图像锐化程序设计(编辑修改稿)

图像锐化程序设计(编辑修改稿)内容摘要：

xD 1 0 1 2 0 2 1 0 1yD （式 3） 下面以一个简单的例子来体会该算法。 设原图像为 3 3 3 3 33 8 7 6 33 6 0 5 33 7 8 4 33 8 3 3 3f 对 f 中模板罩不住的地方其处理结果令为 0，其它的像素一次按照式（式 1） 6 进行计算。 例如，对 (2,2),3 3f  的模板下的图像子块为： 3 3 3( 2 , 2 ) 3 8 73 6 0mf 计算结果为 22( 2 , 2 ) ( 3 3 ) 2 (6 3 ) (0 3 ) ( 3 3 ) 2 (7 3 ) (0 3 )g                 6( )取 整 最终处理结果为3 3 3 3 30 0 0 0 00 6 5 5 00 3 7 4 00 8 7 7 00 0 0 0 0f Roberts 交叉微分算子函数 Roberts算子模板是一个 2 2的模板，左上角的是当前待处理像素 f()，则交叉微分算子定义如下： 其模板可以表示为： Priwitt 微分算子函数 Priwitt 微分算子 的思路与 Sobel 微分算子的思路类似，是在一个奇数大小的模板中定义其微分运算。 Priwitt 微分算子定义如下： 7 最简单的二阶各向同性微分算子是拉普拉斯微分算子，二维图像 f（ x,y）的拉普拉斯微分算子定义为： 写成模板系数形式形式即为 Laplacian 算子： 二阶微分算子所提取出的细节较一阶微分算子提出的细节多，表明了二阶微分算子在对图像细节更加敏感。 22222y fx ff 22 [ ( , ) ( 1 , ) ][ ( , ) ( 1 , ) ] [ ( 1 , ) ( , ) ]xxf f i j f i jxf i j f i j f i j f i j        22 [ ( , ) ( , 1 ) ][ ( , ) ( , 1 ) ] [ ( , 1 ) ( , ) ]yyf f i j f i jyf i j f i j f i j f i j        )1,()1,(),1(),1(),(42  jifjifjifjifjiff00 1 01 4 10 1 0H   8 三、详细设计过程 程序的设计过程说明 利用 matlab数字图像处理，编写相关函数，具体过程如下：双击打开 MATLAB → File→ New→ GUI→单击 ，调整 axes1 大小→单击 OK，调整按钮大小和颜色，修改名称→ 再建 axes2→单击 OK，调整按钮大小和颜色，修改名称→保存→ View→ Mfile Edit→针对每个功能按钮，输入对应的函数。 图像锐化设计流程图：。