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基于拉普拉斯算子的图像锐化

2019-07-13 20:45发布

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  • 对于求一个锐化后的像素点（sharpened_pixel），这个基于拉普拉斯算子的简单算法主要是遍历图像中的像素点，根据领域像素确定其锐化后的值
  • 计算公式：sharpened_pixel = 5 * current – left – right – up – down ;
见下图： 当一个运算是通过领域像素进行的时候，我们通常用一个矩阵来表示这种运算关系，也就是我们经常所说的 核 (Kernel) 。那么上面的 锐化滤波器 (Sharpening Filter) 就可以用这个矩阵表示为它的核：
因为 滤波 在图像处理中是一个非常普通且常用的操作，所以OpenCV里面已经定义了一个特殊的函数用来执行这个操作。要使用它的话只需要定义一个 核 ，然后作为参数传递就行了。


[cpp] view plaincopy
  1. //手动实现拉普拉斯算子图像锐化  
  2. void sharpenImage1(const Mat &image, Mat &result)  
  3. {  
  4.     result.create(image.size(),image.type());//为输出图像分配内容  
  5.     /*拉普拉斯滤波核3*3 
  6.          0  -1   0 
  7.         -1   5  -1 
  8.          0  -1   0  */  
  9.     //处理除最外围一圈外的所有像素值  
  10.     for(int i=1; i
  11.     {  
  12.         const uchar * pre = image.ptr<const uchar>(i-1);//前一行  
  13.         const uchar * cur = image.ptr<const uchar>(i);//当前行，第i行  
  14.         const uchar * next = image.ptr<const uchar>(i+1);//下一行  
  15.         uchar * output = result.ptr(i);//输出图像的第i行  
  16.         int ch = image.channels();//通道个数  
  17.         int startCol = ch;//每一行的开始处理点  
  18.         int endCol = (image.cols-1)* ch;//每一行的处理结束点  
  19.         for(int j=startCol; j < endCol; j++)  
  20.         {  
  21.             //输出图像的遍历指针与当前行的指针同步递增, 以每行的每一个像素点的每一个通道值为一个递增量, 因为要  
  22.   
  23. 考虑到图像的通道数  
  24.             //saturate_cast保证结果在uchar范围内  
  25.             *output++ = saturate_cast(5*cur[j]-pre[j]-next[j]-cur[j-ch]-cur[j+ch]);  
  26.         }  
  27.     }  
  28.     //将最外围一圈的像素值设为0  
  29.     result.row(0).setTo(Scalar(0));  
  30.     result.row(result.rows-1).setTo(Scalar(0));  
  31.     result.col(0).setTo(Scalar(0));  
  32.     result.col(result.cols-1).setTo(Scalar(0));  
  33.     /*/或者也可以尝试将最外围一圈设置为原图的像素值 
  34.     image.row(0).copyTo(result.row(0)); 
  35.     image.row(image.rows-1).copyTo(result.row(result.rows-1)); 
  36.     image.col(0).copyTo(result.col(0)); 
  37.     image.col(image.cols-1).copyTo(result.col(result.cols-1));*/  
  38. }  
  39.   
  40. //调用OpenCV函数实现拉普拉斯算子图像锐化  
  41. void sharpenImage2(const Mat &image, Mat &result)  
  42. {  
  43.     Mat kernel = (Mat_<float>(3,3) << 0,-1,0,-1,5,-1,0,-1,0);  
  44.     filter2D(image,result,image.depth(),kernel);  
  45. }  
  46.   
  47. //main函数  
  48. void main(){      
  49.     Mat mat = imread("images/lena.jpg");  
  50.     Mat result1;  
  51.     Mat result2;  
  52.   
  53.     sharpenImage1(mat,result1);  
  54.     sharpenImage2(mat,result2);  
  55.   
  56.     namedWindow("src");  
  57.     namedWindow("result1");  
  58.     namedWindow("result2");  
  59.     imshow("src",mat);  
  60.     imshow("result1",result1);  
  61.     imshow("result2",result2);  
  62. }  




结果： 原图

手动实现

调用OpenCV中函数实现
参考文章地址： http://ggicci.blog.163.com/blog/static/210364096201262123236955/
http://www.cnblogs.com/liu-jun/archive/2012/08/12/2635373.html

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