拉普拉斯图像滤波和锐化MATLAB中的图像

Question

我想翻译Gonzalez和Woods（第2版）中提到的关于拉普拉斯滤波器的内容。

我已阅读图像并创建了过滤器。但是，当我尝试显示结果（通过减法，因为-ve中的中心元素），我没有像教科书中那样获得图像。

我认为主要原因是“缩放”。但是，我不确定究竟该如何做到这一点。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，我看到这些值已经在该范围内。

我真的很感激任何指针。

下面是我使用的原始图像：

下面是我的代码，将得到的锐化图像。

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

我对你的一些技巧：

1. 这只是一件小事，但filter2执行相关。您实际上需要执行卷积，在执行像素邻域和内核之间的加权求和之前，将内核旋转180度。但是因为内核是对称的，所以convolution and correlation perform the same thing in this case。
2. 我建议您使用imfilter来方便过滤，因为您已经使用图像处理工具箱中的方法。它比filter2或conv2快，并且利用了Intel Integrated Performance Primitives。
3. 我强烈建议您先做好double的所有工作，然后完成后再转换为uint8。使用im2double将您的图片（最有可能uint8）转换为double精度。在进行锐化时，这会保持精确度并过早铸造到uint8，然后执行减法会给您带来意想不到的副作用。 uint8将限制负值或超过255的结果，这也可能是您无法获得正确结果的原因。因此，将图像转换为double，过滤图像，通过减去带有滤波结果的图像（通过拉普拉斯算子）来锐化结果，并且然后通过im2uint8转换回uint8。

---

你还提供了一个链接到你想模仿管道：http://www.idlcoyote.com/ip_tips/sharpen.html

你的代码和链接之间的区别是：

1. 内核有一个正面中心。因此，1是负数，而中心是+8，你必须将的过滤结果添加到原始图像。
2. 在链接，它们的归一化响应过滤使得最小为0，最大为1。
3. 一旦添加了过滤响应到原始图像，也使得最小为0，此归一化结果最大值为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。您可以使用imadjust来执行此操作。该函数需要一个图像以及两个数组 - 第一个数组是输入的最小和最大强度，第二个数组是最小和最大值应该映射到的位置。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，但是您必须将每个数量除以255如文件中所述。

这样：

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'); 

我得到现在这个数字......这似乎与中的链接看到的数字同意：