OpenCV图像锐化

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实现原理

代码实现

结果

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实现原理

图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。

锐化可通过拉普拉斯算子实现。拉普拉斯算子作为一个常见的二阶微分算子，放在二维图像中可以表示为：

 其x方向相当于：获取x+1点和x点的差值d1，获取x点和x-1点的差值d2，然后d1-d2。

y方向同理。

代码实现

function.h

#pragma once
#include 
#include 
#include 
#include  
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
Mat Sharpen(Mat input, int percent, int type);

function.cpp

#include "function.h"
Mat Sharpen(Mat input, int percent, int type)
{
	Mat result;
	Mat s = input.clone();
	Mat kernel;
	switch (type)
	{
	case 0:
		kernel = (Mat_(3, 3) <<
			0, -1, 0,
			-1, 4, -1,
			0, -1, 0
			);
	case 1:
		kernel = (Mat_(3, 3) <<
			-1, -1, -1,
			-1, 8, -1,
			-1, -1, -1
			);
	default:
		kernel = (Mat_(3, 3) <<
			0, -1, 0,
			-1, 4, -1,
			0, -1, 0
			);
	}
	filter2D(s, s, s.depth(), kernel);
	result = input + s * 0.01 * percent;
	return result;
}

main.cpp

#include 
#include 
#include 
#include  
#include 
#include "function.h"
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat scr = imread("F:\\picture\\江.jpg");
	Mat res = Sharpen(scr, 50, 0);
	imshow("原图", scr);
	imshow("处理后", res);
	waitKey(0);
	return 0;
}

结果

原图

percent为50

percent为-50

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