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1、多媒体技术与应用课程报告学生姓名： 学 号： 指导教师： 中国地质大学（武汉）信息工程学院2014年 4 月图像锐化算法研究摘要数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪60年代初期。图像处理的基木目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视
2、并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更局、更深层次发展。在数字图像处理中，图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。另外，图像平滑在降低噪声的同时也造成目标的轮廓不清晰和线条不鲜明，使目标的图像特征提取、识别、跟踪等难以进行，这一点可以利用图像锐化来增强.图像锐化的主要目的有两个:一是增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更
3、适合人眼观察和识别的图像；二是希望经过锐化处理后，目标物体的边缘鲜明，以便于提取目标的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，为进一步的图像理解与分奠定定基础。下面，我们将从图像锐化的基本理论，理论锐化方案，锐化方案实例，及图像锐化的实际应用，者几个方面来深入理解图像锐化。关键字：图像锐化，理论锐化方案，锐化方案实例目录摘要2一绪论51.1图像锐化的基本理论51.1.1数字图像的表示51.1.2图像锐化的概念51.1.3图像复制中影响图像清晰度的因素51.1.4图像清晰度强调的理论依据61.1.5清晰度强调的目的及原理71.1.6常用的清晰度强调方法9二图像锐化的理论方案122.1
4、数字图像清晰度强调采用的基本方案122.1.1图像内部像素的处理122.1.2图像边缘像素的处理142.1色相角的确定152.2.1 Lab模式的定义152.2.2 RGB到Lab的转换推理162.2.3阶调的划一分172.2.4色相角的计算17三图像锐化方案实现实例拉氏算子183.1微分运算锐化183.1.1一阶微分运算183.1.2二阶微分运算193.1.3一阶微分与二阶微分的性质与区别203.2拉氏算子213.2.1基于拉氏算子的图像锐化原理213.2.2 基于拉氏算子的彩色图像锐化233.3拉氏算子实验具体步骤及结果分析243.3.1图像的读入243.3.2模版的选择243.3.3彩色
5、图像锐化243.3.4图像的自动保存253.3.5结果26四. 图像锐化方案实现实例马尔科夫随机场264.1引入264.2基于马尔科夫场的图像锐化算法274.3实验结果及分析294.3.1不同 k 值对锐化结果的影响294.3.2不同算法锐化结果的对比分析304.4总结30五.图像锐化算法应用315.1 PhotoShop图像锐化技巧315.1.1 USM滤镜处理315.1.2 Smart Sharpen滤镜325.2 PS Lightroom技巧335.2.1 PS Lightroom锐化处理步骤335.2.2 PS Lightroom校色处理步骤34六.结语36一绪论1.1图像锐化的基本理
6、论1.1.1数字图像的表示图像并不能直接用计算机来处理,处理前必须先转化成数字图像。由于从外界得到的图像多是二维的,一幅图像可以用函数件f(x,y)表示,这里x和y表示二维空间XY中一个坐标点的位置,f则代表图像数值大小与(x,y)的某种对应关系。离散图像可以用一个二维数组表示。为了能够用计算机对图像进行处理,需要坐标空间和性质空间都离散化。这种离散化了的图像都是数字图像,即f(x,y)都在整数集合中取值。图像中的每个基本单元称为图像的元素,简称像素。1.1.2图像锐化的概念图像锐化的定义对图像进行清晰度的强调叫做锐化。图像的清晰度是指图像轮廓边缘的清晰程度,它包括:(1)分辨出图像线条间的区
7、别:即图像层次对景物质点的分辨率或细微层次质感的精细程度。其分辨率愈高,景物质点的分辨率或细微层次质感的精细程度越高,景物质点表现的愈细致,清晰度则愈高。反之,则图像比较模糊。(2)衡量线条边缘轮廓是否清晰:即图像层次轮廓边界的虚实程度,常用锐度表示,其实质是指层次边界渐变密度的过渡宽度,若过渡宽度小,那么图像的层次边界清晰,若过渡宽度大,那么图像的层次边界模糊。(3)图像的细小层次间的清晰程度:尤其是细小层次间的明暗对比或细微反差是否清晰。反差大,图像就清晰,反之,则图像模糊。因此图像的清晰度也称为细微层次的清晰程度。1.1.3图像复制中影响图像清晰度的因素通常情况下,一幅原稿从印前到印后都
8、要经过图像的传输和转换,如图像的输入、颜色的分解、传递、合成、印刷等,这些因素都会降低图像的清晰度。(l)原稿输入:在图像扫描输入过程中,由于扫描仪的扫描光孔有一定尺寸的,原稿经扫描后,它的轮廓边缘的清晰度会降低,原本清晰的原稿图像边缘可能经过扫描后就变得模糊不清,即整幅图像的清晰度降低了。(2)反差压缩:用于印刷的图像反差往往都低于原稿得反差,这是因为印刷过程中,一般要压缩原稿图像的反差。反差压缩就会导致视觉对图像的细微差别的分辨力下降,使图像清晰度降低。(3)图像加网:用于印刷的图像阶调的深浅是通过网点大小、疏密等变化来再现原稿图像的阶调和层次变化的,连续调图像经加网后,其图像内容的细腻光
9、滑程度肯定会降低。从而使图像细节边缘粗糙,图像清晰度降低。(4)图像在不同光学设备及不同色彩模式的转换过程中造成的误差:由于原稿复制需要的光学系统如扫描仪、晒版机等一记录设备的光学系统的分辨率的限制及其他光学误差,特别是在拷贝、输出胶片、晒版、印刷工序中,由于网点的增大或缩小,势必会降低图像的清晰度,特别是质量较差,精度较低的输入、输出设备,图像清晰度降低是不可避免的。(5)印刷条件:印刷过程中所采用的纸张平滑度、光泽度、白度,印刷机的印刷压力、套印准确度,油墨的色强度、色相误差、灰度、呈色效率以及油墨在纸张中的渗透等因素都将影响印刷图像的清晰度。因此原稿图像经过传递后,他们的清晰度不可避免地
10、会降低,为使印刷图像保持较高的清晰性,图像处理过程中必须对其清晰度进行强调。1.1.4图像清晰度强调的理论依据清晰度是图像在人眼中的一种视觉心理反映。通过研究发现,应用视觉现象的原理,能使复制图像在视觉上产生良好的“清晰”效果,这些现象主要有:奥布莱恩效应(Obrien Effect)和马赫带效应(Mach Band Effect)。奥布莱恩效应是指在图像一定密度部位上,使密度逐渐产生变化,先逐渐变黑,再逐渐变白,最后又逐渐变到原来的密度大小,此时尽管图像两边密度相同,但给人眼以左右存在一定密度差的视觉感受。如图2.4.1所示。马赫带效应是在具有一定反差的临界部位上,在视觉上会给人以特别白或特
11、别黑的感觉,即亮调部分给人的感觉更亮,暗调部分给人的感觉更暗。如图2.4.2所示。其实,当复制一幅原稿时,并不一定要从本质上提高图像的清晰度而是想办法从视觉效果上提高图像清晰度,即只要使图像在视觉上产生清晰的效果即可。1.1.5清晰度强调的目的及原理图像在传输和转换的过程中引起的清晰度下降,实际是造成图像中目标轮廓和细节边缘的模糊,而在实际应用中,又常常需要突出目标的轮廓或细节边缘信息,因此,要降低模糊,使图像边缘清晰度增强,即要对图像进行清晰度强调,或称为细微层次强调,在数字图像处理中常称为图像锐化。因此图像清晰度强调的目的是加强图像中细节边缘和突出目标轮廓,而对图像其他部位不起作用,或不改
12、变其他部位的图像特征。下面是几种图像清晰度强调原理。1.光学效应的清晰度强调光学效应的清晰度强调基础是传统的照相制版中的虚光蒙版原理。传统的照相制版中,为了得到更加清晰的分色片,可以事先对原稿进行拍摄,得到一张不清晰的虚光蒙片,把虚光蒙片和原稿蒙合拍摄,就会得到更清晰的底片。在电子分色制版中,也采用了这种清晰度强调方法,在扫描获得图像主信号的同时,也获取图像的虚光信号。利用主信号和虚光信号获得清晰度强调信号,再与图像主信号叠加,就会达到清晰度强调的目的。即在获取图像主信号的同时,获得一个图像的虚光信号再对主信号和虚光信号进行适当叠加,由图2.5.1可知,强调后的信号D在黑白交界处的斜率与原稿主
13、信号A相比,得到很大的提高,这样就从视觉上提高了图像的清晰度。2.电学效应的清晰度强调电学效应的清晰度强调是指通过对图像的电信号进行一定的变换和处理,就能达到清晰度增强的目的。(l)二次微分法的清晰度强调二次微分法的清晰度强调属于使用电学方法的清晰度强调。其原理是(如图2.5.2所示):首先对图像主信号Vl进行二次微分,获得清晰度强调的校正信号,其次将二次微分信号与图像的主信号Vl叠加,就可在图像密度跃变处产生“边饰”,而提高图像清晰度。(2)延迟叠加法的清晰度强调延迟叠加法也是属于电学法的清晰度强调的一种常用方式,它是采用一种特殊电路来进行清晰度强调。如图2.5.3所示,这种特殊电路能将主信
14、号进行延时,制作出多种延时信号,并对其进行一系列的变换,获取清晰度强调信号,然后再与图像主信号叠加,完成清晰度强调。1.1.6常用的清晰度强调方法对图像进行锐化的最终目的是使模糊的图像变清晰,而图像模糊的实质是使图像受到平均或积分运算,所以对图像进行微分运算可以使图像变得清晰。通过对数字图像被增强后的频谱分析,图像模糊后其高频分量减少,因此也可以通过高通滤波来实现增强图像清晰度的目的,但是要注意,被锐化的原图像必须要有较高的信噪比,否则会使噪声增强比强调信号还强,图像增强一般有两种方法:微分法和高通滤波法。下面是几种常用的图像锐化方法:1.梯度锐化法设定某一图像为f(x,y)，定义f(x,y)
15、在点(x.y)处的梯度矢量考G f(x,y)该梯度有两个比较重要的性质:(1)梯度的方向在函数f(x,y)最大变化率上。(2)梯度的幅度用G f(x,y)来表示,它的值为梯度的数值就是f(x,y)在其最大变化率方向上单位距离所增加的量。对于离散图像来说,可以把上式写为:对于数字图像,为了便于编程和提高运算速度,我们经常采用下面的近似公式:此法的缺点是处理后的图像仅显示出轮廓,灰度平缓变化的部分由于梯度值较小而显得很黑。2.拉普拉斯锐化(二阶微分算法)拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合,也是一种旋转不变的线性运算。设定2f拉普拉斯算子,则: 对于离散的数字图像f(i,j), 其一阶偏导数:二阶偏导为:由上可得拉普拉斯算子为:对图像的锐化可以采用这个公式:与梯度锐化相比,拉
