本申请公开了一种基sobel算子的图像增强及降噪的方法与系统，该方法包括：步骤1，读取原始图像A，获得图像的最大行数m及最大列数n；步骤2，对位于图像中间像素进行3x3邻域sobel算子模板操作，得到初始的输出；步骤3，对初始输出进行二值化处理，绝对值高于事先给定的参数a的赋值1，低于a的赋值0，得到二值化的初始边缘图像；步骤4对上步赋值为1的点搜索联结像素数，低于事先给定的第二个参数b的判定为噪点，对原像素利用高斯模块降噪。高于b的判定为边缘点进行增强，若该点像素值大于3乘3邻域内像素平均值，原像素值加上指定像素数，若该点像素值小于3乘3邻域内像素平均值，原像素值减去指定像素值以增强；步骤5得到最终的增强图像。本申请的技术方案能在不增加噪点的基础上对原图像进行显著的边缘增强，同时还能对原图像进行一定程度的降噪。像进行一定程度的降噪。像进行一定程度的降噪。
【技术实现步骤摘要】
一种基于sobel算子的图像增强及降噪的方法与系统
[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及图像增强及降噪的方法及系统。
技术介绍
[0002]在数字图像处理技术中，边缘的增强是图像处理极为重要的组成部部分。同时在生物医疗、计算机视觉、机器学习、模式识别等诸多领域中，边缘增强都是一个重要的研究课题。
[0003]根据边缘增强的的特点，可以将其大致分为两类。一类是空间域增强算法。如UM，Laplae算法。一类是频率增强算法，如HE，CLAHE等。本申请提出的算法属于第一类
技术实现思路
[0004]本申请提供了基于高斯函数自适应模板的图像增强及降噪算法，以增强图像边缘，而且具备一定的降噪能力。
[0005]类似于一阶微分算子，本方法也采用模板来求初步的图像边缘，在3x3 模块中：
[0006][0007]其中X为中间像素，Y
i
为X的8个邻域。
[0008]在得到初步边缘后，对低于阈值的像素点置零，高于阈值a置1，得到黑白的边缘图V。
[0009]对得到的二值化边缘图V中为1的像素点搜索连接像素数，连接像素数低于阈值b，判定为噪点，对该像素实施高斯降噪；若连接像素数超过阈值b，则判断为真边缘像素，若该像素值大于3乘以3邻域平均像素值，则该像素增加指定像素数，否则则该像素减去指定像素数。
附图说明
[0010]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0011]图1是需要提取边缘的原图，图2是用本申请所得到的边缘图。
具体实施方式
[0012]如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本专利技术的较佳实施方式，然所述
描述乃以说明本专利技术的一般原则为目的，并非用以限定本专利技术的范围。本专利技术的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0013]为了改进各种图像设置获取的原始图像的图像质量，提出一种基于像素影响作用的均匀归一化的图像增强方法：
[0014]本申请提供的图像处理方法包括：
[0015]步骤1，读取原始图像A，获得图像的最大行数m及最大列数n；
[0016]步骤2，对中间像素逐行逐列进行如下操作：
[0017]d(1)
[0018]＝(5＊A(i-1，j-1)+5＊A(i-1，j)+5＊A(i-1，j+1)-3＊A(i，j-1)-3＊A(i，j+1)-3＊A(i+1，j-1)-3＊A (i+1，j)-3＊A(i+1，j+1))^2；
[0019]d(2)
[0020]＝((-3)＊A(i-1，j-1)+5＊A(i-1，j)+5＊A(i-1，j+1)-3＊A(i，j-1)+5＊A(i，j+1)-3＊A(i+1，j-1)
-ꢀ
3＊A(i+1，j)-3＊A(i+1，j+1))^2；
[0021]d(3)
[0022]＝((-3)＊A(i-1，j-1)-3＊A(i-1，j)+5＊A(i-1，j+1)-3＊A(i，j-1)+5＊A(i，j+1)-3＊A(i+1，j-1)
-ꢀ
3＊A(i+1，j)+5＊A(i+1，j+1))^2；
[0023]d(4)
[0024]＝((-3)＊A(i-1，j-1)-3＊A(i-1，j)-3＊A(i-1，j+1)-3＊A(i，j-1)+5＊A(i，j+1)-3＊A(i+1，j-1)+ 5＊A(i+1，j)+5＊A(i+1，j+1))^2；
[0025]d(5)
[0026]＝((-3)＊A(i-1，j-1)-3＊A(i-1，j)-3＊A(i-1，j+1)-3＊A(i，j-1)-3＊A(i，j+1)+5＊A(i+1，j-1)+ 5＊A(i+1，j)+5＊A(i+1，j+1))^2；
[0027]d(6)
[0028]＝((-3)＊A(i-1，j-1)-3＊A(i-1，j)-3＊A(i-1，j+1)+5＊A(i，j-1)-3＊A(i，j+1)+5＊A(i+1，j-1)+ 5＊A(i+1，j)-3＊A(i+1，j+1))^2；
[0029]d(7)
[0030]＝(5＊A(i-1，j-1)-3＊A(i-1，j)-3＊A(i-1，j+1)+5＊A(i，j-1)-3＊A(i，j+1)+5＊A(i+1，j-1)-3＊A (i+1，j)-3＊A(i+1，j+1))^2；
[0031]d(8)
[0032]＝(5＊A(i-1，j-1)+5＊A(i-1，j)-3＊A(i-1，j+1)+5＊A(i，j-1)-3＊A(i，j+1)-3＊A(i+1，j-1)-3＊A (i+1，j)-3＊A(i+1，j+1))^2；
[0033]V(i，j)＝max(d)；
[0034]，其中A(i，j)为中间像素，V(i，j)为初步输出值；
[0035]步骤3对上面得到的边缘图像进行二值化处理，低于指定阈值的像素点置零，高于指定阈值的像素点置，得到黑白边缘图；
[0036]步骤4对黑白边缘图中值为1的像素搜索联结像素数，连接像素数低于阈值 b，判定为噪点，对该像素实施高斯降噪；若连接像素数超过阈值b，则判断为真边缘像素，若该像素值大于3乘以3邻域平均像素值，则该像素增加指定像素数，否则则该像素减去指定像素数。
[0037]步骤5得到最终的增强及降噪图。
[0038]上述流程中，其中A(i，j)表示原图像中第i行j列的像素，V(i，j)表示转换后的第i行j列的像素。
[0039]上式等号左侧表示第i行j列像素的邻域操作的结果，右侧表示邻域操作的具体计算方式，其中V(i，j)表示当前第i行j列的像素，其表示邻域操作之前像素的值，A(i，j)的邻域有八个，具体指A(i-1，j-1)，A(i-1，j)， A(i-1，j+1)，A(i，j-1)，A(i，j+1)，A(i+1，j-1)，A(i+1，j)，A(i+1，j+1) 等。
[0040]过程中涉及到两个常数，二值化时用到的阈值a，搜索联结像素数时用到的阈值b，以及增强时常数k依据个人经验及具体图像指定。
[0041]需要说明的是，上面的程序是基于matlab实现仅作为示例，本领域技术人员可以利用其他编程语言来实现本专利技术的技术方案；
[0042]本领域内的技术人员应明白，本专利技术的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本专利技术可本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像增强及降噪方法，其特征在于对步骤3所得到的边缘图像中为1的像素点搜索连接像素数，若连接像素数小于阈值b的像素判断为噪点，若连接像素数超过阈值b，则判断为真边缘像素。2.对判断为噪点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：向佐勇，
申请(专利权)人：中南林业科技大学，
类型：发明
国别省市：
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