Matlab图像处理创新实践-实验3【图像锐化】

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-12-18 13:54 284阅读 0赞

> 1.  [Matlab图像处理创新实践-实验1【图像滤波基础（1）】][Matlab_-_1_1]
> 2.  [Matlab图像处理创新实践-实验2【图像滤波基础（2）】][Matlab_-_2_2]
> 3.  [Matlab图像处理创新实践-实验3【][Matlab_-_3][图像锐化][Matlab_-_3][】][Matlab_-_3]
> 4.  [Matlab图像处理创新实践-实验4【大实验——GUI综合设计】][Matlab_-_4_GUI]
> 
>  *  [Matlab实验4——GUI程序操作说明][Matlab_4_GUI]

***目   录***

一、实验目的

二、实验内容

三、实验过程及结果

步骤1、2

步骤3

步骤4

步骤5

步骤6、7

步骤8、9、10

四、分析与思考

附录：代码汇总

主文件——ex3.m

函数文件

--------------------

# 一、实验目的 #

> 掌握matlab环境下，函数的编写方法；熟悉并了解图像处理中空域滤波的概念，通过实际操作掌握滤波器的生成和基本的滤波；理解图像锐化的实现方法和步骤，理解图像锐化的基本理论。

# 二、实验内容 #

> 步骤1：用手机给自己拍一张美照（必须是本人照片）；
> 
> 步骤2：将你的照片放到计算机内；
> 
> 步骤3：启动Matlab，并通过imread(); 读取该照片，然后通过imshow()进行显示。如果图片过大，可以通过imresize(A,m)进行缩小，其中A为图像，m为尺寸变化系数，比如可设为0.2，尺寸为原来的五分之一；
> 
> 步骤 4：利用rgb2gray()函数将图像转换为灰度图像；
> 
> 步骤5：利用一种平滑滤波器，F，如9\*9的均值滤波器或高斯滤波器，通过new\_im = filter2(F, im)对图像进行滤波；
> 
> 步骤6：利用double()将原图像类型转换为浮点型，然后按照“**原图像** **+** **原图像** **-** **平滑图像**”的模式，进行计算；
> 
> 步骤7：利用uint8()或mat2gray()将得到的结果图像，进行类型转换，并将原图像和锐化后的图像一同显示在窗口中；
> 
> 步骤8：利用一种边缘滤波器，FF，如sobel、prewitt等，通过new\_im = filter2(FF, im)对图像进行滤波；
> 
> 步骤9：利用double()将原图像类型转换为浮点型，然后按照“**原图像** **+** **边缘图像**”的模式，进行计算；
> 
> 步骤10：利用uint8()或mat2gray()将得到的结果图像，进行类型转换，并将原图像和锐化后的图像一同显示在窗口中；
> 
> 注意：**锐化操作的代码需形成函数文件**（.m后缀），文件名为姓名的汉语拼音，如zhangsan.m，参考原型如下：
> 
> **function out\_im = zhangsan(input\_im)**

# 三、实验过程及结果 #

> 【在这里描述下你的实验操作过程和相应代码，以及你得到的最终结果，需图文并茂】

## 步骤1、2 ##

> **步骤1：**用手机给自己拍一张美照（必须是本人照片）；
> 
> **步骤2：**将你的照片放到计算机内；
> 
> ![Matlab内置图片：Peppers.png][Matlab_Peppers.png] Matlab内置图片：Peppers.png

## 步骤3 ##

> **步骤3：**启动Matlab，并通过imread(); 读取该照片，然后通过imshow()进行显示。如果图片过大，可以通过imresize(A,m)进行缩小，其中A为图像，m为尺寸变化系数，比如可设为0.2，尺寸为原来的五分之一；
> 
> ![20201005194850697.png][]

## 步骤4 ##

> **步骤 4：**利用rgb2gray()函数将图像转换为灰度图像；
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 步骤5 ##

> **步骤5：**利用一种平滑滤波器，F，如9\*9的均值滤波器或高斯滤波器，通过new\_im = filter2(F, im)对图像进行滤波；
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][] Matlab内置图片：saturn.png
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 步骤6、7 ##

> **步骤6：**利用double()将原图像类型转换为浮点型，然后按照“**原图像** **+** **原图像** **-** **平滑图像**”的模式，进行计算；
> 
> **步骤7：**利用uint8()或mat2gray()将得到的结果图像，进行类型转换，并将原图像和锐化后的图像一同显示在窗口中；
> 
> ![20201030202835879.png][]

## 步骤8、9、10 ##

> **步骤8：**利用一种边缘滤波器，FF，如sobel、prewitt等，通过new\_im = filter2(FF, im)对图像进行滤波；
> 
> **步骤9：**利用double()将原图像类型转换为浮点型，然后按照“**原图像** **+** **边缘图像**”的模式，进行计算；
> 
> **步骤10：**利用uint8()或mat2gray()将得到的结果图像，进行类型转换，并将原图像和锐化后的图像一同显示在窗口中；
> 
> 注意：**锐化操作的代码需形成函数文件**（.m后缀），文件名为姓名的汉语拼音，如zhangsan.m，参考原型如下：
> 
> **function out\_im = zhangsan(input\_im)** 
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]
> 
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

# 四、分析与思考 #

> 【在此描述下你从该实验中得出的结论，并对实验结果进行分析，**解释下锐化实现的过程和规律，例如滤波器参数的变化会导致锐化结果发生怎样的变化**，可以查阅资料，该部分占最终成绩的50%】
> 
> 此次实验，收获甚多，学会了Matlab中函数的使用。Matlab中函数的使用较为灵活，可以传递多个形式参数且形式参数的可使用数据类型比较多。使用函数，应尽可能地令函数功能最小化，一个函数不要实现太多的功能。
> 
> 锐化图像的实现过程1：
> 
> 1.  首先利用grb2gray()函数将图像转换为灰度图像；
> 2.  然后使用边缘滤波器对灰度图像进行滤波（均值滤波器与高斯滤波器对图像进行滤波的效果较好），得到灰度图像的较为模糊的平滑图像；
> 3.  使用原图减去滤波结果图，得到突出边缘轮廓的高频图；
> 4.  最后，将原图加上突出边缘轮廓的高频图，即可得到锐化结果图。观察锐化结果图可以看出：锐化后的图像轮廓比原图像的轮廓清晰且锐化结果图清晰度更高。
> 
> 锐化图像的实现过程2：
> 
> 1.  首先利用grb2gray()函数将图像转换为灰度图像；
> 2.  然后使用边缘滤波器对灰度图像进行滤波（均值滤波器与高斯滤波器对图像进行滤波的效果较好），得到灰度图像的较为模糊的平滑图像；
> 3.  原图+滤波结果图，即可得到锐化结果图。

# 附录：代码汇总 #

## 主文件——ex3.m ##

%--------步骤3--------
    x = imread('saturn.png'); % 读取图片：将图像数据读取到Matlab环境中 peppers.png：Matlab内置图片
    imshow(x);                % 显示图片
    % 警告: Image is too big to fit on screen; displaying at 8% 
    % > In imuitools\private\initSize at 71
    %   In imshow at 282 
    
    %--------步骤3--------
    smallx = imresize(x, 0.05); % 缩小图片
    figure, imshow(smallx);     % figure：生成新的图片窗口，不覆盖原窗口
     
     
    % --------步骤4--------
    x = imread('saturn.png');  % 读取图片：将图像数据读取到Matlab环境中
    smallx = imresize(x, 0.05);
    imshow(smallx);
    gx = rgb2gray(smallx);
    f1  = fspecial('average', 5);
    gx1 = filter2(f1, gx);
    figure, imshow(uint8(gx1));
     
     
    % --------步骤5-------- 利用平滑滤波器，对图像进行滤波
    x = imread('saturn.png');  % 读取图片：将图像数据读取到Matlab环境中
    smallx = imresize(x, 0.05);
    gx = rgb2gray(smallx);
    
    f1 = fspecial('average', [9 9]);  % 1、9*9均值滤波器
    gx1 = filter2(f1, gx);
    f2 = fspecial('gaussian', [9 9]); % 2、高斯滤波器
    gx2 = filter2(f2, gx);
    f3 = fspecial('laplacian');       % 3、拉普拉斯滤波器
    gx3 = filter2(f3, gx);
    f4 = fspecial('sobel');           % 4、sobel滤波器
    gx4 = filter2(f4, gx);
    f5 = fspecial('prewitt');         % 5、prewitt滤波器
    gx5 = filter2(f5, gx);
    
    subplot(2, 3, 1);imshow(smallx);title('缩小至原来的0.05倍');
    subplot(2, 3, 2);imshow(uint8(gx1));title('1、9*9均值滤波器');
    subplot(2, 3, 3);imshow(uint8(gx2));title('2、9*9高斯滤波器');
    subplot(2, 3, 4);imshow(uint8(gx3));title('3、拉普拉斯滤波器');
    subplot(2, 3, 5);imshow(uint8(gx4));title('4、sobel滤波器');
    subplot(2, 3, 6);imshow(uint8(gx5));title('5、prewitt滤波器');
     
    % --------步骤5-------- 利用平滑滤波器，对图像进行滤波
    x = imread('saturn.png'); % 读取图片：将图像数据读取到Matlab环境中
    smallx = imresize(x, 0.05);
    imshow(smallx);
    gx = rgb2gray(smallx);
    
    f1  = fspecial('average', 5); % 1、均值滤波器
    gx1 = filter2(f1, gx);
    f2  = fspecial('gaussian');   % 2、高斯滤波器
    gx2 = filter2(f2, gx);
    f3  = fspecial('laplacian');  % 3、拉普拉斯滤波器
    gx3 = filter2(f3, gx);
    f4  = fspecial('sobel');      % 4、sobel滤波器
    gx4 = filter2(f4, gx);
    f5  = fspecial('prewitt');    % 5、prewitt滤波器
    gx5 = filter2(f5, gx);
    f6  = fspecial('disk');       % 6、disk滤波器
    gx6 = filter2(f6, gx);
    f7  = fspecial('log');        % 7、log滤波器
    gx7 = filter2(f7, gx);
    f8  = fspecial('motion');     % 8、motion滤波器
    gx8 = filter2(f8, gx);
    subplot(3, 3, 1);imshow(smallx);title('缩小至原来的0.05倍');
    subplot(3, 3, 2);imshow(uint8(gx1));title('1、均值滤波器');
    subplot(3, 3, 3);imshow(uint8(gx2));title('2、高斯滤波器');
    subplot(3, 3, 4);imshow(uint8(gx3));title('3、拉普拉斯滤波器');
    subplot(3, 3, 5);imshow(uint8(gx4));title('4、sobel滤波器');
    subplot(3, 3, 6);imshow(uint8(gx5));title('5、prewitt滤波器');
    subplot(3, 3, 7);imshow(uint8(gx6));title('6、disk滤波器');
    subplot(3, 3, 8);imshow(uint8(gx7));title('7、log滤波器');
    subplot(3, 3, 9);imshow(uint8(gx8));title('8、motion滤波器');
    
    
    %--------步骤6、7-------- 得到图像锐化图：方案1、使用“平滑滤波器”
    x = imread('saturn.png');  % 读取图片：将图像数据读取到Matlab环境中
    smallx = imresize(x, 0.05);
    gx = rgb2gray(smallx);
    sharpx = luweixing(gx, 5);
    
    F  = fspecial('average', [9 9]); % 1、9*9均值滤波器
    y  = filter2(F, gx);
    xy = double(gx) - y;  % 进行数据转换，保证数据类型一致；高频图、轮廓、边缘
    subplot(2, 2, 1);imshow(gx);title('灰度图像');
    subplot(2, 2, 2);imshow(uint8(y),  []);title('1、利用滤波器，对图像进行滤波');
    subplot(2, 2, 3);imshow(uint8(xy), []);title('2、高频图，突出边缘轮廓');
    subplot(2, 2, 4);imshow(uint8(sharpx));title('3、锐化结果图');
    
    
    %--------步骤8、9、10-------- 得到图像锐化图：方案2、原图+边缘图
    x = imread('saturn.png');
    smallx = imresize(x, 0.05);
    gx = rgb2gray(smallx);
    sharpx = luweixing(gx);
    imshow(uint8(sharpx));
    
    F2  = fspecial('prewitt');
    y2  = filter2(F2, gx);      % 反映边缘结构情况
    sharpx2 = double(gx) + y2;  % 原图像+边缘图像
    
    subplot(2, 2, 1);imshow(gx);title('灰度图像');
    subplot(2, 2, 2);imshow(uint8(y2), []); title('利用滤波器，对图像进行滤波');
    subplot(2, 2, 3);imshow(uint8(sharpx)); title('锐化方案1、使用“平滑滤波器”');
    subplot(2, 2, 4);imshow(uint8(sharpx2));title('锐化方案2、原图+边缘图');

## 函数文件 ##

% 输入图像，输出锐化结果（锐化图：提高图像的清晰度）
    function X = luweixing( im, Size ) % im：灰度图像作为形参
    %UNTITLED5 此处显示有关此函数的摘要
    %   此处显示详细说明
    F = fspecial('prewitt'); % F = fspecial('prewitt', Size);
    y = filter2(F, im);
    xy = double(im) - y;  % 进行数据转换，保证数据类型一致；高频图、轮廓、边缘
    X  = double(im) + xy; % 原图+轮廓：清晰度更高
    end

> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

[Matlab_-_1_1]: https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/108832445
[Matlab_-_2_2]: https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/108931680
[Matlab_-_3]: https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/109301731
[Matlab_-_4_GUI]: https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/109907975
[Matlab_4_GUI]: https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/109453208
[Matlab_Peppers.png]: /images/20221122/284fcadd1e00453180907e0daf068e88.png
[20201005194850697.png]: /images/20221122/752d8c4d44914059b3ddf843111522b9.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDk0OTEzNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221122/c4330e1e0494414195dd3d9976f11640.png
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[20201030202835879.png]: /images/20221122/0b938664df8e48649f3e76897129b474.png
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