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matlab 梯度锐化

上传者:季白杨
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上传时间:2015-05-05
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matlab 梯度锐化

3.10

代码

A=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\xx.PNG'); A=rgb2gray(A);

A=im2double(A);

[M N]=size(A);

%领域平均

B=[];

D=[]; %领域平均结果矩阵

for i=1:M %初始化D

for j=1:N

D(i,j) = 0;

end

end

for i=2:M-1 %领域平均处理

for j=2:N-1

B=[A(i-1,j-1) A(i-1,j) A(i-1,j+1);

A(i,j-1) A(i,j) A(i,j+1);

A(i+1,j-1) A(i+1,j) A(i+1,j+1)]; D(i,j)=sum(sum(B,2))/9;

end

end

D(:,1)=D(:,2);

D(1,:)=D(2,:);

%梯度锐化

X = [-1 0 1; %模板

-1 0 1;

-1 0 1];

Y = [1 1 1; %模板

0 0 0;

-1 -1 -1];

E1=[]; % 门阀=0.15 梯度增强后的结果 E2=[]; % 门阀=0.2 梯度增强后的结果 E3=[]; % 门阀=0.5 梯度增强后的结果

for i=2:M-1

for j=2:N-1

B=[D(i-1,j-1) D(i-1,j) D(i-1,j+1);

D(i,j-1) D(i,j) D(i,j+1);

D(i+1,j-1) D(i+1,j) D(i+1,j+1)];

%求梯度

k = sqrt(sum(sum(B*X,2))^2+sum(sum(B*Y),2)^2)/sqrt(10); if k>0.15

E1(i,j)=k;

else

E1(i,j)=A(i,j);

end

if k>0.2

E2(i,j)=k;

else

E2(i,j)=A(i,j);

end

if k>0.5

E3(i,j)=k;

else

E3(i,j)=A(i,j);

end

end

end

subplot(2,2,1);

imshow(D);

title('均值光滑后图');

subplot(2,2,2);

imshow(E3);

title('门阀值=0.5');

subplot(2,2,3);

imshow(E2);

title('门阀值=0.2');

subplot(2,2,4);

imshow(E1);

title('门阀值=0.15');

运行结果:

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结论:

边缘得到增强, 门阀值越小边缘增强越大。

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