MATLAB中的拉普拉斯图像滤波与锐化图像

Question

我试图"翻译"冈萨雷斯和伍兹(第2版)中关于拉普拉斯滤波器的内容.

我已经阅读了图片并创建了过滤器.但是,当我尝试显示结果时(通过减法,因为-ve中的中心元素),我没有得到教科书中的图像.

我认为主要原因是"缩放".但是,我不确定如何做到这一点.据我所知,一些在线资源表示缩放只是为了使值在0-255之间.从我的代码中,我看到值已经在该范围内.

我真的很感激任何指针.

以下是我使用的原始图像:

下面是我的代码,以及由此产生的锐化图像.

谢谢!

clc;
close all;
a = rgb2gray(imread('e:\moon.png'));
lap = [1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1];
resp = uint8(filter2(lap, a, 'same'));
sharpened = imsubtract(a, resp);
figure; 
subplot(1,3,1);imshow(a); title('Original image');
subplot(1,3,2);imshow(resp); title('Laplacian filtered image');
subplot(1,3,3);imshow(sharpened); title('Sharpened image');

Answer 1

我有一些提示:

1. 这只是一个小问题,但filter2执行相关.实际上,您需要执行卷积,在执行像素邻域和内核之间的加权和之前将内核旋转180度.但是因为内核是对称的,所以卷积和相关在这种情况下执行相同的操作.
2. 我建议您使用imfilter以方便过滤,因为您已经使用了图像处理工具箱中的方法.它比filter2或更快地conv2利用英特尔集成性能基元.
3. 我强烈建议你先做double精确的一切,然后转换回uint8你做完的时候.使用im2double你的形象(最有可能转换uint8),以double精确.执行锐化时,这会保持精确度并过早地进行强制转换uint8然后执行减法会给您带来意想不到的副作用. uint8会限制结果为负数或超过255,这也可能是您没有得到正确结果的原因.因此,将图像转换为double,过滤图像,通过减去与滤波结果的图像(通过拉普拉斯算子)锐化结果和然后转换回uint8由im2uint8.

您还提供了一个指向您尝试模仿的管道的链接:http://www.idlcoyote.com/ip_tips/sharpen.html

您的代码和链接之间的差异是:

1. 内核有一个积极的中心.因此1s为负,而中心为+8,您必须将过滤后的结果添加到原始图像.
2. 在链接中,它们规范化过滤后的响应,使最小值为0,最大值为1.
3. 将过滤后的响应添加到原始图像后,还可以将此结果标准化,使最小值为0,最大值为1.
4. 您执行线性对比度增强,使强度60成为新的最小值,强度200成为新的最大值.你可以imadjust用来做这件事.该函数接收图像以及两个数组 - 第一个数组是输入最小和最大强度,第二个数组是最小值和最大值应映射到的位置.因此,我想将输入强度60映射到输出强度0,输入强度200映射到输出强度255.确保指定的强度介于0和1之间,因此您必须将每个数量除以如文档中所述255.

因此:

clc;
close all;
a = im2double(imread('moon.png')); %// Read in your image
lap = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]; %// Change - Centre is now positive
resp = imfilter(a, lap, 'conv'); %// Change

%// Change - Normalize the response image
minR = min(resp(:));
maxR = max(resp(:));
resp = (resp - minR) / (maxR - minR);

%// Change - Adding to original image now
sharpened = a + resp;

%// Change - Normalize the sharpened result
minA = min(sharpened(:));
maxA = max(sharpened(:));
sharpened = (sharpened - minA) / (maxA - minA);

%// Change - Perform linear contrast enhancement
sharpened = imadjust(sharpened, [60/255 200/255], [0 1]);

figure; 
subplot(1,3,1);imshow(a); title('Original image');
subplot(1,3,2);imshow(resp); title('Laplacian filtered image');
subplot(1,3,3);imshow(sharpened); title('Sharpened image');

我现在得到这个数字......这似乎与链接中的数字一致: