摘要在数字图像处理过程中，往往会出现处理后图像变模糊的现象，这时就要通过图像锐化来使模糊的图像变得清晰。通过图像锐化可以突出图像中的地物边缘、轮廓等信息，锐化处理可以大大增强图像边缘与周围像素之间的反差，因此通常也会将图像锐化称为图像增强。32371
这篇论文基于微分方法的图像锐化，主要介绍了一阶微分的梯度锐化算法和二阶微分的拉普拉斯锐化算法，并通过Visual C++，进行MFC编程开发实现。实验表明，梯度算子获得的边界比较粗略，反映的信息量少，但是所反映的边界比较清晰；而拉普拉斯算子处理后的边界往往比较细致，反映出的信息量也比较大，但是它的不足之处是处理后反映出的边界不太清晰。
毕业论文关键词： 图像锐化，Visual C++，梯度锐化，拉普拉斯锐化
Abstract In the process of digital image processing, fuzzy image sharpening can make the image clear up. Image sharpening mainly used for the edges of image, the contours of the image and other information. It is greatly improved the contrast between the edge of image and picture element. So it is often referred to as edge enhancement.
The paper mainly analyzes the gradient sharpening algorithm and Laplasse sharpening algorithm based on differential coefficient, and make it realized by Visual C++, MFC programming. Experimental results indicate that gradient operator make the boundary sketchily and the amount of information reflecting less, but it can show the relatively clear boundary. On the other hand, laplasse operator make the boundary more meticulously and the amount of information in more detail, but it reflects the boundary is not clear.
Key words: image sharpening, Visual C++, gradient sharpening, laplasse sharpening
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪 论 1
1.1 概述 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 主要研究内容和技术路线 2
2 知识准备 3
2.1 系统分析 3
2.2 理论知识 3
3 程序设计 7
3.1 程序设计总框图 7
3.2 程序设计流程图 7
4 实现步骤 9
4.1 MFC主窗口设计 9
4.2 弹出对话框 10
4.3 载入图像 10
4.4 图像锐化 13
4.5 其他对象操作 21
5 成果比较 22
5.1 锐化方法总结 22
5.2 锐化成果比较 22
6 毕业设计总结与展望 24
致 谢 25
参考文献 26
1 绪 论
1.1 概述
在科技飞速发展的今天，在这个大数据的时代，图像作为一种信息传播的媒介已经无处不在。可以说，图像已经成为人们认识和感知客观世界，人与人之间相互交流的主要媒介。有相关数据显示，在人类获取的各种各样的信息中，有四分之三来自于通过视觉摄取的图像[2]。而图像与通过语言、文字等获取的信息相比，又有其信息量大、适用范围广和使用效率高的优点。所以，现在越来越多的人会选择使用图像来解决现实生活中的问题，同时也会越来越充分地利用图像来判断、识别、比较自然事物。
然而，在日常生活中，随着计算机网络技术的不断革新与进步，人们所能获取的图像变得越来越多，而图像带给人们的信息又是海量的。这样，便大大增加了数据信息的冗余，给人们提取有用信息带来极大地不便。所以各种图像处理软件应运而生。图像处理是集计算机学、数学、物理学等多种学科于一体的交叉学科[ ]。图像处理的研究范围十分广泛，图像处理的技术也已涉及医疗卫生、航空航天、工业设计、科学教育等各个领域。 基于VC++的图像锐化算法的研究与实现:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_28913.html