【老生谈算法】matlab实现图像锐化处理及边缘检测算法源码——图像锐化处理及边缘检测

Matlab图像锐化处理及边缘检测

1、算法详解：

1 图像边缘锐化的基本方法

物体的边缘是以图像局部特性不连续性的形式出现。本质上边缘常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。图像边缘信息在图像分析和人的视觉中都是十分重要的，是图像识别中提取图像特征的一个重要特性。图像的边缘有方向和幅度两个特性。通常，延边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘走向的像素变化剧烈。边缘的描述包含以下几个方面：
（1） 边缘点——它两边像素的灰度值有显著的不同。边缘点也存在于这样一对邻点之间即一个在较亮的区域内部，另一个在外部。
（2）边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直。
（3）边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向。
（4）边缘位置——边缘所在的坐标位置。
（5）边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。

粗略地区分边缘种类可以有两种，其一是阶跃状边缘，它两边像素的灰度值有显著的不同，其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。这些变化分别对应景物中不同的物理状态。边缘是图像上灰度变化比较剧烈的地方，如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，在灰度变化突变处进行微分，将产生高值。经典的边缘提取方法是考虑图像的每个像素在某个领域内的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，来检测边缘。图像灰度值的显著变化可以用一阶差分替代一阶微分的梯度来表示，它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。因此图像中陡峭边缘的梯度值将是很大的；那