Java 影像處理 - 增強影像銳度

在本節中，我們將學習如何使用高斯濾波器來提高影像的銳度。

首先，我們使用OpenCV函式GaussianBlur。它可以在Imgproc包中找到。其語法如下：

Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), sigmaX);

引數簡要描述如下：

序號	引數及描述
1	源影像它是源影像。
2	目標影像它是目標影像。
3	尺寸它是高斯核的大小。
4	sigmaX 它是高斯核在X方向上的標準差。

此外，我們使用OpenCV函式addWeighted將影像水印應用到影像上。它可以在Core包中找到。其語法如下：

Core.addWeighted(InputArray src1, alpha, src2, beta, gamma, OutputArray dst);

該函式的引數描述如下：

序號	引數及描述
1	src1 它是第一個輸入陣列。
2	alpha 它是第一個陣列元素的權重。
3	src2 它是第二個輸入陣列，其大小和通道數與src1相同。
4	Beta 它是第二個陣列元素的權重。
5	gamma 它是新增到每個和的標量。
6	dst 它是輸出陣列，其大小和通道數與輸入陣列相同。

除了GaussianBlur方法外，Imgproc類還提供了其他方法。它們簡要描述如下：

序號	方法及描述
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 它將影像從一個顏色空間轉換為另一個顏色空間。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 它使用特定的結構元素膨脹影像。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) 它均衡灰度影像的直方圖。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) 它將影像與核心進行卷積。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) 它使用高斯濾波器模糊影像。
6	integral(Mat src, Mat sum) 它計算影像的積分。

示例

以下示例演示瞭如何使用Imgproc和Core類對影像進行銳化：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
      try{
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), 10);
         Core.addWeighted(source, 1.5, destination, -0.5, 0, destination);
         Highgui.imwrite("sharp.jpg", destination);
      } catch (Exception e) {
      }
   }
}

輸出

執行給定程式碼後，將看到以下輸出：

原始影像

銳化後的影像

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