Εργαστήριο ADICV2 Labs 2-6 · ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2. Kostas Marias Digital...
Transcript of Εργαστήριο ADICV2 Labs 2-6 · ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2. Kostas Marias Digital...
Εργαστήριο ADICV2Labs 2-6
Image filtering
Κώστας Μαριάς
Image Filtering
ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2
3Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Σκοπός εργαστηρίου
Θα φτιάξουμε ένα ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean
FILTER) σε matlab
Στη συνέχεια θα το συγκρίνουμε με το έτοιμο
ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ που υπάρχει στη matlab.
Τέλος θα συγκρίνουμε τα δυο φίλτρα και θα
βρούμε πόσο αποκλίνουν υπολογίζοντας το
σφάλμα ανα pixel μεταξύ του δικού μας φλιτρου
και της matlab.
Basic Matlab
4Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
1 6 3 2 9
2 11 3 10 0
5 10 6 9 7
3 1 0 2 8
4 4 2 9 10
0 0 0 0 0
0 0
0 0
0 0
0 0 0 0 0
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
• f(x,y)=f(2,2)=11
• Νέα τιμή g(x,y)=T[f(x,y)] = 11/9 + 61/9 + 31/9 + 21/9 + 111/9 + 31/9
+ 51/9 + 101/9 + 61/9 = 47/9 = 5.222
5
Basic
Παράδειγμα Επεξεργασίας Εικόνας με χωρικά φίλτρα
Αρχική εικόνα: Εικόνα φιλτραρισμένη με
3x3 φίλτρο ομαλοποίησης
(x,y)
5Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
1 6 3 2 9
2 11 3 10 0
5 10 6 9 7
3 1 0 2 8
4 4 2 9 10
0 0 0 0 0
0 0
0 0
0 0
0 0 0 0 0
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
• Νέα τιμή = 11/9 + 61/9 + 31/9 + 21/9 + 111/9 + 31/9
+ 51/9 + 101/9 + 61/9 = 47/9 = 5.222
5
Basic
Αρχική εικόνα: Εικόνα φιλτραρισμένη με
3x3 φίλτρο ομαλοποίησης
Παράδειγμα Επεξεργασίας Εικόνας με χωρικά φίλτρα
6Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Αρχική εικόνα:
1 6 3 2 9
2 11 3 10 0
5 10 6 9 7
3 1 0 2 8
4 4 2 9 10
Εικόνα φιλτραρισμένη με
3x3 φίλτρο ομαλοποίησης
0 0 0 0 0
0 0
0 0
0 0
0 0 0 0 0
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
• Νέα τιμή = 61/9 + 31/9 + 21/9 + 111/9 + 31/9 + 101/9
+ 101/9 + 61/9 + 91/9 = 60/9 = 6.667
5 7
Basic
Παράδειγμα Επεξεργασίας Εικόνας με χωρικά φίλτρα
7Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
1 6 3 2 9
2 11 3 10 0
5 10 6 9 7
3 1 0 2 8
4 4 2 9 10
0 0 0 0 0
0 0
0 0
0 0
0 0 0 0 0
5 7 5
5
5
5 6
64
• Στην επόμενη διαφάνεια θα δούμε την επίδραση
(ομαλοποίηση) του 3x3 φίλτρου αυτού σε μια εικόνα.
Basic
Αρχική εικόνα: Εικόνα φιλτραρισμένη με
3x3 φίλτρο ομαλοποίησης
Παράδειγμα Επεξεργασίας Εικόνας με χωρικά φίλτρα
8Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean FILTER)
Η λειτουργία του φίλτρου μέσης τιμής συνίσταται
με την αντικατάσταση της φωτεινότητας σε κάθε
εικονοστοιχείο με τη μέση φωτεινότητα σε μια
γειτονιά του.
Είναι Χαμηλοπερατά (lowpass) φίλτρα μιας και
αντικαθιστούμε τη τιμή του pixel με τη μέση τιμή
της γειτονιάς του οπότε και μειώνουμε βαθμιαία
απότομες αλλαγές στην ένταση των pixels.
Ενώ μειώνουμε των τυχαίο θόρυβο όμως χάνουμε
συνήθως ευκρίνεια στις ακμές τις εικόνας (edge
blurring – θόλωμα ακμών).
9Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean FILTER)
Η γειτονιά Ν είναι συνήθως καθορισμένη για κάθε
επεξεργασία και συνήθως αντιστοιχεί σε τετράγωνες
μάσκες.
Έτσι για ακτίνα ίση με ένα έχουμε ουσιαστικά μια
γειτονιά διαστάσεων 3×3.
Ένα 3×3 φίλτρο μέσης τιμής μπορεί πρακτικά να
υλοποιηθεί με μια μάσκα της μορφής:
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1 1 1
1 1 1
1 1 1
ή 1/9
Basic
10Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο
Η αρχή γραμμικού φιλτραρίσματος στο χώρο παρουσιάζεται στο σχήμα:
(x - 1, y - 1) (x - 1, y) (x - 1, y + 1)
(x, y - 1) (x,y) (x, y + 1)
(x + 1, y - 1) (x + 1, y) (x + 1, y + 1)
w(- 1, - 1) w(- 1, 0) w(- 1, 1)
w(0, - 1) w(0,0) w(0, 1)
w( 1, - 1) w(1, 0) w( 1, 1)
Εικόνα f
Συντελεστές
του φίλτρου
Pixels εικόνας
f που θα
φιλτραριστούν
y →
x →
Basic
11Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο
Η αρχή γραμμικού φιλτραρίσματος στο χώρο δίνεται από τη σχέση:
f(x - 1, y - 1) f(x - 1, y) f(x - 1, y + 1)
f(x, y - 1) f(x,y) f(x, y + 1)
f(x + 1, y - 1) f(x + 1, y) f(x + 1, y + 1)
w(- 1, - 1) w(- 1, 0) w(- 1, 1)
w(0, - 1) w(0,0) w(0, 1)
w( 1, - 1) w(1, 0) w( 1, 1)
Basic
12Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο
Η αρχή γραμμικού φιλτραρίσματος στο χώρο δίνεται από τη σχέση συσχέτισης:
g(x, y) = w(-1, -1) f(x - 1, y - 1)+ w(-1, 0) f(x - 1, y) + w(-1, 1)f(x - 1, y+1) +
w(0, -1) f(x, y - 1) + w(0, 0) f(x, y) + w(0, 1) f(x , y+1) +
w(1,-1) f(x+1, y - 1) + w(1, 0) f(x+1, y) + w(1, 1) f(x +1, y+1)
f(x - 1, y - 1) f(x - 1, y) f(x - 1, y + 1)
f(x, y - 1) f(x,y) f(x, y + 1)
f(x + 1, y - 1) f(x + 1, y) f(x + 1, y + 1)
w(- 1, - 1) w(- 1, 0) w(- 1, 1)
w(0, - 1) w(0,0) w(0, 1)
w( 1, - 1) w(1, 0) w( 1, 1)
Basic
13Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Basic Matlab
% Teaching gaussian noise removal using a simple 3X3
%average filter
clc;clear all; close all;
Im = imread('cameraman.tif');I = imnoise(Im,'gaussian');
h1 = ones(3,3) / 9;h2 = ones(5,5) / 25;
I1 = imfilter(I,h1);I2 = imfilter(I,h2);
subplot(2,2,1);imshow(Im,[ ]);title('Original Image');
subplot(2,2,2);imshow(I,[ ]);title('Image with Gaussian noise');
subplot(2,2,3);imshow(I1,[ ]);
title('Filtered Image with 3X3 average filter');
subplot(2,2,4);imshow(I2,[ ]);
title('Filtered Image with 5X5 average filter');
E. Jebamalar Leavline, D. Asir Antony Gnana Singh, OnTeaching Digital Image Processing withMATLAB, American Journal of Signal Processing, Vol. 4No. 1, 2014, pp. 7-15. doi:10.5923/j.ajsp.20140401.02.
Εφαρμογή φίλτρου mean 3x3 αφού η
αρχική εικόνα επιμολυνθεί θόρυβο
Gauss. Χρησιμοποιούμε στη Matlab
τη συνάρτηση imfilter(I,h) όπου I και
h είναι πολυδιάστατοι πίνακες της
εικόνας εισόδου και του φίλτρου.
Το 3X3 φίλτρο μέσης τιμής δεν
ανταποκρίνεται όσο καλά όσο το 5x5
το οποίο απομακρύνει καλύτερα τον
θόρυβο με κόστος όμως το περαιτέρω
θόλωμα της εικόνας.
ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ παράδειγμα με Matlab
14Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Basic MatlabΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ παράδειγμα με Matlab
% Teaching gaussian noise removal using a simple 3X3
%average filter
clc;clear all; close all;
Im = imread('cameraman.tif');I = imnoise(Im,'gaussian');
h1 = ones(3,3) / 9;
I1 = imfilter(I,h1);
subplot(2,2,1);imshow(Im,[ ]);title('Original Image');
subplot(2,2,2);imshow(I,[ ]);title('Image with Gaussian noise');
subplot(2,2,3);imshow(I1,[ ]);
title('Filtered Image with 3X3 average filter');
subplot(2,2,4);imshow(Im-I1,[ ]);
title(‘Diafora anamesa se arxikh kai filtrarismenh');
15Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο Matlab
Θα φτιάξουμε κώδικα matlab για να φίλτρο μέσης τιμής 3x3 :
w=zeros(3,3);
w(-1, -1) =1/9; w(-1, 0)=1/9; w(-1, 1)=1/9;
w(0, -1) =1/9; w(0, 0)=1/9; w(0, 1) =1/9;
w(1,-1)=1/9; w(1, 0)=1/9; w(1, 1) =1/9;
f = imread('cameraman.tif');
[m,n]=size(f); g=zeros(m,n);
for x=1:m
for y=1:n
g(x, y) = w(-1, -1) f(x - 1, y - 1)+ w(-1, 0) f(x - 1, y) + w(-1, 1)f(x - 1, y+1) +
w(0, -1) f(x, y - 1) + w(0, 0) f(x, y) + w(0, 1) f(x , y+1) +
w(1,-1) f(x+1, y - 1) + w(1, 0) f(x+1, y) + w(1, 1) f(x +1, y+1)
end
End
Ο ΚΩΔΙΚΑΣ ΑΥΤΟΣ ΕΊΝΑΙ ΛΑΘΟΣ !!!!!!!!!!!!!!!!!! Γιατι όμως????
Basic Matlab
16Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο Matlab
Για να φτιάξουμε ένα πρόγραμμα Matlab πρέπει
να μεταφέρουμε τις ‘θεωρητικές’ συντεταγμένες
της μάσκας 3x3 σε indexing ου είναι αποδεκτό
από τη matlab (δηλ. από (1,1) έως (3,3)):
w(- 1, - 1) w(- 1, 0) w(- 1, 1)
w(0, - 1) w(0,0) w(0, 1)
w( 1, - 1) w(1, 0) w( 1, 1)
w(1,1) w(1,2) w(1,3)
w(2,1) w(2,2) w(2,3)
w( 3, 1) w(3,2) w( 3,3)
Matlab
17Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Φιλτράρισμα στο Χωρικό πεδίο
κώδικα matlab για να φίλτρο μέσης τιμής 3x3 :
w=zeros(3,3);
w(:,:)=1/9;
f = imread('cameraman.tif');
[m,n]=size(f);
g=uint8(zeros(m,n));
for x=2:m-1
for y=2:n-1
g(x,y)=w(1,1) *f(x-1, y-1)+ w(1,2)* f(x-1, y)+w(1,3)*f(x-1,y+1)+w(2,1)*f(x, y-1) +
w(2,2)*f(x, y) + w(2,3)*f(x, y+1)+w(3,1)*f(x+1, y-1) + w(3,2)*f(x+1, y) +
w(3,3)*f(x+1, y+1);
end
end
% Η εικόνα g είναι τώρα η φιλτραρισμένη εικόνα f με φίλτρο 3x3 μέσης τιμής
figure, imshow(g,[])
Basic Matlab
18Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Building a basic filtering code
f = imread('cameraman.tif');
w=(1/9)*ones(3,3);
g=zeros(size(f));
for x=2:size(f,1)-1
for y=2:size(f,2)-1
g(x,y)=w(1,1) *f(x-1, y-1)+ w(1,2)* f(x-1, y)+w(1,3)*f(x-1,y+1)+w(2,1)*f(x, y-1) +
w(2,2)*f(x, y) + w(2,3)*f(x, y+1)+w(3,1)*f(x+1, y-1) + w(3,2)*f(x+1, y) +
w(3,3)*f(x+1, y+1);
end
end
subplot(1,2,1), imshow(f), title('original image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(g)), title('filtered image')
Basic Matlab
19Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
20Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Σύγκριση των 2 φίλτρων
subplot(2,2,1);imshow(f,[]), title('Original Image');
subplot(2,2,2);imshow(I,[]), title('Image with Gaussian noise ');
subplot(2,2,3);imshow(I1,[]), title('Image filtered with Matlab’s
mean filter ');
subplot(2,2,4);imshow(g,[]), title('Filtered Image with our
method');
figure, imshow(I1-g,[]), title('Difference Image between the
two methods');
sum(sum(I1-g))/(m*n)
Basic Matlab
21Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS (Θόλωση Gauss)
Είναι φίλτρα θόλωσης εικόνας που χρησιμοποιούν τη
συνάρτηση Gauss (η οποία εκφράζει την κανονική κατανομή
στη στατιστική)για να υπολογίσει τους συντελεστές του
φίλτρου για τον μετασχηματισμό κάθε pixel:
Όπου x,y είναι οι αποστάσεις από την αρχή των αξόνων και σ
είναι η τυπική απόκλιση (standard deviation) της κατανομής
Gauss.
Στις 2 διαστάσεις η εξίσωση αυτή δίνε μια επιφάνεια της
οποία τα περιγράμματα είναι ομόκεντροι κύκλοι με
Γκαουσιανη κατανομή από το κεντρικό σημείο.
𝐺 𝑥, 𝑦 =1
2𝜋𝜎2𝑒−
𝑥2+𝑦2
2𝜎2
https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_blur
Basic
22Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS (Θόλωση Gauss)
Μια προσέγγιση στο σχεδιασμό φίλτρων Gauss
είναι να υπολογίσουμε τα βάρη της μάσκας
απευθείας από την ασυνεχή κατανομή Gauss:
Προαιρετικά μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε μια
είναι σταθερά κανονικοποίησης c:
𝐺 𝑖, 𝑗 =1
2𝜋𝜎2𝑒−
𝑖2+𝑗2
2𝜎2
𝐺(𝑖, 𝑗)
𝑐𝐺 𝑖, 𝑗 =
1
2𝜋𝜎2𝑒−
𝑖2+𝑗2
2𝜎2
Basic
23Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS στη Matlab
Η εντολή
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma)
• Δίνει ένα περιφερειακά συμμετρικό φίλτρο Gauss
(lowpass filter) μεγέθους hsize και τυπικής
απόκλισης sigma (θετικός).
• Το hsize μπορεί να έιναι ένα διάνυσμα που να
καθορίζει τον αριθμό γραμμών/στηλών στο h, η
μπορεί να είναι βαθμωτη τιμή οπότε το h θα είναι
τετράγωνος πίνακας.
Η προεπιλεγμένη τιμή για το hsize είναι [3 3]και για
το sigma 0.5.
Basic Matlab
24Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS στη Matlab
h=fspecial('gaussian', [100 100],2);
figure, imshow(h,[])
figure, imagesc(h,[])
h=fspecial('gaussian', [100 100],7);
figure, imagesc(h), colormap jet
figure, surf(h), shading interp, colormap jet
Basic Matlab
25Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Build 2 Gaussian masks a)5x5και σ=1.5, b)Μια7x7και σ=1.5 and filter Image I. What happens?
% Teaching gaussiannoise removal using a simple 3X3 Gaussian filter
clc;clearall; close all;
Im= imread('cameraman.tif');I = imnoise(Im,'gaussian');
h1 = fspecial('gaussian');
h2 = fspecial('gaussian', [3 3],1.5);
I1 = imfilter(I,h1);
I2 = imfilter(I,h2);
subplot(2,2,1);imshow(Im,[ ]);title('Original Image');
subplot(2,2,2);imshow(I,[ ]);title('Image with Gaussian noise');
subplot(2,2,3);imshow(I1,[ ]);
title('Filtered Image with 3X3 Gaussian filter σ=0.5');
subplot(2,2,4);imshow(I2,[ ]);
title('Filtered Image with 3X3 Gaussian filter σ=1.5');
26Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS στη MatlabMatlab
27Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
ΦΙΛΤΡΑ GAUSS στη MatlabMatlab
28Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Lab 5
Filter a noisy image with different methods
29Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Im = imread('cameraman.tif');
%f = imnoise(Im,'gaussian'); %This is the noisy image I want to filter/smooth
f=imnoise(Im,'salt & pepper', 0.05);
% A Filter the image with our own filter
w=(1/9)*ones(3,3);
g=zeros(size(f));
for x=2:size(f,1)-1
for y=2:size(f,2)-1
g(x,y)=w(1,1) *f(x-1, y-1)+ w(1,2)* f(x-1, y)+w(1,3)*f(x-1,y+1)+w(2,1)*f(x, y-1) + w(2,2)*f(x, y) + w(2,3)*f(x,
y+1)+w(3,1)*f(x+1, y-1) + w(3,2)*f(x+1, y) + w(3,3)*f(x+1, y+1);
end
end
subplot(1,2,1), imshow(f), title('original image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(g)), title('filtered image')
% The second choice is Gaussian filtering
w=fspecial('gaussian', [7 7],2); g=imfilter(f,w);
subplot(1,2,1), imshow(f), title('original image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(g)), title('filtered image')
30Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
It is not possible to remove salt and pepper noise with mean or
Gaussian filters.
The way to do it is with median filter (as in your assignment)
31Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Log Filter
g = double(imread('cameraman.tif'));
a=0.5;
b=255/(log(1+255*a));
Tg=b*log(1+a*g);
subplot(1,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(Tg)), title('Log Transformed image')
32Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
a=0.5
33Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
a=0.05
34Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Lab 6
35Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Use the exp filter in the Office Image
g = double(imread('office.jpg'));
g=g(:,:,1);
a=0.3;
b=255/(log(1+255*a));
Tg=(1/a)*(exp(g/b)-1);
Tg=mat2gray(Tg)*255;
subplot(1,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(1,2,2), imshow(uint8(Tg)), title('Exp Transformed
image')
36Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
37Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
g = double(imread('office.jpg'));
g=g(:,:,1);
a=0.3;
b=255/(log(1+255*a));
Tg=(1/a)*(exp(g/b)-1);
Tg=mat2gray(Tg)*255;
subplot(2,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(2,2,2), imshow(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image')
subplot(2,2,3), imhist(uint8(g)), title('original image histogram')
subplot(2,2,4), imhist(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image histogram')
38Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
39Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
g = double(imread('office.jpg'));
g=g(:,:,1);
a=0.3;
b=255/(log(1+255*a));
Tg=(1/a)*(exp(g/b)-1);
Tg=mat2gray(Tg)*255;
subplot(2,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(2,2,2), imshow(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image')
subplot(2,2,3), imhist(uint8(g)), title('original image histogram')
subplot(2,2,4), imhist(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image histogram')
40Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
41Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Histogram Equalisation
g = double(imread('office.jpg'));
g=g(:,:,1);
a=0.3;
b=255/(log(1+255*a));
Tg=(1/a)*(exp(g/b)-1);
Tg=mat2gray(Tg)*255;
subplot(2,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(2,2,2), imshow(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image')
subplot(2,2,3), imhist(uint8(g)), title('original image histogram')
subplot(2,2,4), imhist(uint8(Tg)), title('Exp Transformed image histogram')
%Let's try to HE the initial image g
figure
subplot(2,2,1), imshow(uint8(g)), title('original image')
subplot(2,2,2), imshow(uint8(255*histeq(g))), title('Histogram Equalised image')
subplot(2,2,3), imhist(uint8(g)), title('original image histogram')
subplot(2,2,4), imhist(uint8(255*histeq(g))), title('Histogram Equalised Image histogram')
42Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
43Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Notice that although Histogram Equalization gives
good results there is a great amount of pixilation
(i.e. areas with the same values).
This can be explained by observing the sparsity of
the resulting HE image.
44Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Lab 7
45Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Finding the Gradient of an Image
I=imread('moon.tiff');
sobelx=[-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; %This is gx mask in the class
notes
Ix=filter2(sobelx,I); %The x derivative image of I
sobely=sobelx'; %This is gy mask in the class notes
Iy=filter2(sobely,I);%The y derivative image of I
figure, imshow(mat2gray(sqrt(Ix.^2+Iy.^2)))
figure, imshow(mat2gray(abs(Ix)+abs(Iy)))
figure, imshow(Ix,[])
figure, imshow(Iy,[])
46Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
47Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Blurring an Image and then sharpening it with Isotropic Laplacian Filter
48Kostas Marias Digital Image Processing Lectures
Blurring an Image and then sharpening it with Isotropic Laplacian Filter
I=imread('moon.tiff');
BL=ones(3)/9;BI=uint8(filter2(BL,I));
figure, imshow(BI); %BI is a blurred version of the original image
L=ones(3);L(2,2)=-8;
LI=filter2(L,BI); %The Laplacian Image of the BLURRED IMAGE
RI=mat2gray(mat2gray(BI)-mat2gray(LI));
%Is the sharp image by substructing BI-LI
figure, imshow(RI)