如何在OpenCV中锐化图像？

5 回答

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  一个通用程序在_1297583中列出：您使用高斯平滑滤波器并从原始图像中减去平滑后的版本（以加权方式，以便恒定区域的值保持不变） .

  将 frame 的锐化版本转换为 image :(均为 cv::Mat ）

  cv::GaussianBlur(frame, image, cv::Size(0, 0), 3);
  cv::addWeighted(frame, 1.5, image, -0.5, 0, image);
  

  您需要为自己调整参数 .

  还有laplacian锐化，你应该在谷歌上找到一些东西 .

  回复于 2024-05-14T16:35:10+08:00
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  您可以尝试一个简单的 kernel 和 filter2D 函数，例如在Python中：

  kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
  im = cv2.filter2D(im, -1, kernel)
  

  维基百科对内核有一个很好的概述，这里有更多的例子 - https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(image_processing)

  在图像处理中，内核，卷积矩阵或掩码是一个小矩阵 . 它用于模糊，锐化，压花，边缘检测等 . 这是通过在内核和图像之间进行卷积来实现的 .

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  你可以在OpenCV Documentation找到关于 sharpening image using "unsharp mask" algorithm 的示例代码

  更改 sigma ， threshold ， amount 的值会产生不同的结果

  // sharpen image using "unsharp mask" algorithm
  Mat blurred; double sigma = 1, threshold = 5, amount = 1;
  GaussianBlur(img, blurred, Size(), sigma, sigma);
  Mat lowContrastMask = abs(img - blurred) < threshold;
  Mat sharpened = img*(1+amount) + blurred*(-amount);
  img.copyTo(sharpened, lowContrastMask);
  

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  为了清楚本主题，我们应该做几点：

  • 锐化图像是一个不适定的问题 . 换句话说，模糊是一种有损操作，并且从它返回通常是不可能的 .

  • 要锐化单个图像，您需要以某种方式添加约束（假设），指出您想要的图像类型以及它如何变得模糊 . 这是自然图像统计的领域 . 进行锐化的方法在其算法中明确地或隐含地保存这些统计数据（深度学习是最隐式编码的） . 增加某些级别的一般方法，即Brian Burns答案的概括，假设高斯模糊破坏了图像，加权的方式与图像中的内容的假设有关 . 首先 .

  • 其他信息来源可以使问题锐化得很好 . 常见的这种信息源是移动物体的视频或多视图设置 . 在该设置中锐化通常被称为super-resolution（这是一个非常糟糕的名称，但它已经停留在学术界） . 很长一段时间以来都有super-resolution methods in OpenCV尽管他们通常不能很好地解决真正的问题，但最后还是检查出来了 . 我希望深度学习也能在这里产生一些很好的结果 . 也许有人会发表有关那些有 Value 的评论 .

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  试试这个：

  cv::bilateralFilter(img,9,75,75);
  

  您可能会找到更多信息here

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