Matlab编程实现图像滤镜效果(浮雕、怀旧色、连环画、羽化、素描、强光等)

Matlab编程实现图像滤镜效果

实验的目的是按照PhotoShop中实现滤镜效果的步骤进行matlab程序编码，最后实现相应的滤镜效果。主要包含的滤镜效果有：浮雕效果、怀旧色风格、连环画效果、交叉冲印效果、光照效果、扩散（毛玻璃）效果、羽化效果、素描效果、强光效果等。

原理介绍

1.浮雕效果
浮雕的算法是对图像的每一个点进行卷积处理，采用的矩阵如下：
[1 0 0； 0 0 0； 0 0 -1]；
假设原图像为X，处理后的图像为Y。对于坐标为(i,j)点，其浮雕效果图的算法为Y(i,j)=X(i+1,j+1)-X(i-1,j-1)+128；X,Y的取值均在0~255之间。
2.怀旧色效果
怀旧风格滤镜是一种使图像颜色发黄的颜色风格。该滤镜模拟久置的相片发生褪色老化的效果。怀旧风格滤镜算法可以用一种点运算来表示，R、G、B分量的点运算映射函数分别如下所示：
R = 0.393r+0.769g+0.189b (2-1)
G = 0.349r+0.686g+0.168b (2-2)
B = 0.272r+0.534g+0.131b (2-3)
3.连环画效果
连环画调色原理：连环画的效果与图像灰度化后的效果相似，它们都是灰度图，但连环画增大了图像的对比度，使整体明暗效果更强。算法如下:
R = |g-b+g+r| × r/256; (2-4)
G = |b-g+b+r| × r/256; (2-5)
B = |b-g+b+r| × g/256; (2-6)
4.交叉冲印效果
交叉冲印还有一个名字叫正片负冲，经过该滤镜修饰的照片亮部变黄，暗部变蓝，色彩更加艳丽。交叉冲印滤镜的算法 可以用一种点运算来表示，R、G、B分量的点运算映射函数如下所示。

5.光照效果
光照效果滤镜的实际原理为：光照强度按照像素点与光源的距离长度增加而逐渐衰减，当距离超过光照半径后光照强度为0，整幅图像的像素值修改为光照强度值加上原始值。根据该原理，设计该滤镜算法以下述方式进行滤波，式中X和Y表示光源的坐标，x和y表示待处理像素的坐标值，K表示光照强度系数，R表示光照半径，I表示像素值。

6.扩散（毛玻璃）效果
PhotoShop里的扩散，就相当于毛玻璃的感觉。扩散原理：用当前点四周一定范围内任意一点的颜色来替代当前点颜色，最常用的是随机的采用相邻点进行替代。
7.羽化效果
在PhotoShop里，羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果。羽化值越大，朦胧范围越宽，羽化值越小，朦胧范围越窄。可根据你想留下图的大小来调节。算法如下：
1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果；
2.通过控制V值的大小实现范围控制；
3.V = 255 × (当前点Point距中点距离的平方)s1 / (顶点距中点的距离平方 × mSize)s2；
8.素描效果
PhotoShop里面把彩色图片打造成素描的效果仅仅需要几步操作：
1.去色（转为灰度图）；
2.复制去色图层，并且反色（反色相当于Y(i,j) = 255 - X(i,j)）；
3.对反色图像进行高斯模糊；
4.模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。减淡公式：C = MIN( A +（A×B）/（255-B, 255)，其中C为混合结果，A为去色后的像素点，B为高斯模糊后的像素点。
9.强光效果
强光模式提高和降低图像亮度的规律以中性灰为中间点（灰度是127.5），大于127.5（比中性灰亮）时，提高背景图的亮度，小于127.5（比中性灰暗）时，降低背景图的亮度。
1.R>127.5时 R = R + (255 - R) × (R - 127.5) / 127.5； (2-12)
2.R<127.5时 R = R - R × (127.5 - R) / 127.5 = (R × R) / 127.5。 (2-13)

实现代码

%实现图像浮雕效果
for k=1:d    % d--通道数
    for i=2:m-1 % m--行数
        for j=2:n-1 % n--列数
            img2(i,j,k) = img(i+1,j+1,k)-img(i-1,j-1,k)+128;%浮雕效果算法
            if img2(i,j,k)>255
                img2(i,j,k) = 255; %像素值超过255的都置为255
            elseif img2(i,j,k)<0
                    img2(i,j,k) = 0; %像素值小于0的都置为0
            else
                    img2(i,j,k) = img2(i,j,k);
            end
        end
    end
end

%怀旧色效果
for i=1:m
    for j=1:n
        img3(i,j,1) = 0.393*img(i,j,1)+0.769*img(i,j,2)+0.189*img(i,j,3);
        img3(i,j,2) = 0.349*img(i,j,1)+0.686*img(i,j,2)+0.168*img(i,j,3);
        img3(i,j,3) = 0.272*img(i,j,1)+0.534*img(i,j,2)+0.131*img(i,j,3);
    end
end

%连环画效果
for i=1:m
    for j=1:n
        img4(i,j,1) = uint8(abs(uint16(img(i,j,2))-uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,1)) / 256);
        img4(i,j,2) = uint8(abs(uint16(img(i,j,3))-uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,1)) / 256);
        img4(i,j,3) = uint8(abs(uint16(img(i,j,3))-uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,2)) / 256);
    end
end
img4 = rgb2gray(img4);%转为灰度图

%交叉冲印效果
for i=1:m
    for j=1:n
        if img(i,j,1)<128
            img5(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1))/ 16384);
        else
            img5(i,j,1) = uint8(256 - (256 - uint16(img(i,j,1))) * (256 - uint16(img(i,j,1))) * (256 - uint16(img(i,j,1))) / 16384);
        end
        
        if img(i,j,2)<128
            img5(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) * uint16(img(i,j,2)) / 128);
        else
            img5(i,j,2) = uint8(256 - (256 - uint16(img(i,j,2))) * (256 - uint16(img(i,j,2))) / 128);
        end
        
        img5(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) / 2 + 37);
    end
end

%光照效果
K = 100;%光照强度系数
R = 100;%光照半径
X = n/2;%光源坐标
Y = m/2;
for i=1:m
    for j=1:n
        distance = sqrt((i-Y)*(i-Y) + (j-X)*(j-X));
        img6(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) + K * max(0,1-distance/R));
        img6(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) + K * max(0,1-distance/R));
        img6(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) + K * max(0,1-distance/R));
    end
end

%扩散（毛玻璃）效果
img8 = img;
for i=2:m-1
    for j=2:n-1
        tmp = randi([0,9]);
        img7(i,j,1) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),1);
        img7(i,j,2) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),2);
        img7(i,j,3) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),3);
    end
end

%羽化（模糊边缘）效果
mSize = 0.6;
centerX = n/2;
centerY = m/2;
diff = (centerX*centerX + centerY*centerY) * mSize;
if n>m
    ratio = m/n;
else
    ratio = n/m;
end
for i=1:m
    for j=1:n
        dx = centerX - j;
        dy = centerY - i;
        if n>m
            dx = dx * ratio;
        else
            dy = dy * ratio;
        end
        dstSq = dx * dx + dy * dy;
        
        V = 255 * dstSq / diff;
        img8(i,j,1) = img(i,j,1) + V;
        img8(i,j,2) = img(i,j,2) + V;
        img8(i,j,3) = img(i,j,3) + V;
    end
end

%素描效果
img9_gray0= rgb2gray(img);%转为灰度图
img9_gray1 = 255 - img9_gray0;%反色
w = fspecial('gaussian',[5 5],5);%构造一个高斯滤波器
img9_gray2 = imfilter(img9_gray1,w);%高斯模糊
%模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。
for i=1:m
    for j=1:n
        img9(i,j) = uint8(min(uint16(img9_gray0(i,j)) + (uint16(img9_gray0(i,j))*uint16(img9_gray2(i,j))) / (255 - uint16(img9_gray2(i,j))),255));
    end
end

%强光效果
for i=1:m
    for j=1:n
        if img(i,j,1)>127.5
            img10(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) + (255 - uint16(img(i,j,1))) * (uint16(img(i,j,1))-127.5) / 127.5);
        else
            img10(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1)) / 127.5);
        end
        
        if img(i,j,2)>127.5
            img10(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) + (255 - uint16(img(i,j,2))) * (uint16(img(i,j,2))-127.5) / 127.5);
        else
            img10(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) * uint16(img(i,j,2)) / 127.5);
        end
        
        if img(i,j,3)>127.5
            img10(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) + (255 - uint16(img(i,j,3))) * (uint16(img(i,j,3))-127.5) / 127.5);
        else
            img10(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) * uint16(img(i,j,3)) / 127.5);
        end
    end
end

实验结果

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