dsp实验报告3-数字图像增强 -(5)

3.6 直方图均衡化增强算法

图 4 图像直方图均衡

根据图 4流程图完成图像直方图均衡化程序设计。程序设计完成后，通过以下步骤完成在DSP试验箱上硬件实现：

（1） 设置软件仿真模式，启动 CCS （2） 打开图像直方图均衡化程序所在路径 （3） 编译并下载程序

（4） 在程序中一些位置设置断点

设置观察窗口，按“F5”键运行各个断点，观察图像和图像增强的结果。

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4 实验结果与分析总结

4.1 边缘检测

利用SOBEL算子得到边缘幅度图像如下： （1）

分析：由于图像由16 级灰度条组成，在灰条的交接处存在不太明显的边缘，所以检测图中表示亮度的象素取值不大(取值越大，相应象素越亮)。但是结果图还是很好地将边缘描述出来了。

（2）

分析：图像由连续灰度组成，结果图中没有边缘信息。用Sobel算子无法检测到模糊的边界，它只能检测亮度变换剧烈的边界。

（3）

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分析：图像由连续灰度组成，经过 Sobel算子的检测，突出了亮度变换的边缘，变化得越剧烈，检测值越大。

（4）

分析：如果仔细观察 Sobel的两个算子，可以发现：算子对由暗到亮的边缘敏感，对由亮变暗的边缘不敏感。这就是结果图中对马路右侧边缘突出得不够的原因。如果需要增加由亮变暗的敏感度，需要再构造另外两个算子参与计算：

接下来，根据Prewitt 算子的定义设计实现了用Prewitt 算子进行图像的边缘检测。 用下图所示的两个卷积核形成了Prewitt 算子。和使用Sobel算子的方法一样，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 算子也可产生如下所示的边缘幅度图像。

（1）

-1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 -1 -1 0 0 0 1 1 1 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 - - 23

（2）

（3）

（4）

对比Sobel算子和Prewitt 算子形成的边缘幅度图像，可得：

Sobel算子主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值，缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意，算法具体实现很简单，就是3*3的两个不同方向上的模板运算。而Prewitt算子与Sobel算子类似，只是权值有

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所变化，但两者实现起来功能还是有差距的，据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘。

二者的区别：

Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。

Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。

4.2 LAPLACE 算子锐化

图像锐化处理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来，这里采用LAPLACE 算子对图像进行锐化处理，如下图所示。

（1）

分析：由于图像由16 级灰度条组成，在灰条的交接处存在不太明显的边缘，拉普拉斯锐化算子突出了这些灰度条连接的地方，使得在原先暗区和亮区的不太明显的分界变得明显了。

（2）

分析：图像由连续灰度组成，结果图中没有突变信息。用拉普拉斯算子得到的结果不太明显，但如果细心地观察图像会发现，其对比度有所改善。

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