基于MATLAB的图像锐化算法研究.doc

void CDIPDlg::OnOpen() { // TODO: Add your command handler code here CString fileName; CFileDialog OpenDlg(TRUE,NULL,NULL,OFN_HIDEREADONLY|OFN_EXPLORER,"图像文件格式(*.bmp)|*.bmp|JPG file format (*.jpg)|*.jpg|",NULL); if(OpenDlg.DoModal()!=IDOK) return; fileName=OpenDlg.GetPathName(); std::string tempName=(LPCSTR)CString(fileName); const char* tmp=tempName.c_str(); if((pImg=cvLoadImage(tmp,1))==0) return; wImg=cvCreateImage(cvGetSize(pImg),pImg->depth,pImg->nChannels); cvCopy(pImg,wImg,NULL); ShowImage( pImg,IDC_STATIC_P ); ShowOImage( pImg, IDC_STATIC_O ); } void CDIPDlg::OnSave() { // TODO: Add your command handler code here CFileDialog SaveDlg(FALSE,"bmp","未命名",OFN_HIDEREADONLY|OFN_EXPLORER,"图像文件格式(*bmp)|*.bmp|JPG file format (*jpg)|*.jpg|",NULL); if(SaveDlg.DoModal()==IDOK){ CString savefileName=SaveDlg.GetPathName(); std::string tempSaveName=(LPCSTR)CString(savefileName); const char* nameOfFile=tempSaveName.c_str(); if(wImg) cvSaveImage(nameOfFile,wImg); else cvSaveImage(nameOfFile,pImg); MessageBox("ok!"); } else MessageBox("no!"); } void CDIPDlg::OnEsc() { // TODO: Add your command handler code here CDialog::OnDestroy(); cvReleaseImage(&pImg;); cvReleaseImage(&wImg;); cvReleaseImage(&gImg;); cvDestroyAllWindows(); AfxGetMainWnd()->SendMessage(WM_CLOSE); } void CDIPDlg::OnGaos() { // TODO: Add your command handler code here wImg=cvCreateImage(cvGetSize(pImg),pImg->depth,pImg->nChannels); cvCopy(pImg,wImg,NULL); IplImage* in; in = wImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,wImg->nChannels); // 建立辅助位图 cvSmooth(in,out,CV_GAUSSIAN,3,wImg->nChannels); // Gauss 平滑 // cvNamedWindow("高斯滤波",1); // cvShowImage("高斯滤波",out); ShowImage( out,IDC_STATIC_P ); wImg=cvCreateImage(cvGetSize(out),out->depth,out->nChannels); cvCopy(out,wImg,NULL); cvWaitKey(0); // cvDestroyWindow("高斯滤波"); cvReleaseImage(∈); cvReleaseImage(&out;); }

完整的平滑中值锐化代码，详细的注释，更好的了解程序

一种新颖的医学图像锐化增强算法，通过微分算子实现医学图像的增强

锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节。对图像进行梯度算子、Roberts算子、Sobel算子边缘检测处理和Laplace算子边缘增强处理，是图像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。 图像平滑主要目的是减少噪声对图像的影响。噪声有很多种类，不同的噪声有不同的抑制措施。用平滑线性滤波和中值滤波两种最典型、最常用的处理算法进行程序设计。

filter2d为对灰度图进行空间滤波的函数，运行Runner即可。

全色锐化-PCA 使用 PCA 进行多光谱图像全色锐化 这是如何使用线性主成分分析执行全色锐化的示例。 将imshow应用于计算的图像矩阵所产生的图形包含在fig目录下。 有关分步说明，请参阅我的博客文章。 实现是在Matlab中。 随意使用和改进！

采用五种不同的方法对同一幅图像进行锐化处理，可依据不同的效果要求选择不同的锐化方法。

冲击过滤器的思想是局部应用膨胀或侵蚀过程，这取决于像素是属于最大值还是最小值的影响区域。 在基于拉普拉斯算子（Kramer-Bruckner，1975）的集合 {-1, 0, +1} 中使用符号函数（也称为符号）来决定膨胀和腐蚀之间的关系。 应用此程序会在两个影响区域之间的边界处产生称为冲击的明显不连续性。 这样，最终的方程变为 u_t=sign(delta(u) .* |gradient(u)|。 产生的效果基本上是输入图像的增强/锐化。 F. Guichard, J. Morel; “关于两个经典冲击滤波器及其渐近线的注释”； Michael Kerckhove（编辑）：尺度空间和计算机视觉中的形态学，LNCS 2106，第 75-84 页； 纽约斯普林格； 2001 年。 G. Aubert, P. Kornprobst; “图像处理中的数学问题”； 应用数学科学 147； 斯

利用拉普拉斯变换对图像锐化处理后，训练选择阈值，寻找目标边缘进行边缘检检测