基於MATLAB的拉普拉斯濾波器和高提升濾波影像銳化

MATLAB 資料分析程式設計

在MATLAB中，有兩種常用的影像處理技術，即“拉普拉斯濾波器”和“高提升濾波”，用於銳化影像。拉普拉斯濾波器是用於數字影像處理中銳化影像的數學運算元。而高提升濾波是數字影像處理中的一種影像銳化技術。

在本教程中，我將解釋使用MATLAB中的拉普拉斯濾波器和高提升濾波進行影像銳化的過程。讓我們從拉普拉斯濾波器和高提升濾波的基本介紹開始。

什麼是MATLAB中的拉普拉斯濾波器？

在MATLAB中，拉普拉斯濾波器是數字影像處理中用於銳化影像的數學工具。但是，拉普拉斯濾波器與其他影像處理技術（如高提升濾波）一起使用以銳化影像。

拉普拉斯濾波器用於突出顯示影像中突變強度變化的區域，例如邊緣。然後，應用影像處理技術來銳化影像。

在MATLAB中，有一個內建函式“fspecial”，用於建立拉普拉斯濾波器。

語法

其語法如下：

L_filter = fspecial('laplacian', 0);

定義拉普拉斯濾波器“L_filter”後，我們可以使用“imfilter”函式將其應用於影像。

什麼是MATLAB中的高提升濾波？

在MATLAB中，高提升濾波是數字影像處理中的一種影像銳化技術。它用於增強影像的邊緣和細節，而不會影響平滑區域。

在將拉普拉斯濾波器應用於影像後，將此技術應用於影像。因為拉普拉斯濾波器突出了影像的邊緣和細節。

在高提升濾波中，原始影像與拉普拉斯濾波影像相結合，即：

High Boost Filtering = Original Image + (Scaling Factor × Original Image – Laplacian Filtered Image)

在此表示式中，縮放因子控制高提升濾波的強度。如果縮放因子大於1，則它會增強影像的高頻分量（邊緣和細節）。

因此，這就是關於MATLAB中拉普拉斯濾波器和高提升濾波的基礎知識。現在讓我們探索使用MATLAB中的拉普拉斯濾波器和高提升濾波進行影像銳化的過程。

如何在MATLAB中使用拉普拉斯濾波器和高提升濾波銳化影像？

如上所述，拉普拉斯濾波器是一個數學運算元，用於突出顯示影像中的邊緣和細節，即高頻分量。然後，使用高提升濾波來增強這些高頻分量。

下面解釋了使用MATLAB中的拉普拉斯濾波器和高提升濾波進行影像銳化的分步過程。

步驟1 - 使用“imread”函式讀取輸入影像。
步驟2 - 將輸入影像轉換為雙精度資料型別進行處理。為此，請使用“im2double”函式。
步驟3 - 使用拉普拉斯濾波器來突出影像的邊緣和細節。
步驟4 - 為影像的高提升濾波選擇合適的縮放因子。
步驟5 - 對影像執行高提升濾波。
步驟6 - 顯示結果。

我們可以使用這六個步驟在MATLAB中使用拉普拉斯濾波器和高提升濾波銳化影像。

示例

現在讓我們舉一個例子來理解這些步驟在MATLAB程式設計中的實現。

% MATLAB code for image sharpening using Laplacian filter and high boost filtering
% Read the input image
img = imread('your_image.jpg');

% Convert the input image to double datatype 
double_img = im2double(img);

% Use the Laplacian filter to highlight edges
L_filter = fspecial('laplacian', 0.5);	% Defining Laplacian filter
filtering = imfilter(double_img, L_filter, 'replicate');	% Applying Laplacian filter to image
filtered_img = double_img – filtering;

% Selecting a scaling factor for high boost filtering
S = 2;

% Applying high boost filtering to Laplacian filtered image
sharpen_img = double_img + S * filtered_img;

% Display the input, Laplacian filtered, and high boost filtered images
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Input Image');

subplot(1, 3, 2);
imshow(filtered_img);
title('Laplacian Filtered Image');

subplot(1, 3, 3);
imshow(sharpen_img);
title('High Boost Filtered Image');