Java 图像处理 - 增强图像锐度

在本节中，我们将学习如何使用高斯滤波器来提高图像的锐度。

首先，我们使用OpenCV函数GaussianBlur。它可以在Imgproc包中找到。其语法如下：

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

参数简要描述如下：

序号	参数及描述
1	源图像它是源图像。
2	目标图像它是目标图像。
3	尺寸它是高斯核的大小。
4	sigmaX 它是高斯核在X方向上的标准差。

此外，我们使用OpenCV函数addWeighted将图像水印应用到图像上。它可以在Core包中找到。其语法如下：

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

该函数的参数描述如下：

序号	参数及描述
1	src1 它是第一个输入数组。
2	alpha 它是第一个数组元素的权重。
3	src2 它是第二个输入数组，其大小和通道数与src1相同。
4	Beta 它是第二个数组元素的权重。
5	gamma 它是添加到每个和的标量。
6	dst 它是输出数组，其大小和通道数与输入数组相同。

除了GaussianBlur方法外，Imgproc类还提供了其他方法。它们简要描述如下：

序号	方法及描述
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 它将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 它使用特定的结构元素膨胀图像。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) 它均衡灰度图像的直方图。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) 它将图像与内核进行卷积。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) 它使用高斯滤波器模糊图像。
6	integral(Mat src, Mat sum) 它计算图像的积分。

示例

以下示例演示了如何使用Imgproc和Core类对图像进行锐化：

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) {
      }
   }
}

输出

执行给定代码后，将看到以下输出：

原始图像

锐化后的图像

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