数字图像处理之图像的罗伯特梯度锐化：用Java+OpenCV实现，附源码

OpenCV如何配置在IDEA中自行百度

环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar

一、简介 

背景：罗伯特梯度是图像锐化算法的一种；图像锐化突出了图像中地物的边缘，轮廓或线状目标，提高了边缘与周围像素之间的反差，因此也被称为边缘增强。

罗伯特梯度：采用交叉差分的方法，检测像素与其在上下之间或左右之间或斜方向之间的差异

常用的锐化算法有：罗伯特梯度，Prewitt梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子

罗伯特梯度的优点：计算简单，缺点：对噪声比较敏感

二、算法流程

（以单波段灰度图像为例） 

1.利用OpenCV读入图像，将像素存储在数组里

2.用方向1模板计算后取绝对值再加上方向2模板计算后取绝对值

3. 将经过罗伯特梯度处理后的像素值存入数组合成图像并存储

三、具体实现

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

/**
 * @Author: HNUST_jue_chen
 * @Date: 2022/11/03/ 21:23
 * @Attention: 转载, 引用请注明出处
 */

public class RobertGradient {
    //加载本地动态链接库
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    //罗伯特梯度锐化
    public Mat robertSharping(String path) {
        //使用Mat类存储图像信息
        Mat mat = Imgcodecs.imread(path);
        //图像的大小
        int rows = mat.rows();
        int cols = mat.cols();

        //获得原图像像素数组
        int[][] mat_arr = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                mat_arr[i][j] = (int) mat.get(i, j)[0];
            }
        }

        //用2×2窗口进行滤波
        int[][] mat_arr_robertSharp = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                //处理非最后一行和非最后一列的像素
                if (i != rows - 1 && j != cols - 1) {
                    //中心像素的2×2窗口
                    int[][] temp = new int[2][2];
                    temp[0][0] = mat_arr[i][j];
                    temp[0][1] = mat_arr[i][j + 1];
                    temp[1][0] = mat_arr[i + 1][j];
                    temp[1][1] = mat_arr[i + 1][j + 1];
                    mat_arr_robertSharp[i][j] = Math.abs(temp[0][0] - temp[1][1])
                                                + Math.abs(temp[0][1] - temp[1][0]);
                } else {    //处理最后一行和最后一列的像素
                    mat_arr_robertSharp[i][j] = mat_arr[i][j];
                }
            }
        }

        //合成图像
        Mat mat_robertSharp = new Mat(rows, cols, CvType.CV_32SC1);
        //将像素放入图像
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            //一次放入一行像素值
            mat_robertSharp.put(i, 0, mat_arr_robertSharp[i]);
        }

        return mat_robertSharp;

    }

    public static void main(String[] args) {
        RobertGradient rg = new RobertGradient();
        Mat mat = rg.robertSharping("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray.png");
        //将经过罗伯特梯度锐化后的图像写入文件
        Imgcodecs.imwrite("D:\\Project\\IDEA_Project\\RS01\\src\\rs01\\img\\2_gray_rg.png", mat);
    }
}

四、结果

1.读入的图像

2.经过罗伯特梯度处理后的图像