sharpen和filter2D
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sharpen和filter2D相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Sharpen()
第一种表示法是使用公式,而第二种表示法是使用掩码对第一种表示法进行压缩的版本。使用掩码时,将掩码矩阵的中心放在要计算的像素上。
输出结果:
原始图像,sharpen ,filterD
代码:Sharpen.cpp
#include <iostream> #include <opencv2highguihighgui.hpp> #include <opencv2corecore.hpp> #include <opencv2imgprocimgproc.hpp> #include <cmath> #include "GamaT.h" using namespace cv; using namespace std; void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); // accept only uchar images const int nChannels = myImage.channels(); //channels //The output has the same structure as the input Result = Mat::zeros(myImage.size(), myImage.type()); for (int j = 1; j < myImage.rows - 1; ++j) // 只计算第二行到倒数第二行,第二列到倒数第二列之间的像素点 { const uchar* previous = myImage.ptr<uchar>(j - 1); const uchar* current = myImage.ptr<uchar>(j); const uchar* next = myImage.ptr<uchar>(j + 1); uchar* output = Result.ptr<uchar>(j); // 输出图像对应坐标位置 // 输出按行处理,每行第一个元素,++指向后一个元素。 for (int i = nChannels; i < nChannels*(myImage.cols - 1); ++i) { // 先执行,再加加 *output++ = saturate_cast<uchar>(5 * current[i] // 当前位置 - current[i - nChannels] - current[i + nChannels] // 前后 - previous[i] - next[i]); // 上下 } } }
其他滤波器:
方框滤波器:boxFilter(img, out, -1, Size(5, 5));//-1指原图深度
均值滤波器:blur(img, out,Size(5, 5));//-1指原图深度
高斯滤波器:GaussianBlur(img, out, Size(3, 3), 0, 0);
中值滤波对于椒盐噪声污染的图像,中值滤波要远远优于线性平滑滤波。
中值滤波器:medianBlur(img, out, 7);//第三个参数表示孔径的线性尺寸,它的值必须是大于1的奇数
自适应中值滤波:在扫描像素排序时,当前像素非极大极小值时,不改变像素值。
注意:作为一种非线性滤波,中值滤波有可能会改变图像的性质,因而一般不适用于像军事图像处理、医学图像处理等领域.
双边滤波器:bilateralFilter(img, out, 25, 25 * 2, 25 / 2);
取了名字的这些滤波器就是定好kernel的滤波器。相当于filter2D+kernel。
参考文献:
https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html
以上是关于sharpen和filter2D的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
图像锐化算法(Image sharpening):拉普拉斯增强和Unsharp Masking(附代码)
图像锐化算法(Image sharpening):拉普拉斯增强和Unsharp Masking(附代码)