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1、1,图像处理的MATLAB实现,2,一、实验目的（1）掌握基本的空间域锐化方法，观察图像增 强的效果，加深理解；（2）了解不同类型梯度算子的特性；,空间域锐化梯度锐化法,3,二、实验内容（1）空间域锐化三、实验要求（1）用matlab语言进行仿真实验；（2）递交实验报告，要求给出实验原理、源程序、实验结果及分析。,空间域锐化梯度锐化法,4,四、实验图像,bridge.gif,空间域锐化梯度锐化法,5,五、具体实验内容及要求 1.频域平滑实验内容（1）读入原图像bridge.gif并显示；（2）采用sobel算子对图像进行处理，并显示 结果；（3）尝试采用其他锐化模板进行处理,空间域锐化梯度锐化
2、法,常用梯度算子：,Roberts算子,Prewitt算子,Sobel算子,Laplacian算子,空间域锐化梯度锐化法,7,空间域锐化梯度锐化法,例：利用Sobel算子对灰度图像house.tif进行锐化。分析：,8,空间域锐化梯度锐化法,梯度计算由两个模板组成：,(a),(b),模板(a)求得梯度分量，模板(b)求得梯度分量。,9,空间域锐化梯度锐化法,I=imread(house.tif);subplot(2,2,1),imshow(I)title(原始图像)hx=-1-2-1;0 0 0;1 2 1;%生成Sobel垂直梯度模板 hy=hx;%生成Sobel水平梯度模板 gradx=f
3、ilter2(hx,I,same);gradx=abs(gradx);%计算图像的Sobel垂直梯度 subplot(2,2,2),imshow(gradx,)title(图像的Sobel垂直梯度),10,空间域锐化梯度锐化法,grady=filter2(hy,I,same);grady=abs(grady);%计算图像的Sobel水平梯度 subplot(2,2,3),imshow(grady,)title(图像的Sobel水平梯度)grad=gradx+grady;%得到图像的Sobel梯度 subplot(2,2,4),imshow(grad,)title(图像的Sobel梯度),11,空间域锐化梯度锐化法,左上为原始图像，它包含有各种朝向的边缘。右上为用Sobel算子中的垂直模板得到的梯度图，由于梯度方向与边缘走向垂直，所以该梯度图对水平边缘有较强的响应，如屋瓦、砖块的水平接缝和窗户的水平部分等细节信息非常清析。左下为用Sobel算子中的水平模板得到的梯度图，它对垂直边缘有较强的响应，如砖块的垂直接缝、窗户的垂直部分等垂直细节非常清晰。右下为用Sobel算子得到的梯度图，水平和垂直细节都非常清晰。,
