图像处理-图像锐化

科技前沿 • 2025-03-18 14:59 • 阅读 24

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先体总结：锐化就是增加便边缘和轮廓信息
平滑滤波器主要是使用邻域的均值（或者中值、积分）来代替模板中心的像素，消弱和邻域间的差别，以达到平滑图像和抑制噪声的目的；模糊图像，称为低通滤波器

锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。锐化的作用是加强图像的边沿和轮廓，通常也成为高通滤波器

使用二阶微分进行图像锐化——拉普拉斯算子（Laplace）
先定义一个二阶微分的离散公式，然后构造一个基于该公式的滤波器模板，然后再把该模板与原图片卷积，从而实现锐化。
拉普拉斯算法模板
在这里插入图片描述
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§ Laplacian() void cv::Laplacian ( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT ) 参数： src 源图片 dst 与src相同大小和相同通道数的目标图像。 ddepth 目标图像的所需深度。 ksize 用于计算二阶导数滤波器的孔径大小。有关详细信息，请参阅getDerivKernels。大小必须是正面和奇数。 scale 计算的拉普拉斯算子值的可选比例因子。默认情况下，不应用缩放。有关详细信息，请参阅getDerivKernels。 delta 在将结果存储在dst之前添加到结果中的可选增量值。 borderType 像素外推方法，cv :: BorderTypes

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代码示例：

讯享网#include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; int main( int argc, char argv ) {undefined Mat src, dst; int kernel_size = 1; int scale = 1; int delta = 0; int ddepth = CV_16S; Mat imageName = "123.tif"; src = imread( imageName, IMREAD_GRAYSCALE ); // Load an image // Check if image is loaded fine if(src.empty()){undefined printf(" Error opening image\n"); printf(" Program Arguments: [image_name -- default ../data/lena.jpg] \n"); return -1; } Mat imageEnhance; Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0); filter2D(src, imageEnhance, CV_8UC3, kernel); imshow("filter2D", imageEnhance); // GaussianBlur( src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT ); // cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to grayscale Mat abs_dst; Laplacian( src, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); // converting back to CV_8U convertScaleAbs( dst, abs_dst ); imshow( "Laplace Demo", abs_dst ); Mat sub; cv::subtract(imageEnhance, abs_dst, sub); // 计算图像的最大最小值 double pixMin,pixMax; cv::minMaxLoc(sub,&pixMin,&pixMax); std::cout << "min_a=" << pixMin << " max_b=" << pixMax << std::endl; waitKey(0); return 0; }

在这里插入图片描述
filter2D用算子（0,1,0, 1，-4,1, 0,1,0）和Laplacian函数ksize==1时效果一样；
k_size=3时：

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int artc, char argv) { Mat src = imread("./test.png"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); Mat sharpen_op = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0); Mat result; filter2D(src, result, CV_32F, sharpen_op); convertScaleAbs(result, result); imshow("sharpen image", result); waitKey(0); return 0; }

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