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...
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "MY_DFT.h" #include <math.h> #define M_PI 3.14159265358979323846 using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_output, image_transform; //定义输入图像,灰度图像,输出图像 image = imread("lena....
OpenCV之USM 锐化增强算法 python代码: import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # sig… Machi...发表于OpenC... OpenCV之图像像素归一化 python代码: import cv2...
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...
当c大于8的时候表示图像锐化,越接近8表示锐化效果越好。 当c等于8的时候表示对图像进行高通滤波。 当c值越大的时候,图像锐化效果在减弱,中心像素值的作用在提升。 H2=⎡⎣⎢0−10−15−10−10⎤⎦⎥ H_2=\left[\begin{matrix}0 & -1 & 0\\-1 &5 & -1\\0 & -1& 0 \end{matr...
对于不同的拉普拉斯核,c 可能会取不同的值。 下面的代码,展示了对灰度图像进行锐化以及对灰度图像的拉普拉斯变换: #include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char*argv[]){Mat src=imread(".../girl.jpg");...
OpenCV实现图象翻转、滤波、锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转、灰度图转换、各种滤波、各种锐化。 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=》opencv教程(cn) 1#include <iostream>2#include <stdio.h>3#include <Windows.h>4#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>5#include <opencv2/imgproc...
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。
一、图像锐化简介 前面讲过图像的滤波操作,即平滑操作,一般情况下图像的噪声和边缘信息是储存在高频段,而图像的平滑操作为了降噪会对高频段的信息进行减弱,因此边缘的信息在这个过程中受到损失,图像变得模糊,而图像的锐化操作相反,是对高频段的信息增强,强化图像的边缘信息,主要用于图像的边缘发现。