MATLAB 中的拉普拉斯图像过滤和锐化图像

Question

我正在尝试“翻译”冈萨雷斯和伍兹（第 2 版）中提到的关于拉普拉斯滤波器的内容。

我已阅读图片并创建了过滤器。但是，当我尝试显示结果时（通过减法，因为 -ve 中的中心元素），我没有得到教科书中的图像。

我认为主要原因是“缩放”。但是，我不确定该怎么做。据我了解，一些在线资源说缩放只是使值在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点。

下面是我使用的原图：

以下是我的代码，以及生成的锐化图像。

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

我有一些建议给你：

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和之前将内核旋转 180 度。但是因为内核是对称的，convolution and correlation perform the same thing in this case。
2. 我建议您使用imfilter 来促进过滤，因为您已经使用图像处理工具箱中的方法。它比filter2 或conv2 更快，并利用Intel Integrated Performance Primitives。
3. 我强烈建议您首先在double 中执行所有操作，然后在完成后转换回uint8。使用im2double 将您的图像（很可能是uint8）转换为double 精度。执行锐化时，这会保持精度并过早地转换为uint8，然后执行减法会给您带来意想不到的副作用。 uint8 将限制负数或超过 255 的结果，这也可能是您没有得到正确结果的原因。因此，将图像转换为double，过滤图像，通过用过滤结果减去图像来锐化结​​果（通过拉普拉斯算子），然后然后通过im2uint8 转换回uint8。

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您还提供了指向您尝试模仿的管道的链接：http://www.idlcoyote.com/ip_tips/sharpen.html

你的代码和链接的区别是：

1. 内核有一个正中心。因此，1 为负数，而中心为 +8，您必须将过滤后的结果添加到原始图像中。
2. 在链接中，他们对过滤后的响应进行归一化处理，使最小值为 0，最大值为 1。
3. 将过滤后的响应添加到原始图像后，您还可以对此结果进行归一化，使最小值为 0，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。该函数接受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，第二个数组是最小值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，将输入强度 200 映射到输出强度 255。确保指定的强度介于 0 和 1 之间，因此您必须将每个数量除以255，如文档中所述。

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');

我现在得到了这个数字......这似乎与链接中看到的数字一致：