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图像Laplace变换是基本图像增强算法,原始图像通过Laplace变化后会增强图像中灰度突变处的对比度,使图像中的细节部分得到增强并保留了图像的背景色调,图像的细节比原始图像更加清晰。基于Laplace的图像增强已经成为图像锐化处理的基本工具。

1算法原理 图像Laplace变换的基本理论依据是Laplace算子。Laplace算子是最简单的各项同性微分算子,具有旋转不变性。一个二维图像的Laplace算子是各项同性的二阶导数,定义为 该方程的离散形式为 图4是Laplace算子的模板表示形式,图4(a)表示Laplace算子模板,图4(b)表示Laplace算子扩展模板,图4©则分别表示其他两种Laplace算子的实现模板。 图4 Laplace算子模板 图像锐化处理的作用是使灰度反差增强,从而使模糊图像变得更加清晰。图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算的影响,其高频分量被衰减,因此可以对图像进行逆运算,如微分运算突出图像细节,使图像变得更为清晰。Laplacian是一种微分算子,它的应用可增强图像中灰度突变的区域,减弱灰度缓慢变化区域。因此,锐化处理选择Laplacian对原图像进行处理,产生描述灰度突变的图像,再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。拉普拉斯锐化的基本方法可以由下式表示。

clc; clear; hold off; I = imread(‘lena.bmp’); figure(1); imshow(I); title(‘Lena原图’); % J1 = imnoise(I,‘gaussian’,0,0.01); %高斯噪声 % figure(2); % imshow(J1); % J2 = imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02); %椒盐噪声 % figure(3); % imshow(J2); %--------------------二阶微分算子边缘检测----------------------- c = [-1 -1 -1 %laplacian算子 -1 8 -1 -1 -1 -1] I = double(I); for j = 2:255 for i = 2:255 b1 = I(j-1,i-1); b2 = I(j-1,i); b3 = I(j-1,i+1); b4 = I(j,i-1); b5 = I(j,i); b6 = I(j,i+1); b7 = I(j+1,i-1); b8 = I(j+1,i); b9 = I(j+1,i+1); buffer(j,i) = b1c(1,1) + b2c(1,2) + b3c(1,3) + b4c(2,1) + b5c(2,2) + b6c(2,3) + b7c(3,1) + b8c(3,2) + b9*c(3,3); J(j,i) = uint8(buffer(j,i));

1 matlab版本 2014a

2 参考文献 [1]吴鹃.基于图像增强与边缘检测的弱特征目标轮廓检测算法[J].计算机与数字工程. 2016,44(10)

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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