急！！！Matlab梯度法图像锐化

你的程序基本上没有什么大问题，[I,map]=imread('worldmap1.jpg') 1.中间用了一个中文的小引号

2.是J（K）=255，我运行了一次后出现白色加上淡黄色的原图像，你做的就是灰度级的处理，我建议你改为j(k)=0效果就是黑色的原图，但不是黑白二值图，是黑点构成的，我等级太低，没法给你发图，希望能帮到你！

这个网站有一些代码：http://www.matlabsky.com/?fromuid=4481

你要的在http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=248&highlight=%C8%F1%BB%AF的#9吧。

常用的一些图像处理Matlab源代码

都是一些简单的图像处理源代码，入门性的介绍

#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换

#2：二维离散余弦变换的图像压缩

#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度

#4：直方图均匀化

#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响

#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波

#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波

#8：图像的自适应魏纳滤波

#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化

#10：图像的高通滤波和掩模处理

#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

%之前写的一个程序，这里面用Sobel算子和Prewitt算子的部分就是对图像锐化得到边缘的了。也可以直接用matlab自带的函数S = edge(I, 'sobel')进行锐化。

clc

close all

clear all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%读入图像

f=imread('Pictures/4_m03.tif')

%f=imread('Pictures/5_m01.tif')

%f=imread('Pictures/10_m02.tif')

%f=imread('Pictures/22_m03.tif')

f=imresize(f,0.25)

f=im2double(f)

[m,n]=size(f)

subplot(2,3,1),imshow(f)

title('原始图像')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%生成高斯平滑滤波模板

hg=zeros(3,3)  %设定模板大小3*3

delta=0.5

for x=1:1:3

    for y=1:1:3

        u=x-2

        v=y-2

        hg(x,y)=exp(-(u^2+v^2)/(2*pi*delta^2))

    end

end

h=hg/sum(hg(:))

%高斯滤波

ftemp=zeros(m,n)

rowhigh=m-1

colhigh=n-1

for x=2:1:rowhigh-1

    for y=2:1:colhigh-1

        mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1)f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]

        A=h.*mod

        ftemp(x,y)=sum(A(:))

    end

end

f=ftemp

subplot(2,3,4),imshow(f)

title('高斯滤波后的图像')

 

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%利用Sobel算子进行边缘检测

sx=[-1 0 1-2 0 2-1 0 1]

sy=[-1 -2 -10 0 01 2 1]

for x=2:1:rowhigh-1

    for y=2:1:colhigh-1

        mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1)f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]

        fsx=sx.*mod

        fsy=sy.*mod

        ftemp(x,y)=max((abs(sum(fsx(:)))),(abs(sum(fsy(:)))))

    end

end

fs=im2uint8(ftemp)

subplot(2,3,2),imshow(fs)

title('Sobel算子进行边缘检测的原始图像')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%阈值分割

TH1=140  %设定阈值

for x=2:1:rowhigh-1

    for y=2:1:colhigh-1

        if (fs(x,y)>=TH1)&((fs(x,y-1) <= fs(x,y)) & (fs(x,y) > fs(x,y+1)) )

          fs(x,y)=200

      elseif(fs(x,y)>=TH1)&( (fs(x-1,y) <=fs(x,y)) & (fs(x,y) >fs(x+1,y)))

          fs(x,y)=200

      else fs(x,y)=50

        end

    end

end

subplot(2,3,5),imshow(fs)

title('Sobel算子边缘检测并细化后的图像')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%利用Prewitt算子进行边缘检测

sx=[1 0 -11 0 -11 0 -1]

sy=[-1 -1 -10 0 01 1 1]

for x=2:1:rowhigh-1

    for y=2:1:colhigh-1

        mod=[f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1)f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)]

        fsx=sx.*mod

        fsy=sy.*mod

        ftemp(x,y)=max((abs(sum(fsx(:)))),(abs(sum(fsy(:)))))

    end

end

fs=im2uint8(ftemp)

subplot(2,3,3),imshow(fs)

title('Prewitt算子进行边缘检测的原始图像')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%阈值分割

TH1=100  %设定阈值

for x=2:1:rowhigh-1

    for y=2:1:colhigh-1

        if (fs(x,y)>=TH1)&((fs(x,y-1) <= fs(x,y)) & (fs(x,y) > fs(x,y+1)) )

          fs(x,y)=200

      elseif(fs(x,y)>=TH1)&( (fs(x-1,y) <=fs(x,y)) & (fs(x,y) >fs(x+1,y)))

          fs(x,y)=200

      else fs(x,y)=50

        end

    end

end

subplot(2,3,6),imshow(fs)

title('Prewitt算子边缘检测并细化后的图像')

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