Java DIP - 增强图像清晰度

在本章中，我们学习使用高斯滤波器来提高图像的清晰度。

首先我们使用OpenCV函数GaussianBlur。它可以在Imgproc包下找到。其语法如下 -

Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), sigmaX);

参数简要描述 -

先生。 参数及说明
1

来源

这是源图像。
2

目的地

这是目的地图像。
3

尺寸

它是高斯核大小。
4

西格玛X

它是X方向上的高斯核标准差。

此外，我们使用OpenCV函数addWeighted将图像水印应用于图像。它可以在Core包下找到。其语法如下 -

Core.addWeighted(InputArray src1, alpha, src2, beta, gamma, OutputArray dst);

该函数的参数描述如下 -

先生。 参数及说明
1

源1

它是第一个输入数组。
2

α

它是第一个数组元素的权重。
3

源2

它是与 src1 具有相同大小和通道号的第二个输入数组。
4

贝塔

它是第二个数组元素的权重。
5

伽玛

它是添加到每个总和中的标量。
6

目的地

它是与输入数组具有相同大小和通道数的输出数组。

除了 GaussianBlur 方法之外，Imgproc 类还提供了其他方法。它们被简要描述 -

先生。 方法及说明
1

cvtColor（Mat src，Mat dst，int代码，int dstCn）

它将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
2

膨胀（Mat src，Mat dst，Mat 内核）

它通过使用特定的结构元素来扩大图像。
3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

它均衡灰度图像的直方图。
4

filter2D（Mat src，Mat dst，int深度，Mat内核，点锚点，双增量）

它将图像与内核进行卷积。
5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, 大小 ksize, 双 sigmaX)

它使用高斯滤波器模糊图像。
6

积分(Mat src, Mat sum)

它计算图像的积分。

例子

以下示例演示了如何使用 Imgproc 和 Core 类对图像应用锐化 -

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
      try{
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), 10);
         Core.addWeighted(source, 1.5, destination, -0.5, 0, destination);
         Highgui.imwrite("sharp.jpg", destination);
      } catch (Exception e) {
      }
   }
}

输出

当您执行给定的代码时，会看到以下输出 -

原始图像

增强图像清晰度教程

锐化图像

增强图像清晰度教程