PhotoShop算法实现进阶-模糊滤镜-平滑（二十一）

PhotoShop算法实现进阶-模糊滤镜-平滑（二十一）

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         模糊滤镜主要用来修饰边缘过于清晰，或者对比度过于强烈的图像，或者图像中含有大量噪声，通过图像平滑可以使图像变得更加柔和。一般情况下，在空间域内可以用邻域平均来使图像灰度平滑过度，达到柔和效果；在频率域内，由于噪声多在高频段，因此可以采用低通滤波来达到目的。

         模板操作是数字图像处理中经常用到的一种运算方法，图像平滑、锐化、细化及边缘检测等都要用到模板操作。模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅和本像素的灰度相关，而且和其邻域点的值有关。模板运算在数学中描述的是卷积运算。理解卷积的最好方法就是将它看做一个加权求和的过程。卷积时使用的权用一个小矩阵来表示，矩阵的大小一般是奇数，而且与使用的区域大小相同。这种权矩阵叫做卷积核，区域中的每个像素分别于卷积核中的每个元素对应相乘，所有乘积之和，就称为该区域中心像素的新值。

卷积核中的每个元素叫做卷积系数，卷积核中卷积系数的大小、方向及排列次序决定图像卷积后处理的最终效果。改变卷积核中的加权系数，会影响到综合的数值与符号，从而影响到所求像素的新值。常用卷积核有3×3、5×5、7×7等，所有卷积核的行、列都是奇数。均值滤波、高斯滤波以及各种自定义的滤波都可以通过模板操作来实现。

       算法实现：

// 模板操作
// temp:卷积核的加权系数（一般都进行了归一化）
// kSize:卷积核的大小3、5、7等（3×3、5×5、7×7）
void PhotoShop::TemplateBlur(cv::Mat &img, cv::Mat &dst, double temp[], int kSize)
{
	int height = img.rows;
	int width = img.cols;
	int chns = img.channels();
	int border = (kSize-1)/2;
	int totalNum = kSize*kSize;
	int iMid = (totalNum-1)/2;

	if ( dst.empty())
		dst.create(height, width, img.type());

	int i, j, k, p , q;
	float sum = 0;
	int index = 0;

	for ( i =border; i<height-border; i++)
	{
		unsigned char* dstData = (unsigned char*)dst.data + dst.step*i;
		for ( j=border; j<width-border; j++)
		{
			for ( k=0; k<chns; k++)
			{
				sum = 0;
				index = 0;
				for ( p = -border; p<=border; p++)
				{
					for ( q = -border; q<=border; q++)
					{
						sum += getPixel(img, i+p, j+q, k)*temp[index];
						index++;
					}
				}
				
				dstData[j*chns+k] = saturate_cast<uchar>(sum);				
			}	// for k	
		}
	}
}

还有很多其他模板，用户也可以根据自己需要定义多种模板。

          以下是均值模板的测试效果：

从图上可以看到，原图中头发线条明显在处理后的图像中显得很柔和，其他区域也显得柔和多了，如美女手里的羽毛。

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