【实践】数字图像处理DIP课程课业打卡实验4 图像锐化

￡神魔★判官ぃ 2023-02-20 02:24 24阅读 0赞

### 【实践】数字图像处理DIP课程课业打卡实验4 图像锐化 ###

*  一、实验目的
 *  二、实验内容
 *   *  1、 实现拉普拉斯锐化。
     *  2、实现Sobel微分算子的代码。
     *  3、实现交叉微分算法（Roberts算法）。
 *  三、拓展：实现图像的压缩和解压缩

***叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！***  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 一、实验目的 #

1、掌握一阶锐化算法的工作原理和算法实现。  
2、掌握二阶锐化算法的工作原理和算法实现。

# 二、实验内容 #

## 1、 实现拉普拉斯锐化。 ##

**测试图像：’Grayblur6.png’。**  
（备注：将执行正确的代码粘贴在此处，核心代码要求有注释）

im= imread('im\Grayblur6.png' );
    imshow(im);
    title('原始图像' );
    im0=im;
    im = double(im) ;
    
    H=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];
    im1=filter2(H, im) ;
    im2=uint8(im1+im) ;
    figure; 
    imshow(im2) ;
    title('Laplacian锐化叠加后图像');
    
    im_L0 = uint8(im1);
    figure, imshow(im_L0); 
    title('Laplacian鋭化');
    
    maxV = max(max(im1));
    minV = min(min(im1));
    delta =0;
    
    if (minV<0)
    delta=abs(minV) ;
    end
    im12=(im1+delta);
    figure,imshow(uint8(im12));
    title('Laplacian锐化图像');

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 2、实现Sobel微分算子的代码。 ##

**测试图像：’Grayblur6.png’。**  
（备注：将执行正确的代码粘贴在此处，核心代码要求有注释）

im=imread('im\Grayblur6.png' );
    imshow(im); title('原始图像' ) ;
    im = double(im) ;
    
    H=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];
    Dy=filter2( H, im );
    
    H=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];
    Dx=filter2( H, im );
    
    im_2 = sqrt(Dx.^2+Dy.^2);
    im_2=uint8(im_2) ;
    figure, imshow(im_2), title(' Sobel锐化图像' ); %显示滤波后的图像
    
    im_3 = uint8 (im+sqrt (Dx.^2+Dy.^2)*0.1);
    
    figure, imshow(im_3), title('Sobel锐化叠加图像' ); %显示滤波后的图像

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 3、实现交叉微分算法（Roberts算法）。 ##

**测试图像：’Grayblur6.png’。**

读入图像到矩阵F
    得到F的行列数与颜色通道数：m,n,c
    如果颜色通道数c>1，则将彩色图像转化为灰度图rgb2gray
    初始化输出矩阵G
    对于F的每一行i（1到m-1）
         对于F的每一列j（1到n-1） 
         根据以下公式，由F(i,j)、F(i+1,j)、F(i,j+1)、F(i+1,j+1)计算G(i,j)
    显示Roberts锐化图像
    显示Roberts锐化并叠加原图的结果图像

（备注：将执行正确的代码粘贴在此处，核心代码要求有注释）

im = imread('im\Grayblur6.png');
    imshow(im);
    title('原始图像');
    im = double(im);
    
    [m,n,c]=size(im);
    g=zeros(m,n);
    for i=1:m-1
        for j=1:n-1
            % 交叉微分
            g(i,j) = abs(im(i+1,j+1)-im(i,j)) + abs(im(i+1,j)-im(i,j+1));
        end
    end
    
    im2 = uint8(g);
    figure,imshow(im2);
    title('交叉微分(Roberts)锐化所得的图像');
    
    figure,imshow(uint8(g+im));
    title('交叉微分(Roberts)锐化并叠加原图所得的图像');

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

# 三、拓展：实现图像的压缩和解压缩 #

尚未完成。

参考建议：
    https://blog.csdn.net/ywsydwsbn/article/details/106341759

![在这里插入图片描述][20200622161724241.png_pic_center]  
**main\_Jepg.m**

Fy=[16 11 10 16 24 40 51 61;
        12 12 14 19 26 58 60 55;
        14 13 16 24 40 57 69 56;
        14 17 22 29 51 87 80 62;
        18 22 37 56 68 109 103 77;
        24 35 55 64 81 104 113 92;
        49 64 78 87 103 121 120 101;
        72 92 95 98 112 100 103 99;
        ];
    
    image=imread( 'im\f11.jpg' );
    
    [JpegCmpData, Im] =JpegCmp(image , Fy);
    save('m1.mat', 'Im');
    save('m2.mat' ,'JpegCmpData');
    
    [Im2] =JpegDeCmp(JpegCmpData ,Fy);

**JpegDeCmp.m**

function [Im2] =JpegDeCmp(JpegCmpData ,Fy)
    
    
    m=NumRow*8;
    n=NumCol*8;      //****5
    Im2=zeros (m, n) ;
    
    for i=1:NumRow
        for j=1:NumCol
            RLEcode=JpegCmpData(i, j);
            F=GetRLEcode0(RLEcode) ;
            F=F.*Fy;
            patch=idct2(F) ;
            Im2(8*(i-1)+1:8*i, 8*(j-1)+1:8*j)=patch;
        end
    end
    Im2=uint8 (Im2);
    end
    
    function F=GetRLEcode0(RLEcode)
    F=zeros(8, 8);
    [t]=size (RLEcode, 1);
    for i=1:t
        ind=RLEcode(i) ;
        F(ind:end) =RLEcode(i,2) ;
    end
    end

**JpegCmp.m**

function [JpegCmpData, Im] =JpegCmp( Im0 ,Fy)
    [m0, n0, c]=size (Im0) ;
    if c==3
        Im0=rgb2gray (Im0) ;
    end
    
    m=m0-mod(m0, 8) ;
    n=n0-mod(n0, 8) ;
    Im=Im0(1:m, 1:n);
    NumRow=m/8;
    NumCol=n/8;
    JpegCmpData{ NumRow, NumCol}=[];
    for i=1:NumRow
        for j=1:NumCol
            patch=Im(8*(i-1)+1:8*i, 8*(j-1)+1:8*j);
            F=dct2(patch) ;
            F=round(F./Fy) ;
            RLEcode=GetRLEcode(F) ;
            JpegCmpData{ i, j}=RLEcode;
        end
    end
    end
    
    function RLEcode=GetRLEcode(F)
    [m n]=size(F);
    c=F(1);
    RLEcode(1, 1:2)=[1,c];%建立数组RLEcode
    t=2;
    for i=2:m*n
        if (not(F(i)==c))
            RLEcode(t, 1:2)=[i,F(i)];
            c=F(i) ;
            t=t+1 ;
        end
    end
    end

**Ending！**  
更多课程知识学习记录随后再来吧！

就酱，嘎啦！

![在这里插入图片描述][20200207152559955.png_pic_center]

注：  
人生在勤，不索何获。

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[20200622161724241.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200622161724241.png#pic_center
[20200207152559955.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200207152559955.png#pic_center