C语言数字图像处理---3.3图像锐化

        本篇将介绍图像增强范畴中的图像锐化部分,以经典的LAPLACE锐化和Photoshop USM锐化为例,通过C语言编程实现,教会大家这两种锐化算法,增强大家对图像锐化的理解以及对图像增强范畴的认知。

[定义与算法]

        图像锐化(image sharpening)属于图像增强的范畴。如果把图像信息划分为高频和低频两类,高频表示细节,低频表示图像大概的整体轮廓信息,那么,图像锐化就是保留和增强图像的高频信息也就是细节,让图像的边缘或者灰度调变的部分变得清晰。图像锐化包括为空间域锐化和频域锐化。在空间域锐化中,拉普拉斯锐化和USM锐化是两种非常经典和常用的锐化方法,本文将以这两种锐化方法为例,进行详细讲解。

        拉普拉斯锐化(Laplace sharpen)是一种二阶微分锐化算法,前面章节中我们知道一阶微分和二阶微分都可以检测边缘,而二阶微分算子中的代表就是拉普拉斯算子,它出了可以检测边缘是否存在之外,还可以确定边缘的位置。

        拉普拉斯锐化常用4邻域和8邻域两种模板,也成为锐化模板算子,分别如下:

C语言数字图像处理---3.3图像锐化_第1张图片

        假设当前像素点为(x,y),像素值为f(x,y),则四邻域模板算子表述为:

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