基于MATLAB的图像增强处理(13)

基于MATLAB的图像增强处理

imshow(I);

title('original pic'); J=fspecial('average',3); J1=conv2(I,J)/255; subplot(2,2,2); imshow(J1); title('3*3lowpass'); K=fspecial('prewitt'); K1=filter2(K,J1)*5; subplot(2,2,3); imshow(K1); title('prewitt'); L=fspecial('sobel'); L1=filter2(L,J1)*5; subplot(2,2,4); imshow(L1);

title('sibel');

下图为高通滤波边缘增强的例子：

图 4.9(c)

优势：去噪效果明显，并且能够较好的保持图像边缘位置和细节。 不足：非线性滤波算法的实现相对线性滤波比较困难。

7锐化

图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进行逆运算，如微分运算以突出图像细节使图像变得更为清晰。