OpenCV学习C++接口:图像锐化 利用拉普拉斯算子进行图像锐化是数字图像处理里比较简单的处理手段,下面的例子参考opencv 2 computer vision application programming cookbook,采用两种方法对输入图像进行拉普拉斯锐化,原理比较简单,故不赘述了。 编译环境:VS2010+OpenCV2.3.1 编程细节: 函数的形参表中,为了防止修改输入图像image...
锐化处理的主要目的是,突出灰度的过渡部分,增强图像中的细节。空间域像素邻域平均法可以使图像变模糊,均值处理与积分类似,所以锐化处理可以用空间微分(差分)来完成。 对比模糊: 模糊(平滑)是去除图像的细节,均值处理。 锐化是突出图像的细节,微分(差分)处理。 锐化滤波器主要有两种锐化方法: 1. 使用二阶微分的图像...
将原图像和拉普拉斯图像叠加在一起,可以复原背景特性并保持拉普拉斯锐化处理的效果。需要注意的是,如果使用的拉普拉斯滤波器中心系数为负,则应该将原图像减去拉普拉斯变换图像,因此使用拉普拉斯增强图像的方式可以形式化为: 其中,如果使用下图左边两个拉普拉斯滤波器,则c=-1,使用另外两个,常数c=1。 下图2显示了使用...
图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板。从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域,所以拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用。
图像锐化 (image sharpening) 是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。
线性变换的原理是对所有像素值乘上一个扩张因子factor,像素值大的变得越大,像素值小的变得越小,从而达到图像增强的效果,这里利用 Numpy 的数组进行操作; 为输出像素值、为输入像素值;O(x,y)=I(x,y)∗factorO(x,y)为输出像素值、I(x,y)为输入像素值; ...
这样计算的目的是,使得图像中亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增加图像的对比度; 程序实现 1#include <iostream>2#include <opencv2/opencv.hpp>3#include <math.h>45usingnamespacestd;6usingnamespacecv;78intmain() {9//加载一张普通图片10Mat src, dst;11src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Des...
图像锐化 由于opencv似乎没有直接提供图像锐化的API,我们需要用自定义卷积核来自己实现锐化。 用的就是filter2D函数来自定义卷积核。ddepth是数据深度,我们就照着填-1吧,kernel就是我们的卷积核,如果想各个通道的卷积核不一样,哪那么就先把图像用CV2.split分为三通道,然后每个通道分别用。delta是在输出之前,卷积之...
C值越大,图像锐化效果在减弱,中学像素作用在提升 示例代码如下: importcv2ascvimportnumpyasnp src=cv.imread("ma.jpg")cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input",src)sharpen_op=np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]],dtype=np.float32)sharpen_image=cv.filter2D(src...