针对现有的图像去模糊法存在着细节纹理失真、锐化效果不显著、平滑区域去模糊效果欠佳等不足,提出一种基于自适应阈值和改进梯度算子的新方法,该法首先对原图像素进行全扫描提取得到自适应阈值,然后建立像素点增强方程,再将增强后的点进行新梯度算子滤波,最后重组像素得到增强图像,仿真结果验证了该法在增强锐化的同时,保护了图像的细节和平滑区域像素等信息。本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 40卷第6期(总第483期)19现将梯度模板Gx，Gy分别沿着x和y轴做一次轴对称，得到对称后的梯度模板G'xG'y如图1所示。图1对称梯度模板示意图现将原算子与对称后算子结合，后与邻域中心像素点y(i，j)进行加和，得到以下处理方阵，如图2所示。图像去模糊方法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机图2新算子示意图图2是一个n×n的方阵，两条对角线上的元素均为－1(中心元素除外)，中心元素的值为方阵行(列)数减1的值(去除中心元素)乘以2再减1，即2(n－1)+1=2n－1(8)新算子为y4流程图为了更直观体现本文算法，对方法进行概括后绘制了流程图，如图3所示。图3本文算法流程图3仿真及分析衡量图像质量的指标有很代表两个矩阵的灰度差异越小，从侧面体现出算法对图像细节纹理保护性能越好。本文分别选取硬阈值法、直方图均衡和本文算法进行实验，分别提取若干图像进行实验。选取le进行操作，3种方法的处理结果及原图如图4所示。图4各原图及各方法增强效果比较从图4看出，各原图均是目标明显的图片，可是3幅原图的目标图像背景都模糊，清晰度有待提高，3幅图的清晰度与灰度分布均有提升空间。rice图目标是要是大米谷粒，cameraman图主要是摄影师与背景建筑物，lena图主要是人脸及其轮廓。从图4还可以看出，本文法的增强效果与整体处理效果好于其他方法，既有突出边缘、轮廓、灰度跳变点的锐化效果，平滑区域的清晰度也较原图有所上升，达到了增强的效果。直方图均衡虽调整了图像的灰度分布，但轮廓边缘并未突出，在处理lena图与camera-man图中出现了图像白化现象，无疑破坏了图像的部分细节纹理，且缺乏明显的锐化效果，而硬阈值法虽提高了图像的对比度，但图像模糊化，对于观测者而言，没有突出目标显示，如cameraman图中，摄影师背景中的建筑物已模糊不清，且人的轮廓也模糊化。而BM3D法中，图像出现了块模糊的情况，锐化增强效果有着较明显不足。为了进一步量化各方法增强效果及程度，采用MATLAB仿真得到各法的增强指标，如表1所示。表1各方法处理不同图片的增强指标数据表图像去模糊方法-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/