图像锐化处理算法及其软硬件实现

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇图像锐化处理算法及其软硬件实现范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

摘要：图像锐化处理的主要目的在于使模糊的图像变清晰。本文使用了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法。首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理，并推导出图像锐化的拉普拉斯算子，其次，根据拉普拉斯算子，运用C语言编写主函数和读取图像数据的子函数，初始化图像的子函数和对图像锐化的计算子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序。

关键词：图像 锐化 拉普拉斯算法

一、图像锐化的算法原理

图像在经过平滑处理后，往往会造成图像的边缘和轮廓模糊，对此可以采用锐化处理来使图像清晰化。锐化处理是为了突出感兴趣的细节信息，并不一定在实际观察效果上逼近原始图像。锐化处理算法分为两大类，即微分法和高通滤波。其中微分法属于空域处理算法，适宜于在硬件上实现，常用的有梯度算法和拉普拉斯算法。

1.1梯度锐化：图像为f ( x,y)，定义f ( x,y)在点 ( x ,y)处的梯度矢量 G[ f(x,y)]为：

梯度有两个重要的性质：梯度的方向在函数 f ( x,y)最大变化率方向上；梯度的幅度用 G[ f(x,y)]表示，其值为：

由此式可以得出这样的结论，梯度的数值就是f(x,y)在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。

由上面的公式可见：在图像变化缓慢的地方其值很小，对应于图像较暗；而在线条轮廓的变化较快的地方的值很大。这就是图像在经过梯度运算后使其清晰从而达到锐化的依据。

由于图像在变化缓慢的地方梯度很小，所以图像会显得很暗，通常的做法是给一个阈值Δ，如果G[f(x,y)]小于该阈值Δ，则保持原灰度值不变；如果大于或等于阈值Δ，则赋值为 G[f(x,y)]。

1.2拉普拉斯锐化：拉氏算子是一个刻画图像灰度的二阶商算子，它是点、线、边界提取算子，，亦成为边界提取算子。通常图像和对他实施拉氏算子后的结果组合后产生一个锐化图像。

拉氏算子 （1.3）

为了更适合于数字图像处理，将其表示为离散形式:

（1.4）

对于扩散现象引起的图像模糊，可以用下式来进行锐化：

(1.5)

这里k 是与扩散效应有关的系数，该系数要取值合理，如果k过大，图像轮廓边缘会产生过冲；反之，如果k过小，锐化效果就不明显。

如果令k =1，则公式变换为：

(1.6)

二、图像锐化算法的C语言实现

2.1锐化的总流程图

根据锐化模版，用C语言来实现这个算法。

利用不同参数调用构造图像的函数产生图像， 对产生的图像调用锐化子程序完成锐化，完成图像的锐化。其中锐化子程序主要是对产生的图像数据中每一个象素用拉普拉斯算子进行运算，得出一组新的图像数据。这样循环构造图像和调用图像锐化3 次，对图像数据进行锐化，观察图像锐化后的效果。

2.2锐化程序的实现

在这里设计了一个主函数和3个子函数，子函数分别问为Readimage、InitImage 和Laplace， InitImage.c 用于初始化图像，Laplace.c 用于对图像锐化的计算。Readimage 用于读取图像。其具体实现方法如下。

2．2.1程序主函数

主程序中运用了InitImage 和Laplace 子函数完成了图像的读取和锐化过程。首先用不同参数调用图像函数产生图像。然后调用锐化子程序来对图像中每个像素进行拉普拉斯运算生成检测图。

2.2.2图像读取的程序实现

在初始化图像子函数中，先进行初始化变量，然后使用多分支选择语句，接着构建一个16级灰度栏信息，16 个灰度不同的圆重叠在一起的图像图像，以及初始化2个实物图。其中运用了函数ReadImage 对文档中已有的图像进行载入，实行检测。在读取图像子函数中，先进行初始化变量，然后打开文件，将图像的指针变量定位在1078L 处，对1078L 指针值以下的数据进行读取，读取图像后，将文件关闭。

该程序先进行变量初始化，定义指针变量，使用判断语句打开文件。打开文件后，先对图像的存储地址进行定位，然后对指针变量进行赋值，使用循环语句读取图像信息，读取完毕后关闭文件。

2.2.3对像素进行拉普拉斯算法运算的流程图及程序

初始化工作变量，然后定位像素。对像素进行拉普拉斯运算。然后移位针对其他像素进行拉普拉斯运算。该程序初始化工作变量，然后定位相似并且赋予初值。并且对像素进行拉普拉斯运算。语句中用来两个for 语句和一个移位来实现像素运算初值转换。从而实现针对图像中每个像素进行拉普拉斯运算。

三、结语

本文主要就图像锐化处理的关键算法进行了论述，分析和研究了常用图像锐化处理算法的实现原理，选择了适合的空域处理算法。对锐化算法的几种实现方案进行了分析比较，并做了一些改进，提高了锐化算法的执行速度。

参考文献：

[1]Kenneth R. Castleman. Digital Image Processing[M]. 北京：电子工业出版社，2002.

[2]JAIN A K.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版,2006.

[3]章宵,董艳雪,张彦嘉.数字图像处理[M].武汉:技术冶金工业出