【數字圖像處理】圖像邊緣銳化之梯度銳化

 

關於具體在實際場景的使用和圖像會慢慢更新。

梯度銳化方法

圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊，為了減少影響，需要利用圖像銳化技術，使邊緣變得清晰。常用的方法有：

• 直接以梯度值代替
• 輔以門限判斷
• 給邊緣規定一個特定的灰度級
• 給背景規定灰度級
• 根據梯度二值化圖像

 

梯度運算

　　梯度銳化中，首先應該知道梯度是什么，怎么計算。

　　梯度是一個矢量，由分別沿x方向和y方向計算微分的結果構成。

　　構成有以下幾種方式：

 

 

 

梯度銳化

直接以梯度值代替

思路：目標圖像像素點用雙向一次微分結果替代。

for(int i = 1; i < Use_ROWS- 1; i++)   
 {
   for(int j = 1; j < Use_Line -1; j++)
    {
      Image_Use[i][j] = sqrt((Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])+(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j]));
    }
  }

 

 

輔以門限判斷

思路：我們對梯度（變化率）取了一個預值，當圖像的梯度變化很小時，本來是物體內部的數據的亮度分布不均勻產生的偏差，可以不考慮進去。只有大於等於一定預值，才認為是邊界，否則恢復為原灰度值。

如果變化率超過了一定的預值，認為是邊界，因為邊界值還是很小，所以加上100，目的增強亮度（梯度），需要判斷一下這個值，如果大於255，直接等於255.

 

 

 

給邊緣規定一個特定的灰度級

思路：La為規定灰度值，我們對變化率取了一個預值，如果梯度大於等於預值，直接設置為la，否則恢復為原灰度值。

 

 

 

給背景規定灰度級

思路：Lb為規定灰度值，我們對變化率取了一個預值，如果梯度大於等於預值，使用梯度替代原像素值，否則為Lb。

 

 

 

根據梯度二值化圖像

思路：我們對變化率取了一個預值，如果梯度大於等於預值，置為255，否則置為0。

 　　　　　　　　　 int tidu=0,tidu_Threshold=50;for(int i = 1; i < Use_ROWS- 1; i++)   
                 {
                    for(int j = 1; j < Use_Line -1; j++)
                    {
                     tidu = sqrt((Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])+(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j]));
                     if(tidu>tidu_Threshold)
                       Image_Use[i][j] = 0;
                     else
                       Image_Use[i][j] = 255;
                    }
                 }