【数字图像处理】图像边缘锐化之梯度锐化 梯度锐化方法 梯度运算 梯度锐化
关于具体在实际场景的使用和图像会慢慢更新。
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少影响，需要利用图像锐化技术，使边缘变得清晰。常用的方法有：
- 直接以梯度值代替
- 辅以门限判断
- 给边缘规定一个特定的灰度级
- 给背景规定灰度级
- 根据梯度二值化图像
梯度运算
梯度锐化中，首先应该知道梯度是什么，怎么计算。
梯度是一个矢量，由分别沿x方向和y方向计算微分的结果构成。
构成有以下几种方式：
梯度锐化
直接以梯度值代替
思路：目标图像像素点用双向一次微分结果替代。
for(int i = 1; i < Use_ROWS- 1; i++) { for(int j = 1; j < Use_Line -1; j++) { Image_Use[i][j] = sqrt((Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])+(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])); } }
辅以门限判断
思路：我们对梯度（变化率）取了一个预值，当图像的梯度变化很小时，本来是物体内部的数据的亮度分布不均匀产生的偏差，可以不考虑进去。只有大于等于一定预值，才认为是边界，否则恢复为原灰度值。
如果变化率超过了一定的预值，认为是边界，因为边界值还是很小，所以加上100，目的增强亮度（梯度），需要判断一下这个值，如果大于255，直接等于255.
给边缘规定一个特定的灰度级
思路：La为规定灰度值，我们对变化率取了一个预值，如果梯度大于等于预值，直接设置为la，否则恢复为原灰度值。
给背景规定灰度级
思路：Lb为规定灰度值，我们对变化率取了一个预值，如果梯度大于等于预值，使用梯度替代原像素值，否则为Lb。
根据梯度二值化图像
思路：我们对变化率取了一个预值，如果梯度大于等于预值，置为255，否则置为0。
int tidu=0,tidu_Threshold=50;for(int i = 1; i < Use_ROWS- 1; i++) { for(int j = 1; j < Use_Line -1; j++) { tidu = sqrt((Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i][j+1] - Image_Use[i][j])+(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])*(Image_Use[i+1][j] - Image_Use[i][j])); if(tidu>tidu_Threshold) Image_Use[i][j] = 0; else Image_Use[i][j] = 255; } }