[人工智能]锐化滤波器

? ? ? ?锐化滤波器在去噪的同时凸显物体的边缘信息，保持图像边缘信息不变或者是增强边缘信息。图像锐化的实质上增强原图像的高频分量，图像锐化滤波器为高通滤波器，边缘和轮廓一般位于灰度突变的地方，因此可以使用灰度差分提取图像边缘和轮廓。

? ? ? 由于轮廓和边缘在一幅图中常常具有任意方向，而差分运算具有方向性，如果差分运算的方向选取不合适，则和差分方向不一致的边缘和轮廓就检测不出来。图像锐化处理对任意方向的边缘和轮廓都有检测能力。

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。其中心系数为正数，其他系数为负数，所有的系数之和为0.

clc,clear,close all;    %清理命令区、清理工作区、关闭显示图形
warning off             %消除警告
feature jit off         %加速代码运行
im=imread('ColoredChips.png');  %原图像
% im=rgb2gray(im);   %二维灰度图
R=imnoise(im(:,:,1),'gaussian',0,0.01)  %R+白噪声
G=imnoise(im(:,:,2),'gaussian',0,0.01)  %G+白噪声
B=imnoise(im(:,:,3),'gaussian',0,0.01)  %B+白噪声
im=cat(3,R,G,B);   %原图像+白噪声
w=[-1 -1 -1;   %掩膜mask
    -1 8 -1;
    -1 -1 -1];
im1=linear_sharpen_filter(im,w);
figure('color',[1,1,1])
subplot(121),imshow(im,[]),title('原始图像')
subplot(122),imshow(im1,[]),title('线性锐化滤波器');


function im3=linear_sharpen_filter(im,w)
%线性锐化滤波器
%函数输入：
%       im：原始图像，待滤波图像
%函数输出：
%       H：M*N阶的矩阵，表示频域滤波器矩阵，数据类型为double
if~isa(im,'double')
    im1=double(im)/255;
end
im2=imfilter(im1,w,'replicate');%线性锐化处理
im3=im1-im2;  %im3为锐化后的图像
end

sobel算子

sobel算子是把图像中每个像素的上下左右四领域的灰度值加权差，在边缘处到达极值而进行边缘检测。

算子模板：

对垂直边缘影响最大

对水平边缘影响最大

clc,clear,close all;    %清理命令区、清理工作区、关闭显示图形
warning off             %消除警告
feature jit off         %加速代码运行
im=imread('ColoredChips.png');  %原图像
% im=rgb2gray(im);   %二维灰度图
R=imnoise(im(:,:,1),'gaussian',0,0.01)  %R+白噪声
G=imnoise(im(:,:,2),'gaussian',0,0.01)  %G+白噪声
B=imnoise(im(:,:,3),'gaussian',0,0.01)  %B+白噪声
im=cat(3,R,G,B);   %原图像+白噪声
h=sobel_fspecial('sobel');  %应用sobel算子锐化图像
R1=filter2(h,R);%sobel算子锐化滤波器
G1=filter2(h,G);%sobel算子锐化滤波器
B1=filter2(h,B);%sobel算子锐化滤波器
im1=cat(3,R1,G1,B1);   %sobel算子滤波锐化图像
figure('color',[1,1,1])
subplot(121),imshow(im,[]),title('原始图像')
subplot(122),imshow(im1,[]),title('线性锐化滤波器');

function h=sobel_fspecial(type)
if nargin<1
    type='sobel';
end
switch type 
    case 'sobel'%Sobel filter
        h=[1 2 1;
            0 0 0;
            -1 -2 -1];
end
end