。空间滤波机理空间滤波器由一个领域（典型地是一个较小的矩阵），对该领域包围的图像像素执行的预定义操作。滤波产生一个新像素，新像素的坐标为领域中心的坐标，像素的值是滤波的结果。一般来说，使用大小为 m∗nm*n 的滤波器对大小为 M∗NM*N 的图像进行线性空间滤波，可由下式表示：g(x,y)=∑s=−aa∑t=−bbw(s,t)f

数字图像处理学习--导数运算与锐化空间滤波

老猿Python

03-07

5659

本文介绍了图像锐化空间滤波器的基本概念，定义了数字图像处理一阶导和二阶导的公式，以及锐化处理与数字图像函数导数的关系，通过介绍，可以理解数字图像的二阶导数比较适合图像锐化处理。

OpenCV教程(11)-锐化滤波器

Techblog of HaoWANG

01-23

668

图像滤波器 Mask operations on matrices Mask operations on matrices are quite simple. The idea is that we recalculate each pixels value in an image according to a mask matrix (also known as kernel). This ...

图像空间域滤波

one_five的博客

03-02

1239

空间域滤波是指在图像空间域中采用模板对图像领域进行处理，对图像每一个像素处理。所用函数：fspecial()函数 imfilter()函数代码：clc; clear all; I=imread('cameraman.tif'); A= fspecial('average',[3 3]); B= fspecial('gaussian',[3 3],0.5); C=fspe

滤波与锐化

OneSea的专栏

01-11

1605

1，均值滤波matlab实现 clear clc x=[1 2 2 2 3 1 15 1 2 2 2 1 2 0 3 0 2 2 3 1 3 2 0 2 2]; n=3; %模板大小 a=ones(n,n)./(n*n); %a即n×n模板,元素全是1 [height, width]=size(x); %输入图像是hight*width的,且h

锐化空间滤波器拉普拉斯