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实验五灰度图像的锐化处理一、实验目的1．了解图像锐化的基本原理；2．掌握图像空域锐化处理的方法；3．利用VC编写图像空域锐化处理的程序；4．在微机上调试程序。
二、实验原理图像平滑处理可以减弱噪声的影响，但窗口增大后将会产生图像边缘不清的问题。
图像在传输和转换过程中，一般来讲，质量都会降低，除了噪声的因素之外，图像一般都要变得模糊一些，这主要因为图像的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图像的细节轮廓不清晰。
图像锐化的作用就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘级灰度跳变部分，使图像较清晰。
图像锐化是一种能加强图像轮廓的处理方法，因此，从增强的目的来看它是与图像平滑相反的一类处理，图像锐化同样也可分为频域和空域处理两类实现方法。
本实验要求完成空域中图像的锐化处理。
1．图像空域锐化处理的方法微分处理可加强高频成分，例如对正弦信号sin(Nx)，其微分为余弦函数Ncos(Nx)，经微分处理后，信号的频率不变，幅度增大N倍，且频率越高，增幅越大。
对图像进行微分处理后：∆f/∆xG[(x,y)]=∆f/∆yG[(x,y)]是点(x,y)的梯度，其方向指向f(x,y)最大变化方向。
对连续图像：G[(x,y)]=[（∆f/∆x）2+（∆f/∆y）2]1/2对离散图像：G[(x,y)]常采用下列几种算法：（1）典型的差分算法（2）罗伯茨算法G[(x,y)]=[[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2]1/2（3）绝对差算法相对于典型的差分算法和罗伯茨算法有：G[(x,y)]=|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x,y)-f(x,y+1)|G[(x,y)]=|f(x,y)-f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)-f(x,y+1)|在实际处理一幅图像时，最后一行（列）梯度的值一般可以用前一行（列）的梯度的值来代替。
如果背景与目标都是慢变的，且它们的灰度值相差较大，则用这种基于微分的处理方法可得较好的边界，该方法的缺点是在f(x,y)中所有较平滑的区域经变换处理后就变成了暗区。
实验五 图像的锐化一、实验目的1、掌握图像锐化的主要原理和常用方法；2、掌握常见的边缘提取算法。
3、利用Matlab 实现图像的边缘检测。
二、实验原理及内容图像边缘是图像中特性（如象素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些象素集合。
图像边缘存在于目标与背景、目标与目标、基元与基元的边界，它标示出目标物体或基元的实际含量，是图像识别信息最集中的地方。
图像的锐化处理主要用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
边缘增强是要突出图像边缘，抑制图像中非边缘信息，使图像轮廓更加清晰。
由于边缘占据图像的高频成分，所以边缘增强通常属于高通滤波。
常用的边缘检测方法有：微分法以及高通滤波法等。
1、微分法微分法的目的是利用微分运算求信号的变化率，加强高频分量的作用，从而使轮廓清晰。
微分法又可分为梯度法、Sobel 算子法以及拉普拉斯运算法.（1）梯度法对于图像),(y x f ，它在点),(y x f 处的梯度是一个矢量，定义为：Ty f x f y x f G ⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂=)],([ 梯度的方向在函数),(y x f 最大变化率的方向上，梯度的幅值为：2/12)(2)(x f x f f ∂∂+∂∂=∇梯度的数值就是),(y x f 在其最大变化率方向上的单位距离所增加的量。
对于图像而言，微分x f ∂∂和yf ∂∂可用差分来近似。
)1,(),(),1(),(--+--=∆+∆=∇y x f y x f y x f y x f y x f当梯度计算完后，可采用以下几种形式突出图像的轮廓。
（1）梯度直接输出使各点的灰度),(y x g 等于该点的梯度：)],([),(y x f G y x g =这种方法简单、直接。
但增强的图像仅显示灰度变化比较陡的边缘轮廓，而灰度变换比较平缓的区域则呈暗色。
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测DSP 实验报告一、 图像的锐化处理（高通滤波处理）1、 实验原理处理模板如下：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+--=004100αααααM 25.0=α对应数学表达式：()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα2、 C 程序及运行结果程序：Acute_RGB_Image(int *buffer){int x,y;for (y=0;y<ImageHeight;y++)for (x=0;x<ImageWidth;x++){buffer[y*ImageWidth+x]=2*buffer[y*ImageWidth+x]-(buffer[y*ImageWidth+x-1]+buffer[(y-1)*ImageWidth+x]+buffer[y*ImageWidth+x+1]+buffer[(y+1)*ImageWidth+x])/4;if(buffer[ImageWidth*y+x]>255)buffer[ImageWidth*y+x]=255;else if (buffer[ImageWidth*y+x]<0)buffer[ImageWidth*y+x]=0;}}运行结果：锐化前锐化后分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。
3、汇编程序及运行结果程序：ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green);ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue);.mmregs.def _ImageAcuteSub.text_ImageAcuteSub:mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTHmov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHTrptb y_looprptb x_loopmov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y)add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y)add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1)add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1)sfts ac1,#-2mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)sub ac1,ac0bcc branch1,ac0<0sub #255,ac0,ac1bcc branch2,ac1>0mov ac0,*ar0+b x_loopbranch1: mov #0,*ar0+b x_loopbranch2: mov #255,*ar0+ x_loop: nopy_loop: nopRET运行结果：锐化前 锐化后分析：可以看出汇编的结果和C 程序的结果是一致的。
基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计摘要在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化。
图像增强的目的在于通过处理有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种，其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。
而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。
图像锐化最常用的方法是梯度锐化法，但除梯度算法外，图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法，本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。
最后对MATLAB做了介绍，并运用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并记录结果。
通过对各种算法仿真和比较，每种算法都有各自的优缺点。
在分析了本论文采用的图像特点后，有针对性的对Laplacian算法进行了改进，即采用高提升滤波来提高图像的亮度。
实验结果表明，此方法可行，达到了预期的锐化效果。
关键词：图像增强；边缘；MATLAB；图像锐化AbstractIn the process of image acquisiting, the image quality will be degraded due to a variety of factors. Image enhanceing is aimed at highlighting some interested information that is easy to analyze for people and machine and inhibiting some useless information to enhance the image value. Image sharpening is a partion operation method of image enhancing in spatial domain, and its purpose is to enhance and judge the edge of the image and profile information and the specific method of the image sharpening uses differential to make the edge so prominent and clear.The most commonly used method of image sharpening isgradient sharpening. But apart from the gradient algorithm, image sharpening methods also have Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian and etc. These methods were introduced, compared and analyzed. Finally, MATLAB is introduced. And a part of the image sharpening algorithm is achievd and the results afe recorded. Through the simulation and comparison of the various algorithms, each algorithm has its own advantages and disadvantages. After the features of the image using in this paper are analyzed, it improves the Laplacian algorithm contrapositively, namely using high-elevating filtering to improve the brightness of the image. Experimental results show that the method is feasible and achieves the desired sharpening effect.Key words: Image enhancing; Edge;MATLAB; Image Sharpening目录1 引言 (1)1.1图像及其特点 (1)1.2图像的文件格式 (1)1.3 数字图像处理 (5)1.3.1 数字图像处理概述 (5)1.3.2 数字图像处理发展概况 (5)1.3.3数字图像处理主要研究内容 (6)1.3.4 数字图像处理的基本特点 (7)1.3.5数字图像处理的优点 (8)1.3.6 数字图像处理的应用 (8)1.4 图像锐化的研究背景 (10)1.5研究图像锐化的目的和注意事项 (10)1.6本文内容的安排 (10)2 图像锐化 (11)2.1 微分法 (11)2.1.1 梯度法（Gradieut） (11)2.1.2 Sobel算法 (13)2.1.3 LOG算子 (14)2.2 拉普拉斯算子 (14)2.3 高通滤波法 (15)2.3.1 空间域高通滤波 (15)2.3.2 频率域高通滤波 (16)2.3.3 统计差值法(用于勾边处理) (17) 2.4 MATLAB中如何实现图像锐化 (17)2.5 总结 (18)3 锐化的边缘检测法与锐化算子 (19) 3.1边缘检测法 (19)3.1.1 梯度算子 (19)3.1.2 梯度算子在MATLAB中的实现 (20) 3.2拉普拉斯算子 (21)3.3 边缘连接方法 (21)3.4 边缘检测的MATLAB实现方法 (22) 3.5 MATLAB的实现程序如下 (23)3.6 结论 (23)4 MATLAB简介及GUI设计 (24)4.1 MATLAB简介 (24)4.2图形用户界面GUI (24)4.3 GUI设计原理及简介 (25)4.4 设计方法 (25)4.4.1 图形用户界面设计工具 (25)4.4.2 菜单设计 (26)4.4.3 对话框设计 (26)4.4.4 句柄图形 (27)4.4.5 图形对象句柄命令 (27)4.5 总结 (27)5 结论与展望 (28)5.1 结论 (28)5.2 展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)基于MA TLAB 的图像锐化算法研究与仿真1 引言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
福建工程学院VC++课程设计课题：图像锐化处理班级：学号：姓名：指导老师：黄日期：\11\24—11\28目录一．设计题目 (3)二. 目的与要求 (3)三. 工具/准备工作 (3)四. 系统分析 (3)4.1一阶微分运算 (3)4.2二阶微分运算 (5)4.3景物细节对应关系 (6)4.4一阶微分与二阶微分的性质与区别 (7)4.5扩展部分 (8)4.6程序设计总框图与流程图 (9)4.7 类声明与核心算法程序代码 (10)五.实验步骤 (19)5.1图像的读入 (19)5.2模版的选择 (19)5.3图像锐化 (20)5.4图像的自动保存 (20)六.测试与结论 (21)七.课程设计总结 (25)八.参考文献 (25)九.附录 (26)9.1 完整源代码程序 (26)9.2 人机交互界面图 (43)一． 设计题目图像锐化处理二． 目的与要求目的：⏹ 图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓。
⏹ 锐化的作用是使灰度反差增强。
⏹ 因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
要求：⏹ 菜单式的人机界面。
⏹ 具有文件处理功能⏹ 图像锐化部分应具有拉普拉斯算子和罗布特算子两个模块。
拉普拉斯算子模块再分4点与8点。
三． 工具／准备工作在开始实验前，应回顾或复习相关内容。
需要一台计算机，其中安装有 Visual C++ 6 .0 、 Visual C++ 2005 、 Visual C++ 2005 Express 、等集成开发环境软件。
四． 系统分析微分算法锐化从灰度变换曲线上可以得到，画面逐渐由亮变暗时，其灰度值的变换是斜坡变化；当出现孤立点，一般是噪声点，其灰度值的变化是一个突起的尖峰；若进入平缓变化的区域，则其灰度变化为一个平坦段;如果图像出现一条细线，则其灰度变化是一个比孤立点略显平缓的尖峰；当图像由黑突变到亮，则其灰度变化是一个阶跃。
微分运算是求信号的变化率，由傅立叶变换的微分性质可知，微分运算具有较强高频分量作用[3]。
![[整理]图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）](https://img.taocdn.com/s1/m/870a8cced05abe23482fb4daa58da0116c171ff1.png)
广州大学学生实验报告开课学院及实验室：物理与电子工程学院 2015年5月22日班级光信121 姓名学号1219300055 指导老师实验课程名称数字信号处理实验Ⅰ成绩实验项目名称图像边缘锐化（拉普拉斯锐化）一、实验目的二、实验原理三、使用仪器、材料四、实验步骤五、实验过程原始记录（数据、图案、计算等）六、实验结果及分析一．实验目的了解锐化的算法和用途，学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。
二、实验原理图象锐化处理的目的是使模糊的图象变得更加清晰起来。
图象的模糊实质就是图象受到平均或积分运算造成的，因此可以对图象进行逆运算如微分运算来使图象清晰化。
从频谱角度来分析，图象模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波操作来清晰图象。
但要注意，能够进行锐化处理的图象必须有较高的信噪比，否则锐化后图象信噪比反而更低，从而使噪声的增加得比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
图象锐化一般有两种方法：一种是微分法，另外一种是高通滤波法。
拉普拉斯锐化法是属于常用的一种微分锐化方法。
拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性(旋转不变)的线性运算。
四．实验步骤1．实验准备：连接实验设备：请参看本书第三部分、第一章、二。
连接ICETEK-TVP5150-E 板：请参看实验9.1、四、1。
2．打开工程，浏览程序：目录为C:\ICETEK-VC5509-EDULab\Lab0904-Sharp\Demo.pjt。
3．编译并下载程序。
4．打开工程“Demo.pjt”中的 C 语言源程序“main.c”，在程序中有“BreakPoint”注释的语句上加软件断点。
5．设置观察窗口：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：*选择菜单V iew->Graph->Image，做如下设置：6．运行程序：按“F5”键运行到断点，观察结果。
7．退出CCS：请参看本书第三部分、第一章、六。
中北大学课程设计说明书学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究指导教师：陈平职称: 副教授2013 年 12 月 15 日中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程课程设计题目：信息处理综合实践:基于MATLAB的图像锐化算法研究起迄日期： 2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日课程设计任务书课程设计任务书目录1 绪论 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 MATLAB对图像处理的特点 (1)1.3 图像锐化概述 (2)1.4 图像锐化处理的现状和研究方法 (2)2 设计目的 (2)3 设计内容和要求 (2)4 总体设计方案分析 (2)5 主要算法及程序 (4)5.1 理想高通滤波器锐化程序 (4)5.2 高斯高通滤波器锐化程序 (5)5.3 高提升滤波器锐化程序 (6)6 算法结果及比较分析 (8)6.1 理想高通滤波器锐化结果 (8)6.2 高斯高通滤波器锐化结果 (9)6.3 高提升滤波器锐化结果 (10)6.4 算法结果比较分析 (11)7 设计评述 (11)参考文献 (12)1 绪论数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量。
它以人为对象，改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常见的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天。
图像锐化处理报告-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company Onel课程设计任务书1课程设计目的 (1)2课程设计要求 (1)3相关知识 (1)4课程设计分析 (2)5程序代码 (5)6运行结果 (7)7参考文献 (8)图像的锐化处理1•课程设计目的(1)加深对图像的锐化处理基本理论知识的理解。
(2)培养独立开展科研的能力和编程能力。
(3)掌握基本图像锐化处理的过程及其应用。
2•课程设计要求(1)掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
(2)程序设计合理、能够正确运行。
3•相关知识图像处理并不仅限于对图像进行増强、复原和编码，还要对同乡进行分析，图像分析旨在对图像进行描述，即用一组数或符号表征图像中目标区的特征、性质和相互间的关系，为模式识别提供基础。
描述一般针对图像或景物中的特定区域或目标。
为了描述，首先要进行分割。
边缘检测是图像分析中的重要内容。
边缘是图像的最基本特征。
所谓边缘，是指周围像素灰度有阶跃变化货屋顶变化的那些像素的集合。
边缘广泛存在于物体于背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，因此它也是图像分割所依赖的重要特征。
两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的表现。
常见的边缘点有：①〉阶梯形边缘(Step-ed£e),即从一个灰度到比它高(或低)好多的另一个灰度；②屋顶形边缘(Roof-edge)，它的灰度是慢慢増加(减少)到一定程度然后慢慢减小(增加)；($线形边缘(Line-edge)，它的灰度线性变化中出现灰度脉冲。
边缘特点如图所示。
阶梯形边缘A JL r屋顶形边緣线形边缘由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方，传统的边缘检测就是利用了这一特点，对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。
一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点。
根据数字图像的特点，处理图像过程中常采用差分来代替导数运算，对于图像的简单一阶导数运算，由于具有固定的方向性，只能检测特定方向的边缘，所以不具有普遍性。
实验五灰度图像的锐化处理一、实验目的1．了解图像锐化的基本原理；2．掌握图像空域锐化处理的方法；3．利用VC编写图像空域锐化处理的程序；4．在微机上调试程序。
二、实验原理图像平滑处理可以减弱噪声的影响，但窗口增大后将会产生图像边缘不清的问题。
图像在传输和转换过程中，一般来讲，质量都会降低，除了噪声的因素之外，图像一般都要变得模糊一些，这主要因为图像的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图像的细节轮廓不清晰。
图像锐化的作用就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘级灰度跳变部分，使图像较清晰。
图像锐化是一种能加强图像轮廓的处理方法，因此，从增强的目的来看它是与图像平滑相反的一类处理，图像锐化同样也可分为频域和空域处理两类实现方法。
本实验要求完成空域中图像的锐化处理。
1．图像空域锐化处理的方法微分处理可加强高频成分，例如对正弦信号sin(Nx)，其微分为余弦函数Ncos(Nx)，经微分处理后，信号的频率不变，幅度增大N倍，且频率越高，增幅越大。
对图像进行微分处理后：∆f/∆xG[(x,y)]=∆f/∆yG[(x,y)]是点(x,y)的梯度，其方向指向f(x,y)最大变化方向。
对连续图像：G[(x,y)]=[（∆f/∆x）2+（∆f/∆y）2]1/2对离散图像：G[(x,y)]常采用下列几种算法：（1）典型的差分算法G[(x,y)]=[[f(x,y)-f(x+1,y)]2+[f(x,y)-f(x,y+1)]2]1/2（2）罗伯茨算法G[(x,y)]=[[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2]1/2（3）绝对差算法相对于典型的差分算法和罗伯茨算法有：G[(x,y)]=|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x,y)-f(x,y+1)|G[(x,y)]=|f(x,y)-f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)-f(x,y+1)|在实际处理一幅图像时，最后一行（列）梯度的值一般可以用前一行（列）的梯度的值来代替。
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)图像锐化处理目录第一章前言 (3)第二章绪论 (5)2.1 研究的目的及意义 (5)2.2 国内外研究现状 (6)2.2.1 国外研究现状 (6)2.2.2 国内研究现状 (7)2.3 本文主要研究内容与结构安排 (8)第三章算法分析与描述 (9)3.1 数字图像处理简介 (9)3.1.1 数字图像处理的特点 (9)3.1.2 数字图像处理的目的和主要内容 (10)3.2 VC++简介 (13)3.2.1 Visual C++开发语言的特点 (13)3.2.2 Visual C++ 6.0 的特点 (14)3.2.3 Visual C++ 6.0 及其开发环境 (16)3.3 本章小结 (17)第四章算法分析与描述 (18)4.1 空域微分锐化方法 (18)4.1.1拉普拉斯微分算子函数 (20)4.1.2 Roberts交叉微分算子函数 (22)4.1.3 Prewitt微分算子函数(平均差分法) (23)4.1.4 Sobel微分算子函数（加权平均差分法） (23)4.2 频域高通滤波锐化方法 (25)4.2.1理想高通滤波器 (26)4.2.2巴特沃思高通滤波器 (26)4.2.3指数高通滤波器 (26)第五章详细设计过程 (27)5.1微分算子图像锐化编程实现说明 (27)5.2理想高通滤波图像锐化编程实现说明 (33)5.3 Butterworth 高通滤波图像锐化编程实现说明 (40)5.4 程序运行中的图像 (47)设计总结 (50)参考文献 (51)致谢 (53)第一章前言图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理主要研究以下内容：图像几何变换；如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等；图象锐化处理；图像编码压缩；图像增强和复原；图像分割；图像描述；图像分类（识别）。
在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。
这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。
为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
但要注意能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比，否则锐化后图像性噪比反而更低，从而使得噪声增加的比信号还要多，因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。
第二章绪论2.1 研究的目的及意义图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
人出生以后第一次睁开眼睛，首先接收的就是各种各样的图像信息，因此有人说，图像与生俱来是人类生活中最直观、最丰富和最生动的信息表示形式。
国外学者曾做过统计，人们从外界所获取的信息有70%以上来自于视觉摄取的图像，与文字或者语言信息相比，图像包含的信息量更大，具有更广泛的适用性和更高的使用效率。
在当今科学技术迅速发展的时代，人们越来越多的利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。
一幅静态图像可以用一个二维函数 f (x, y)来表示，这里x和y 表示二维空间中坐标点的位置，而f 则代表图像在点(x, y)的某种性质的数值。
例如常用的图像一般是灰度图，这时f表示灰度值，对应客观图像被观察到的亮度。
常见的图像是连续的，即f (x, y)的值可以是任意实数。
为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅度数字化，经过数字化后的图像称为数字图像。
数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素或像素。
而数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像。
数字图像一般可以通过以下三种途径获取：（1）直接由二维离散数学函数生成数字图像。
（2）将模拟图像、物理图像等可见图像经过数字化处理转换为数字图像，例如将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中，扫描的过程实质上就是一个数字化过程。
（3）应用光电转换设备可以直接得到数字图像，例如数字相机使用CCD 器件记录影像，然后把CCD器件的电子信号转换成数码信号，并把所得到的数字图像存入存储器中。
无论采取哪种方式所获取的数字图像在数学上都是一个二维矩阵，因此，数字图像处理的实质是将原始图像变为目标图像的过程，实质上是由一个矩阵变为另一个矩阵的数学过程。
不管是图像的放缩、图像的几何变换、图像的灰度变换还是离散余弦等正交变换，本质上都是基于图像矩阵的数学运算。
获取图像信息的目的不仅仅只是为了获取图像，更为主要的是对图像信息进行加工处理，以满足我们的视觉心理或者应用需求。
因此，从某种意义上讲，对图像信息进行处理比图像获取更为重要。
图像处理一般是指数字图像处理，所谓数字图像处理就是指对一个物体的数学表示，即对一个二维矩阵施加一系列的操作，以得到所期望的结果。
虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
2.2 国内外研究现状2.2.1 国外研究现状图像处理软件是用于处理图像信息的各种应用软件的总称，现在国外比较流行的数字图像处理软件品种繁多。
例如美国Math Works公司出品的MATLAB软件，功能十分强大，它主要应用于工程计算、信号处理与通讯、图像处理等领域。
MATLAB之所以称为世界流行的科学计算与数学应用软件，是因为它有着强大的矩阵运算和处理功能，具体表现在强大的数值计算功能、数据分析和科学计算可视化功能、强大的符号计算功能、强大的非线性动态系统建模和仿真功能、灵活的程序接口功能等方面。
而数字图像处理与矩阵运算具有密切的联系，并且MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，熟练使用这些函数可以完成几乎所有的图像处理工作。
应用MATLAB进行数字图像处理可以节省大量编写低层算法源代码的时间，避免程序设计中的重复劳动，达到事半功倍的效果。
另外，新版本的MATLAB在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善。
MATLAB的不足之处是运行程序时需要安装有MATLAB系统，可移植性能差，应用不方便，执行速度慢。
Microsoft Visual C++，简称MSVC、VC++，是微软公司的C++开发工具，具有可视化的集成开发环境，称为Visual Studio。
具有编辑C 语言，C++等编程语言的能力，从传统的Windows API 编程到MFC 编程、再到基于组件的编程，Visual C++都为之提供了方便的设计工具，几乎能够完成Windows 各个方面的应用。
自1993 年Microsoft 公司推出Visual C++1.0 后，随着其新版本的不断问世，所开发出来的应用程序运行速度快，代码执行效率高，并具有一定的可移植性能。
因此，Visual C++已成为专业程序员进行软件开发的首先工具。
目前最新的版本是Microsoft Visual C++ 2008，Visual C++ 6.0 是其经典版本。
Photoshop是Adobe公司开发的世界上最优秀的平面图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出与一体，在图像处理及平面设计领域里，Photoshop一直都以界面美观，操作方便，在图像处理和电脑绘图软件领域里独占鳌头。
Photoshop的功能非常强大，它支持多种图像格式和颜色模式，能同时进行多色层处理。
其绘画功能和选取功能能使图像编辑变得十分方便，图像变形功能可用来制作特殊的视觉效果。
Photoshop还采用开放式的结构，能接受常用的图像输入设备。
目前最新版本Adobe Photoshop CS4除了包含Adobe Photoshop CS3的所有功能外，还增加了3D和视频流、动画、深度图像分析等。
Ulead公司的PhotoImpact是一款以个人用户多媒体应用为主的图像处理软件，其主要功能是改善相片品质，进行简易的相片处理并支持位图图像和矢量图像的无缝组合，打造3D效果以及在网页图像方面的应用。
它内置的各种效果要比Photoshop更加方便。
Painter是一款由加拿大Corel公司开发的图形图像软件，是最优秀的电脑绘画软件之一，它结合了photoshop为代表的位图图像软件和Illustrator freehand等为代表的矢量图形软件的功能和特点，在图像编辑合成、特效制作、二维绘图等方面均有突出表现。
2.2.2 国内研究现状国内在此领域的研究中最具有代表性的是梦幻科技推出的彩影图形处理和相片制作软件，彩影拥有非常智能、傻瓜而功能强大的图像处理、修复和合成功能。
解决了国内外图像处理软件过于复杂、不易操作的问题，让所有用户不需要专业的图像美工技能即可轻松点击并制作出绚丽多彩的图像特效图。
另外，光影魔术手也是国内最受欢迎的图像处理软件之一，被《电脑报》、天极、PCHOME等多家权威媒体及网站评为2007年最佳图像处理软件。
其简单、易用，每个人都能制作精美相框，艺术照，专业胶片效果，而且完全免费，不需要任何专业的图像技术。
其功能主要表现在图片美容、摄影作品的后期处理方面。
新一代在线图像编辑软件OPCOL是国内领先的在线图像处理系统，它采用最新Flash技术开发，不用下载任何插件，只需flash10的支持即可实现在线图片编辑，可无缝嵌入主流浏览器，具有文件体积小速度快，兼容各种浏览器等特点；适于各种自动在线图片编辑的场合使用，是未来网站的一个新功能和亮点，满足您的创新需求，解决网站在线图片编辑难题；通过本编辑软件提供丰富的接口，能与JSP,PHP,ASP等动态编程语言完美接口，方便集成，系统数据交互采用标准的HTTP协议。
2.3 本文主要研究内容与结构安排本文主要设计的内容是:理解分析空域微分锐化方法。
理解分析图像频域高通滤波锐化方法，特别是理想高通滤波器法、Butterworth滤波器法和指数形滤波器法。
在VC中代码实现以上算法，并通过调试，得到所给图像的变换结果。
本文以下的内容是这样安排的：第三章主要讲述了数字图像的特点及信息；第四章主要讲述了图像锐化处理的方法；第五章主要是VC++编程实现了人机软件界面；而后为总结与展望，对本课题进行了总结和对课题的展望。
