opencv 图像锐化_OpenCV之USM 锐化增强算法

python代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("./test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# sigma = 5、15、25
blur_img = cv.GaussianBlur(src, (0, 0), 5)
usm = cv.addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0)
cv.imshow("mask image", usm)

h, w = src.shape[:2]
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = usm
cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "sharpen image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("sharpen_image", result)
cv.imwrite("./result.png", result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

C++代码：

#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {
	Mat src = imread("./test.png");
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image...n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);

	Mat blur_img, usm;
	GaussianBlur(src, blur_img, Size(0, 0), 25);
	addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0, usm);
	imshow("mask image", usm);

	waitKey(0);
	return 0;
}

图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值Scale到0～255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。

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MachineLP/OpenCV-​github.com