Opencv-锐化增强算法(USM)

Deadly 提交于 2019-11-29 19:10:08

USM 锐化增强算法

知识点

USM 锐化增强算法
图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法,这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊,然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像,然后再把值Scale到0~255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声,比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。

USM锐化公式表示如下:
(源图像– w*高斯模糊)/(1-w);其中w表示权重(0.1~0.9),默认为0.6

OpenCV中的代码实现步骤

  1. 高斯模糊
  2. 权重叠加
  3. 输出结果

python代码

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("C:/Users/qqxd/Desktop/opencvcode/images/master.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# sigma = 5、15、25
blur_img = cv.GaussianBlur(src, (0, 0), 5)
usm = cv.addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0)
cv.imshow("mask image", usm)

h, w = src.shape[:2]
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = usm
cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "sharpen image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("sharpen_image", result)
# cv.imwrite("D:/result.png", result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

c++代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {
	Mat src = imread("C:/Users/qqxd/Desktop/opencvcode/images/master.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);

	Mat blur_img, usm;
	GaussianBlur(src, blur_img, Size(0, 0), 25);
	addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0, usm);
	imshow("mask image", usm);

	waitKey(0);
	return 0;
}

运行结果如下:
在这里插入图片描述

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