MATLAB Image Sharpening - 使用高斯高通滤波器（1- 高斯低通滤波器）答案

【问题标题】：MATLAB Image Sharpening - Gaussian High Pass Filter using (1- Gaussian Low Pass Filter)MATLAB Image Sharpening - 使用高斯高通滤波器（1- 高斯低通滤波器）
【发布时间】：2013-03-29 01:36:11
【问题描述】：

我正在尝试通过设计高斯高通滤波器来锐化图像。我想使用高通滤波器等于单位矩阵减去低通滤波器这一事实来做到这一点，所以我做了以下事情：

image= imread('Question3_Data-Cats.jpg'); % read image

H = 1 - fspecial('gaussian' ,[5 5],2); % create unsharp mask
sharpened = imfilter(image,H);  % create a sharpened version of the image using that mask

imshow([image sharpened]); %showing input & output images

我没有得到清晰的图像。相反，我在图像的一小块区域上得到了一个带有一些颜色的白色图像。有人可以帮忙吗？谢谢。

【问题讨论】：

你不是在减去单位矩阵，而是在减去一个矩阵。
我试过 H = 255-fspecial('gaussian' ,[5 5],2);效果也不好。
你试过 eye() 吗？
是的......它也不好用

标签： matlab image-processing gaussian

【解决方案1】：

让g 成为gaussian 内核，f 成为镜像。然后f * g（卷积）给出图像的模糊版本。这意味着图像的low-passed 版本。

然后考虑。这意味着image - lowpass image。这给出了图像的high-passed 版本。它仅包含图像详细信息。细节是黑色背景上的白色。我想这就是你现在得到的图像。

从图像中提取图像细节后，您必须将它们添加回图像以获得锐化的图像。

这意味着您可以通过2e - g 与您的图像进行卷积来获得锐化的图像（这是不锐化的蒙版）。

您可以使用padarray(2,[2 2]) 从matlab 中获取2e，使用fspecial('gaussian' ,[5 5],2) 获取g。

H = padarray(2,[2 2]) - fspecial('gaussian' ,[5 5],2); %create unsharp mask

有时，您需要控制图像细节的亮度。你可以这样做

锐化图像 = 图像 + alpha（图像细节）

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

H = padarray(2,[2 2]) - fspecial('gaussian' ,[5 5],2); % create unsharp mask

1 是一个标量。您需要一个 5x5 阵列，其中一个位于中心。此外，如果您想保持亮度，过滤器元素的总和必须为 1，因此您需要将中心值加倍以抵消您要减去的量。

【讨论】：

好吧，这行得通，但我不明白为什么。您能否详细说明为什么除了中间的元素之外所有元素都为零。另外，“保持亮度”是什么意思。
您可以将过滤器的操作视为将每个像素替换为其相邻像素的加权和。每个邻居的权重由过滤器组件的大小给出。身份过滤器是过滤器中心的单个过滤器——这意味着像素的新值与其旧值完全相同。高斯滤波器平均来自中心周围多个像素的贡献，从而产生模糊效果。如果过滤器值的总和不等于 1.0，则整体亮度会发生变化——如果它们的总和大于 1，则更亮，如果它们的和小于 1，则更暗。

【解决方案3】：

I= imread('peppers.png'); % read image
H = padarray(2,[2 2]) - fspecial('gaussian' ,[5 5],2); % create unsharp mask % create unsharp mask
figure,imshow(I);
K = imfilter(I,H);  % create a sharpened version of the image using that mask
figure,imshow(K); %showing input & output images

【讨论】：