OpenCV实现Usm图像锐化算法：基于高斯模糊与对比度增强

下载需积分: 46 | TXT格式 | 6KB | 更新于2024-09-11 | 145 浏览量 | 举报

图像锐化算法是一种常见的图像处理技术，用于增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。在本文档中，作者提供了基于Adobe Photoshop的Unsharp Mask（USM）算法的OpenCV版本实现。Unsharp Mask是一种常用的局部对比度增强方法，它通过首先对原始图像进行高斯模糊处理，然后计算原始图像与模糊图像之间的差分，最后将这个差分图像与原图像进行线性合成，从而实现锐化效果。该段代码的核心步骤如下： 1. 首先，创建一个与源图像具有相同尺寸、深度和通道数的临时图像（blurimage），用于存储高斯模糊后的结果。高斯模糊是锐化过程中的关键步骤，通过减少图像的高频噪声并平滑图像，使得边缘变得模糊。 2. 然后，创建另一个临时图像（DiffImage）来储存差分图像，以及一个高对比度图像（highcontrast）。这里使用了AdjustContrast函数，调整原始图像的对比度，以便突出图像中的边缘和细节。 3. 接下来，对源图像进行高斯模糊操作，通过cvSmooth函数应用高斯滤波器，设置核大小为radius。 4. 对于每个像素点（x, y），计算源图像（ori）与模糊图像（blur）的每个颜色通道值的差，形成一个差分矢量val，并将这个矢量存储在DiffImage中。 5. 对高对比度图像进行类似操作，获取高对比度下的每个像素值（hc）和差分图像的对应像素值（diff）。 6. 最后，通过将原始图像的每个像素值与差分图像的像素值按照某个比例（amount）相加，生成最终的锐化图像。threshold参数在此处可能是用来控制哪些差异被保留，而哪些差异被忽略的阈值。通过这段代码，我们可以看到Unsharp Mask算法的精髓：对比度增强和局部运算。这种算法在许多场景下都能提升图像的视觉质量，特别是在摄影、图形设计或图像分析等领域有广泛应用。值得注意的是，锐化过度可能会引入伪影，因此在实际应用时，需要根据具体需求调整参数以达到最佳效果。

void UnsharpMask(const IplImage* src, IplImage* dst, float amount=80, float radius=5, uchar threshold=0, intcontrast=100)
{
if(!src)return ;

int imagewidth = src->width;
int imageheight = src->height;
int channel = src->nChannels;

IplImage* blurimage = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), src->depth, channel);
IplImage* DiffImage = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), 8, channel);

//原图的高对比度图像
IplImage* highcontrast = cvCreateImage(cvSize(imagewidth,imageheight), 8, channel);
AdjustContrast(src, highcontrast, contrast);

//原图的模糊图像
cvSmooth(src, blurimage, CV_GAUSSIAN, radius);

//原图与模糊图作差
for (int y=0; y<imageheight; y++)
{
for (int x=0; x<imagewidth; x++)
{
CvScalar ori = cvGet2D(src, y, x);
CvScalar blur = cvGet2D(blurimage, y, x);
CvScalar val;
val.val[0] = abs(ori.val[0] - blur.val[0]);
val.val[1] = abs(ori.val[1] - blur.val[1]);
val.val[2] = abs(ori.val[2] - blur.val[2]);