锐化算法代码讲解
时间: 2023-07-03 10:05:38 浏览: 46
锐化算法是一种图像增强的算法,它可以让图像更加清晰、鲜明。锐化算法的基本思想是对图像进行高通滤波来增强图像的高频部分,然后将增强后的高频部分加回到原图像中,从而得到锐化后的图像。
以下是一个常见的锐化算法的代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
def unsharp_mask(image, kernel_size=(5, 5), sigma=1.0, amount=1.0, threshold=0):
blurred = cv2.GaussianBlur(image, kernel_size, sigma)
sharpened = float(amount + 1) * image - float(amount) * blurred
sharpened = np.maximum(sharpened, np.zeros(sharpened.shape))
sharpened = np.minimum(sharpened, 255 * np.ones(sharpened.shape))
sharpened = sharpened.round().astype(np.uint8)
if threshold > 0:
low_contrast_mask = np.absolute(image - blurred) < threshold
np.copyto(sharpened, image, where=low_contrast_mask)
return sharpened
```
这个函数接收一个输入图像 `image`,还有一些可选的参数,包括卷积核大小 `kernel_size`、高斯核标准差 `sigma`、锐化程度 `amount` 和低对比度的阈值 `threshold`。
首先,函数使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数对输入图像进行高斯模糊处理。然后,根据锐化程度 `amount` 的值来计算增强后的高频部分,将其加回到原图像中得到锐化后的图像。这里使用了 `numpy` 库提供的 `maximum()` 和 `minimum()` 函数来确保输出图像的像素值在 0 到 255 之间。
最后,如果指定了低对比度的阈值 `threshold`,函数会将低对比度的像素值替换成原始图像的像素值,以避免出现噪点和伪影等不良影响。
需要注意的是,这个函数的实现只是锐化算法的其中一种形式,具体的实现可能会有所不同。