5-1 美化效果章節介紹

標籤：等級   雜訊   兩種   過程   inf   增加   彩色   地區   之間   

圖片濾波，雜訊的去除

當前的這些效果，我們直接可以在美顏演算法或者美顏相機中可以直接看到這些實用的案例。

RGB三種顏色的長條圖，它有橫縱兩個座標。其中橫座標描述的是0-255的顏色等級，總共兩百五十六種。因為2^8=256，8位的色彩深度。縱座標是每個顏色等級在整張圖片上出現的機率。注意我們縱座標上描述的是機率，所以它的範圍是0-1之間。這是長條圖的概念。

什麼是長條圖均衡化呢？如果一幅圖片上它的長條圖沒有均衡分布，而是集中在了某一處，這個時候可以利用長條圖的均衡化，讓原本彙總在一起的長條圖儘可能的離散化，這個過程就被稱為長條圖的均衡化。

有灰階圖片的長條圖和彩色圖片的長條圖兩種。

可以看到，經過映像長條圖均衡化之後，圖片的亮度、清晰度等給人的直觀感覺就要好很多。

下一個效果是美化效果。如果原本映像因為某些原因造成了汙損，那麼採用這種方式可以做到映像的修補。另外在映像進行修補的時候，還要準備一個類似於蒙版的圖片，就是我們左下角這張黑色的圖片。這個圖片需要儘可能地描述待修補地區，比如這裡將汙損處理的白色十字交叉線描繪出來。

下一個效果是亮度增強。這可以說是一個最簡單意義上的美化效果。比如將當前的灰階值全部加上一個固定的灰階等級，或者將當前的灰階值乘以一個1.1或者1.2一個固定的放大係數。這個效果是不分差異的，增加整個圖片的亮度。所以還不能算是一個真正意義上的美白。

我們再來看一下一個真正意義上的磨皮美白效果。我們這裡採用的是一個雙面濾波器來實現。

再來看一組圖片濾波的相關美化效果。我們將會為大家展示高斯濾波、中值濾波、均值濾波等各種效果。其中高斯濾波我們將使用opencv API的形式，中值濾波我們將使用原始碼的形式為大家實現。

 

 

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