反转（移除）抗锯齿滤波器

我有一组消除锯齿的灰度PNG图像 . 我需要知道如何以编程方式恢复抗锯齿效果并再次获得锐利边缘 .

我正在使用GDI，但我对代码不太感兴趣 . 如果可以构建这样的矩阵，我需要一个算法，可能是卷积滤波器 .

灰度图像（应该）仅包含6种颜色（或不同的灰色阴影） . 这样我以后可以使用Color-Lookup过滤器重新着色它们 . 但是，当图像保存时，Photoshop会自动应用抗锯齿功能，使边缘模糊（因为启用了双立方插补模式） . 我需要恢复这种效果 .

这是一个例子：

这是Photoshop的截图

有人建议我应该使用Sharpen过滤器，所以我在photoshop上尝试过 . 以下是它的外观：

即使外边缘很细，2种不同颜色相遇的边缘也会显示出瑕疵 .

编辑：

这就是我最终做到的方式 . 这是非常即兴的，可能会做得更好，更快，但我找不到更好的解决方案 .

我们的想法是迭代每个像素，得到它的直接邻居并将它的颜色与它们的颜色进行比较 . 如果它由相同颜色的至少2个像素支持，则它检查相邻像素是否也被支持 . 如果没有，它用自己的邻居像素替换 .

码：

private static void Resample(Bitmap bmp)
    {
        // First we look for the most prominent colors
        // i.e. They make up at least 1% of the image
        Hashtable stats = new Hashtable();

        for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
        {
            for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
            {
                Color px = bmp.GetPixel(x, y);
                if (px.A == 0)
                    continue;

                Color pxS = Color.FromArgb(255, px);
                if (stats.ContainsKey(pxS.ToArgb()))
                    stats[pxS.ToArgb()] = (int)stats[pxS.ToArgb()] + 1;
                else
                    stats.Add(pxS.ToArgb(), 1);
            }
        }

        float totalSize = bmp.Width*bmp.Height;
        float minAccepted = 0.01f;
        List<int> selectedColors = new List<int>();

        // Make up a list with the selected colors
        foreach (int key in stats.Keys)
        {
            int total = (int)stats[key];
            if (((float)total / totalSize) > minAccepted)
                selectedColors.Add(key);
        }

        // Keep growing the zones with the selected colors to cover the invalid colors created by the anti-aliasing
        while (GrowSelected(bmp, selectedColors));
    }

    private static bool GrowSelected(Bitmap bmp, List<int> selectedColors)
    {
        bool flag = false;

        for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
        {
            for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
            {
                Color px = bmp.GetPixel(x, y);
                if (px.A == 0)
                    continue;

                Color pxS = Color.FromArgb(255, px);

                if (selectedColors.Contains(pxS.ToArgb()))
                {
                    if (!isBackedByNeighbors(bmp, x, y))
                        continue;

                    List<Point> neighbors = GetNeighbors(bmp, x, y);
                    foreach(Point p in neighbors)
                    {
                        Color n = bmp.GetPixel(p.X, p.Y);
                        if (!isBackedByNeighbors(bmp, p.X, p.Y))
                            bmp.SetPixel(p.X, p.Y, Color.FromArgb(n.A, pxS));
                    }
                }
                else
                {
                    flag = true;
                }
            }
        }

        return flag;
    }

    private static List<Point> GetNeighbors(Bitmap bmp, int x, int y)
    {
        List<Point> neighbors = new List<Point>();

        for (int i = x - 1; i > 0 && i <= x + 1 && i < bmp.Width; i++)
            for (int j = y - 1; j > 0 && j <= y + 1 && j < bmp.Height; j++)
                neighbors.Add(new Point(i, j));
        return neighbors;
    }

    private static bool isBackedByNeighbors(Bitmap bmp, int x, int y)
    {
        List<Point> neighbors = GetNeighbors(bmp, x, y);
        Color px = bmp.GetPixel(x, y);
        int similar = 0;
        foreach (Point p in neighbors)
        {
            Color n = bmp.GetPixel(p.X, p.Y);
            if (Color.FromArgb(255, px).ToArgb() == Color.FromArgb(255, n).ToArgb())
                similar++;
        }

        return (similar > 2);
    }

结果：原始图片：http://i.imgur.com/8foQwFe.png

消除锯齿的结果：http://i.imgur.com/w6gELWJ.png