RGB图像锐化

yfh024 2011-04-12 06:19:36

方法：先将RGB转换成HSI，然后对强度分量进行拉普拉斯处理，然后再转回RGB。
问：如果强度分量在处理中变为负值，该怎么处理这个情况？

...全文

253 9 打赏收藏转发到动态举报

写回复

9 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Ihatec2s3d4n5 2011-04-13

打赏
举报

回复

laplacian之后,显然需要把laplacian得到的结果和原来的处理的分量相加(减),就是不要让锐化单独留下边缘信息,而是还要同时保留原来的图像信息. 在相加(减)的过程中,对超出范围的值作范围边界裁减

maqiliang 2011-04-13

打赏
举报

回复

[Quote=引用 6 楼 yfh024 的回复:]
另外一个问题
HSI转回RGB的时候，其中两个比如R，G通过计算得出，B要通过3*I-（R+G）来得到，如果R和G里有超出范围的，是在计算B之前对其进行范围边界裁剪，还是求出B之后再进行裁剪？
[/Quote]

一般都是在计算之后对其控制要不然反变换的话数据的损失会较多

maqiliang 2011-04-13

打赏
举报

回复

[Quote=引用 2 楼 yfh024 的回复:]
引用 1 楼 maqiliang 的回复:
到反变换回去后在进行范围的控制

详细说明下？
[/Quote]
IHS不就是用公式变换的吗反变换之后应该是有的数据为负数而有的不是，只要限制小于0的都为0，大于255的都为255 就好了

yfh024 2011-04-13

打赏
举报

回复

冈萨雷斯那本书的彩色图像锐化章节两种方法，一是RGB锐化，再就是转HSI，仅对I分量进行处理；我想用第二种方法。不过书上介绍很简略。

laviewpbt 2011-04-13

打赏
举报

回复

锐化一般不就是直接在RGB域进行吗?

在图像处理中，一般超出边界中的数据就用边缘数据代替。

yfh024 2011-04-13

打赏
举报

回复

另外一个问题
HSI转回RGB的时候，其中两个比如R，G通过计算得出，B要通过3*I-（R+G）来得到，如果R和G里有超出范围的，是在计算B之前对其进行范围边界裁剪，还是求出B之后再进行裁剪？

yfh024 2011-04-12

打赏
举报

回复

[Quote=引用 1 楼 maqiliang 的回复:]
到反变换回去后在进行范围的控制
[/Quote]
详细说明下？

maqiliang 2011-04-12

打赏
举报

回复

到反变换回去后在进行范围的控制

采用RGB模型和HIS模型对图像imageLane.bmp进行锐化，并比较锐化的效果是否相同（两锐化后的图像相减）。

数字图像锐化算法研究 图像锐化(2010-08-03 16:10:31)转载▼标签：杂谈分类： Matlab MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像均匀采样，可得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP，GIF，HDF，JPEG，PCX，PNG， XWD，CUR，ICO等图像文件格式的读、写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作口。　　数字图像处理中图像锐化的目的有两个：一是增强图像的边缘，使模糊的图像变得清晰起来；这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。二是提取目标物体的边界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。　　数字图像的锐化可分为线性锐化滤波和非线性锐化滤波。如果输出像素是输入像素领域像素的线性组合则称为线性滤波，否则称为非线性滤波。　　一、线性锐化滤波器　　线性高通滤波器是最常用的线性锐化滤波器。这种滤波器必须满足滤波器的中心系数为正数，其他系数为负数。线性高通滤波器3×3模板的典型系数　　如表1所示：　　用线性高通滤波实现图像锐化的程序和图像如下：　　i=imread('text.png'); %读入图像　　g=[-1 -1 -1; -1 8-1; -1-1-1];%线性高通滤波3×3模板　　h=double(i);%转化为double类型　　j=conv2(h,g,'same');% 线性高通滤波进行图像滤波　　subplot(1,2,1); 　　imshow(h);title('原始图像'); 　　subplot(1,2,2); 　　imshow(j);title('滤波后图像'); 　　二、非线性锐化滤波器　　非线性锐化滤波就是使用微分对图像进行处理，以此来锐化由于邻域平均导致的模糊图像。图像处理中最常用的微分是利用图y像沿某个方向上的灰度变化率，即原图像函数的梯度。梯度定义如下：　　(公式2.1) 　　梯度模的表达式如下：　　(公式2.2) 　　在数字图像处理中，数据是离散的，幅值是有限的，其发生的最短距离是在两相邻像素之间。因此在数字图像处理中通常采用一阶差分来定义微分算子。　　其差分形式为：　　△xf=f(x+1,y)-f(x,y) 　　△yf=f(x,y+1)-f(x,y) 　　比较有名的微分滤波器算子包括Sobel 梯度算子、Prewitt 梯度算子和log算子，等等。　　用Sobel 梯度算子、Prewitt 梯度算子和log算子实现图像锐化的程序和图像如下：　　I=imread('coins.png');%读入图像　　subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图像');%显示原图像　　H=fspecial('sobel'); %应用sobel算子锐化图像　　I2=filter2(H,I); %sobel算子滤波锐化　　subplot(2,2,2);imshow(I2); %显示sobel算子锐化图像　　title('sobel算子锐化图像'); 　　H=fspecial('prewitt');%应用prewitt算子锐化图像　　I3=filter2(H,I);%prewitt算子滤波锐化　　subplot(2,2,3);imshow(I3); %显示prewitt算子锐化图像　　title('prewitt算子锐化图像'); 　　H=fspecial('log'); %应用log算子锐化图像　　I4=filter2(H,I); %log算子滤波锐化　　subplot(2,2,4

这是一份图像锐化的算法代码，也可以做边缘检测，算法实现是使用python语言编写。代码实现了三中图像锐化的算法，包括基于二阶微分的拉普拉斯算子图像锐化、基于非锐化掩蔽技术的图像锐化，以及基于梯度的图像锐化。这三中锐化算法已经打包成函数，可以轻易调用。这些算法可以对灰度图像、RGB图像进行锐化处理。代码关键部位写有注释，另外还有一份测试代码以及测试图片供使用者参考。

数字图像处理图像的各种锐化算法的代码实现

数据增强-图像锐化-rgb以及raw-rggb

图形处理/算法

19,469

社区成员

50,697

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章