1、图像锐化方法
在图像获取、传输及处理过程中有许多因素会使图像边缘变得模糊，图像模糊是常见的图像降质问题．为增强图像边缘特征，需要对此问题进行研究解决．大量的研究表明，图像模糊的实质是图像受到了求和、平均或积分运算。因此，可以不必深究图像模糊的物理过程及其数学模型，而根据各种图像模糊过程都有累自Ⅱ或积分运算这一共同点，运用相反的运算来减弱和消除模糊．这一类削减图像模糊的图像增强方法称为图像锐化
图像锐化的主要目的是加强图像中目标边缘和图像细节．值得注意的是，进行锐化处理的图像必须要有较高的信噪比，否则，图像进行锐化以后，信噪比更低，图像质量急剧下降．另外，由于锐化将使噪声受到比信号还强的增强，故一般都是先进行图像平滑，去除或减轻图像中的干扰噪声，然后进行锐化处理．
锐化技术可以在空间域和频率域中进行，在空间域锐化的基本方法是对图像进行微分处理，而在频率域锐化的基本方法是是运用高通滤波技术．本文采用在空问域对图像进行微分处理的方法来锐化图像．在空间域中，由于需要锐化的图像边缘或线条可能是任j惑走向的，所以期望采用的算子应该是各向同性的．所谓各向同性，是指无论边缘或线条走向如何。只要幅度相等，算子就给出相同的输出．可以证明，偏导数的平方和运算是各向同性的，例如拉普拉斯算子就是各向同性的，而且锐化效果较好．
拉普拉斯算子是一种十分常用的图像边缘增强处理算子，它是线性二阶微分算子，具有各向同性和位移不变性，从而满足不同走向的图像边缘的锐化要求．对于数字图像-，V，_，)来讲，采用差分运算来近似微分运算。在像素点@力处，工方向和Y方向上的一阶差分冲。上述的上冲和下冲无疑将使边缘变得更加明显。这就是拉普拉斯算子加强图像边缘的机理。图3．3表示的是图像锐化前后的效果图，可见图像经锐化处理后边缘变得更加明显。需要注意的是，拉普拉斯算子锐化也增强了图像的噪声，因此，在应用拉普拉斯算子进行图像锐化处理前，有必要将图像进行平滑处理过滤掉噪声。 |
