《电子系统综合实验》实验指导书 (5)

器上显示。

b) 图像锐化；

图像锐化处理的目的是使图像变得更加清晰起来。通常针对引起图像模糊的原因而进行相应的锐化操作属于图像复原的内容，图像的模糊实质上就是图像受到平均或积分运算造成的，因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作进行清晰图像。但要注意，能够进行锐化处理的图像必须有较高的信噪比，否则锐化后图像信噪比反而更低，从而使噪声增加的比信号还多，因此一般先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。

图像锐化一般有两种方法：一种微分法，一种高通法。其中微分锐化方法：梯度锐化和拉普拉斯锐化。

其中微分锐化也称为Robert锐化。使用的就是Robert算子。

拉普拉斯锐化是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向性（旋转不变性）的线性运算。拉普拉斯锐化运算也可以转换成模板运算。

?0??1???0?15?10???1 ?0??其实，我们通常使用的拉普拉斯锐化模板还有另外一种形式：

??1? ?1????1?19?1?1???1 ??1??

c) SOBEL边缘检测；

利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人观察和识别的图像；二是希望能由计算机自动识别和理解图像。

图像的边缘是图像的最基本的特征。所谓边缘（或边沿）是指其周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。边缘广泛的存在与物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。因此，它是图像分割所依赖的重要特征。物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。经典的边缘提取方法是考察图像的每个象素在某个邻域内灰度的变化。利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律。用简单方法检测边缘就是边缘检测局部算子。

边缘的种类可以分为两种：一种称为阶跃性边缘，它两边的象素的灰度值有着显著的不同；另一种称为屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。边缘检测算子检查每个象素的邻域并对灰度变化率进行量化，也包括方向的确定。大多数使用基于方向导数掩模求卷积的方法。

下面介绍几种常用的边缘算子。

? Robert边缘检测算子

Robert边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。它由

下式给出：

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g(x,y)???f(x,y)?f(x?1,y?1)???2f(x?1,y)?f(x,y?1)??21/2

f（x，y）表示图像中的象素值。

? Sobel边缘算子

Sobel边缘算子由两个卷积核组成。图像中的每个点都用这两个核做卷积，一个核对通常的垂直边缘影响最大，而另一个对水平边缘影响最大。两个卷积的最大值作为该点的输出位。

-1 0 1 -1 -2 -1

? Prewitt 边缘算子

Prewitt边缘算子同样也是由两个卷积核组成的。和使用Sobel算子一样，图像中的每个点都用这两个核进行卷积，取最大值作为输出。Prewitt算子也产生一幅边缘幅

度图像。

-1 0 1

1 1 1

? Krisch边缘算子

Krisch边缘算子。图像中的每个点都用8个掩模进行卷积，每个掩模都对某个特定边缘方向做出最大响应，所以8个方向中的最大值最为边缘幅度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了边缘方向的编码。 5 －3

－2 0 2 0 0 0 －1 0 1 1 2 1 －1 0 1 0 0 0 －1 0 1 －1 －1 －1 5 0 5 －3

－3 －3 5 0

42

－3 －3 －3 0 5 55

－3 －3 －3 －3 0 5 －3 －3 －3 －3 －3 －3 －3 5

0 5 －3 5

－3 －3

－3 －3 5 5 5 5

－3 5 5 5 5 －3 －3 －3 －3 5 5 0 5 －3 －3 －3 －3 0 －3 －3 －3 5 0 －3 －3 －3 －3 ? 高斯－拉普拉斯算子

拉普拉斯算子是对二维函数进行运算的二阶导数算子。通常使用的拉普拉斯算子如下：

0 －1 0

－1 －1 －1 －1 8 －1 －1 －1 －1 －1 4 －1 0 －1 0 由于拉普拉斯算子是一个二阶导数，它将在边缘处产生一个陡峭的零交叉，由于噪声点对边缘检测有一定的影响，所以高斯拉普拉斯算子是效果较好的边缘检测器。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果更好。常用的高斯拉普拉斯算子是5×5的模板：

?????????????24442?4080?4?48248?4?4080?4?2???4??4? ??4??2??

d) 图像的阈值变换；

图像灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转换成黑白二值图像.它的操作过程是指定一个阈值,如果图像中某象素的灰度值小于该阈值,则将图像的灰度值设为0,否则灰度值设置为255.

灰度阈值变换的变换函数表达式如下:

?0f?x????255x?Tx?T 其中T为指定的阈值

另外,还有一种半阈值法,是将灰度级低于某一阈值的象素灰度变换为0,而其余的灰度级不变.总之设置灰度级阈值的方法不仅可以提取物体,也可以提取目标的轮廓.同时利用灰度的阈值变换可以将图像转换成二值图像,一种比较基础,同时也是比较重要的图像处理手段.

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4) 图像显示

图3

3． 编写模块函数

1) 图像直接传输（拷贝）；

void copy_image(SCRATCH_PAD *scratch_pad, IMAGE *out_image, char *out_ptr, int pitch )

2) 图像锐化；

void conv3x3(const unsigned char *INPTR,unsigned char *OUTPTR, int x_dim, char *mask, int shift)

void corr3x3_image( SCRATCH_PAD * scratch-pad, IMAGE * out_image, char * out_ptr, int pitch, LPF_PARAMS * lpf_params )

3) SOBEL边缘检测；

void sobel_image(SCRATCH_PAD *scratch_pad, IMAGE *out_image, char *out_ptr, int pitch) void sobel (const unsigned char *in_data, /* Input image data */ unsigned char *out_data, /* Output image data */

short cols, short rows /* Image dimensions */ )

4) 图像的阈值变换；

void threshold_yxm ( const unsigned char *in_data, unsigned char *out_data, short cols, short rows, unsigned char threshold

)

void threshold_image(SCRATCH_PAD *scratch_pad, IMAGE *out_image, char *out_ptr, int pitch, THRESH_PARAMS *thresh_params)

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四．实验步骤

1． 实验准备

正确连接各个设备，打开IDK电源； 2． 启动Code Composer Studio 2.0

3． 打开工程，浏览程序，工程名img_proc.pjt 4． 打开各个图像处理函数模块，浏览并修改程序

单击菜单“Project”中的“Rebuild All”；

执行File?Load Program ,在随后打开的对话框中选择刚刚建立img_proc.out文件。 5． 运行程序，并观察图像显示的结果。

五．实验结果

对应图3的各个图像的分布，分析实验图像的结果。

六．问题与思考

1． 编写函数分别在640×480×16和 640×480×8的显示屏幕上划一个矩形图

2． 编写中值滤波函数模块

中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中的各点灰度值的中值来替代指定点（一般是窗口的中心点）的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值；而对于偶数个元素，中值是指排序后中间的两个元素灰度值的平均值。 3． 编写高通滤波函数模块

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