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OpenCV图像锐化---USM锐化和Laplace锐化

实现效果 原图 USM锐化 Laplace锐化 上面三图从左到右分别是原图、USM锐化、Laplace锐化后的效果,从效果上看,USM锐化和Laplace锐化都将原图的文字变得更清晰了,不过...Laplace锐化的效果要更好一点。...锐化介绍 微卡智享 USM锐化 USM 锐化增强算法(Unsharpen Mask),是图像卷积处理实现锐化常用的算法,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...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。...Laplace锐化 Laplace算子属于空间锐化滤波操作。由于Laplacian算子使用了图像梯度,它内部的代码其实是调用了Sobel算子的。

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图像处理基础-USM锐化

一、为什么要用USM锐化? 上一篇讲拉普拉斯锐化,不能提供精细的调整,在photoshop中采用USM(Unsharp mask)可以进一步优化。...目的是: 可以微调锐化程度 设置锐化阈值,想针对边界更清晰的点锐化处理,这个清晰程度就是锐化阈值 二、USM锐化原理 第一步:对原图进行模糊,然后用原图 - 模糊图,得到一张差值,差值即像素颜色突变的点...pSrc += 4; pMask += 4; } pDst += offset; pSrc += offset; pMask += offset; } 锐化增强...4; pMask += 4; } pSrc += offset; pDst += offset; pMask += offset; } 补充,在最后一步锐化处理前...,对mask进行了一次高斯模糊,目的是将遮罩均匀到图像边缘,过渡更自然,“0” 和 “128”过于绝对,锐化的效果太尖锐,这里不明白的,参考下面完整代码 完整代码: #include"f_USM.h"

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OpenGL ES 如何实现图像锐化

什么是图像锐化? 图像锐化是一种图像处理技术,其目的是增强图像中的细节和边缘,使图像看起来更加清晰。这一过程通常涉及到突出图像中的高频信息,特别是强调像素之间的灰度变化。...通过增强图像的高频细节,图像锐化可以改善图像在人类视觉系统和计算机视觉系统中的感知效果。...图像锐化原理? 图像锐化通过突出图像中的边缘和细节,增强图像的高频信息,以提高图像的清晰度和视觉质量。...不同的锐化方法可能使用不同的滤波器或卷积核,但它们的基本原理是在图像中寻找和增强灰度变化较大的区域。 图像中边缘的定义是什么?在图像处理中认为,灰度值变化剧烈的地方就是边缘。...OpenGL ES 如何实现图像锐化? OpenGL ES 实现图像锐化可以使用卷积运算实现,通过应用特定的卷积核(也称为滤波器),可以突出图像中不同方向的高频细节。

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数字图像处理之锐化处理

今天介绍图像的锐化处理 相关知识:拉普拉斯算子、sobel算子、锐化滤波 1.理论知识 拉普拉斯算子是一个是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,它的定义如下: ? 在x方向上 ? 在y方向上 ?...2.2任意选择一副图像,使用 sobel 算子对图像进行锐化滤波,观察滤波效果。...'); subplot(1,3,3); imshow(I5); title('sobel垂直锐化输出');  实验结果: ?...3.结果分析 (1)由图一可看出,拉普拉斯算子可提取出了图像的边缘特征,与原图叠加后新的图形的边缘被增强了 (2)由图二可看出,sobel算子的横向锐化模板和纵向锐化模板得出结果不相同,横向锐化得出的图形也偏横向...,锐化出的特征也就越明显。

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【干货】基于GAN实现图像锐化应用(附代码)

本文基于Keras框架构建GAN网络,解决图像锐化问题。首先介绍了GAN的基本网络架构,然后从数据、模型、训练等几个方面介绍GAN在图像锐化的应用。...Adversarial Networks,GAN),在这篇文章中我们介绍如何基于Keras框架构建GAN网络,解决图像锐化问题。...数据 ---- ---- Ian Goodfellow 首次应用GAN生成了MNIST数据,在本文,我们使用GAN进行图像锐化,因此,发生器的输入不是噪声,而是模糊的图像。...生成器 生成器的目标是重现锐化的图像。...图像锐化结果 ? 上图中是Keras锐化GAN的结果。即使在非常严重的模糊图片上,这一网络仍然可以给出更加锐利的图片。图中车灯更加锐利,树枝也更加清晰。 ?

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小波去噪算法的简易实现及其扩展(小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化)之二。

(二)、锐化   上述去噪的过程中,我们将小于阈值的小波分量全部赋值为0了,理论上的目的是消除了噪音,将绝对值大于阈值的部分也进行了削弱,相当于减少了细节的信息,那么如果我们把这个过程稍微修改下,就可以产生很好的锐化效果...我们不做任何的处理,保留这部分,如果我们认为他是噪音,则表示噪音部分不做任何变动,如果大于Threshold,我们则放大小波系数,放大的程度取决于Amount参数, 这样即增强了图像的细节部分,起到了锐化的作用...,同时也不会过分的放大噪音,因此,就会比普通的锐化具有更强的识别性。   ...目前,我已经将小波去噪和小波锐化集成到我的SIMD优化的DEMO,详见Enhance -> Denoise或者Enhance->Sharpen菜单下。

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Unsharp Mask(USM)锐化算法的的原理及其实现。

在开局之前,首先说明一点,Photoshop的USM锐化只是本文所指USM的一种比较特殊的例子而已。 通过增强图像的高频部分的内容,图像的视觉效果可以极大的得到改观。...在Photoshop的锐化菜单中也有一项USM锐化,其实这个功能也是符合式1的定义的。...众所周知,高斯模糊时低通滤波,那么 Value = Pointer[X] - PointerC[X](原值-低通)则相当于高通的结果,如果原值和低通的差异的绝对值大于指定的阈值,则对改点进行所谓的锐化...实际的效果表明,这种方式的锐化要比传统的USM锐化能获得更好的调节效果。 以下为Threshold=0,Amount=50时不同半径的效果。 ? ? ? ? ? ? ?...在Paint.net的效果-》相片-》尖锐化滤镜就是用的中值的方式实现的。   关于实现代码,基本上我在上面已经提及,其实最关键还是高斯模糊的实现。

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