matlab 梯度锐化
上传者:季白杨|上传时间:2015-05-05|密次下载
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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