映像銳利化演算法 C++ 實現

映像銳利化演算法 C++ 實現

之前一段我們提到的演算法都是和平滑有關， 經過平滑演算法之後， 映像銳度降低， 降低到一定程度， 就變成了模糊。 今天我們反其道行之， 我們看看銳利化是怎麼做的。 這裡的銳利化， 還是的從平滑談開去。我們先來觀察原來的映像和平滑映像的區別：

原圖 raw

                                        

減去模糊圖 blur

                                        

 

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等於 mask

                                        

 

 

這個時候， 我們發現，減法做完的這個圖赫然勾勒出了原圖的邊緣！！ 這樣給我們一個啟示就是， 如果我們把這個mask加到原圖上那豈不就是銳利化了？ （不明白？ 銳利化的意思就是邊緣的色差比較大， 產生的圖片貌似清晰的效果） 說幹就幹， 馬上我們來做個新的算式:

 

老圖 raw:

                                     

+ 加上mask

 

                                     

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等於銳利化圖  sharpen

                                     

 

怎麼樣， 是不是有了銳利化的效果了？？所以我們實際上的銳利化效果就是從這麼簡單的想法衍生出來的。 所以銳利化的公式可以簡單的表述為 sharp = raw + ( raw-blur ); 再來看看我們原來的高斯模版的話就是這樣：

 

 

這樣的話， 我們的銳利化演算法，也變得和之前的高斯平滑差不多了， 就是像素的加權平均值的計算就可以得到了。可以想見的事情是代碼肯定也會出奇的一致！ 這是那個template改掉了：

 

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/** 

** method to remove sharp the raw image with unsharp mask 

* @param gray input grayscale binary array  

* @param smooth output data for smooth result, the memory need to be allocated outside of the function 

* @param width width of the input grayscale image 

* @param height height of the input grayscale image 

*/ 

void sharpenImage  (unsigned char* gray, unsigned char* smooth, int width, int height)  

{  

      

    int templates[25] = { -1, -4, -7, -4, -1,   

        -4, -16, -26, -16, -4,   

        -7, -26, 505, -26, -7,  

        -4, -16, -26, -16, -4,   

        -1, -4, -7, -4, -1 };         

    memcpy ( smooth, gray, width*height*sizeof(unsigned char) );  

    for (int j=2;j<height-2;j++)  

    {  

        for (int i=2;i<width-2;i++)  

        {  

            int sum = 0;  

            int index = 0;  

            for ( int m=j-2; m<j+3; m++)  

            {  

                for (int n=i-2; n<i+3; n++)  

                {  

                    sum += gray [ m*width + n] * templates[index++] ;  

                }  

            }  

            sum /= 273;  

            if (sum > 255)  

                sum = 255;  

            if (sum <0)  

                sum = 0;  

            smooth [ j*width+i ] = sum;  

        }  

    }  

} 

 

當然， 這個銳利化演算法或者說銳利化的模板只是我根據前面的算式自己計算的來的，其實還是有非常主流的銳利化模版可以供使用的， 比如說著名的拉普拉斯運算元. 點開這些類似的網頁你也可以擷取一些有用的資訊：

 

http://www.cgafaq.info/wiki/Image_Sharpening_and_Blurring

http://www.spatialanalysisonline.com/output/html/Linearspatialfiltering.html

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