#include?
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using?namespace?cv;
using?namespace?std;
int?main（）
{
	Mat?src?=?imread（“D:/Image/bone.tif“IMREAD_GRAYSCALE）;
	imshow（“src_a“?src）;
	Mat?laplace?laplaceAddsrc;

	//卷積核：laplace銳化
	Mat?kernel_laplace?=?（Mat_（3?3）?<	filter2D（src?laplace?CV_8U?kernel_laplace）;
	imshow（“b_laplace“?laplace）;

	//原圖與laplace銳化結(jié)果相加得圖c，突出邊緣
	add（src?laplace?laplaceAddsrc）;
	imshow（“c_added“?laplaceAddsrc）;

	//計(jì)算原圖的Sobel梯度，得圖d，sobel雖然本身能抑制噪聲，但效果不是特別好，sobel的結(jié)果圖中，仍有許多噪聲
	Mat??sobel?gx?gy;
	Sobel（src?gx?CV_8U?1?0?3?1.0?0.0?BORDER_DEFAULT）;
	Sobel（src?gy?CV_8U?0?1?3?1.0?0.0?BORDER_DEFAULT）;
	convertScaleAbs（gx?gx）;
	convertScaleAbs（gy?gy）;
	add（gx?gy?sobel）;
	convertScaleAbs（sobel?sobel）;
	imshow（“d_sobel“?sobel）;

	//5*5的均值濾波，模糊原圖，原圖的噪點(diǎn)被有效抑制了，同時(shí)也磨掉了原圖的邊緣
	Mat?blured?blur_sobelmulty;
	blur（src?blured?Size（5?5）?Point（-1?-1））;
	//濾波后再用sobel，得到的是圖像的大致的邊緣，相比圖d，圖e就干凈了很多，沒那么多噪點(diǎn)
	Sobel（blured?gx?CV_8U?1?0?3?1.0?0.0?BORDER_DEFAULT）;
	Sobel（blured?gy?CV_8U?0?1?3?1.0?0.0?BORDER_DEFAULT）;
	convertScaleAbs（gx?gx）;
	convertScaleAbs（gy?gy）;
	add（gx?gy?blur_sobel）;
	imshow（“e_sobelAfterBlur“?blur_sobel）;

	//與操作，用laplace增強(qiáng)過的圖c和圖f做與操作，綜合laplace和濾波后的sobel的效果，
	//對(duì)比圖f和圖b，圖f過濾掉了噪聲，留下被5*5均值濾波濾掉的邊緣細(xì)節(jié)。這里的邊緣細(xì)節(jié)在laplace的作用下，被增強(qiáng)了
	Mat?f?g;
	bitwise_and（laplaceAddsrc?blur_sobel?f）;
	imshow（“f“?f）;

	//原圖和f相加，用提取出的增強(qiáng)的邊緣，作用在原圖上，相比laplace，僅對(duì)骨骼和人體的邊緣做了增強(qiáng)。突出了骨骼和人體的部分。
	//laplace對(duì)噪聲敏感，它不僅會(huì)增強(qiáng)突出邊緣，也會(huì)增強(qiáng)噪點(diǎn)。
	add（src?f?g）;
	imshow（“g“?g）;
	//效果圖，自加一次，增強(qiáng)。岡薩雷斯里面是做冪律變換，我沒做，只是做了個(gè)簡(jiǎn)單的增強(qiáng)，看著玩。
	add（g?gg）;
	imshow（“h“?g）;
	imwrite（“D:/Image/bone1.tif“?g）;

	waitKey（）;
	return?0;
}

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
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?????文件?????242754??2000-08-13?21:44??bone\bone.tif

?????目錄??????????0??2018-12-07?10:37??bone

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