Opencv之Unsharp Mask(USM)锐化

1.介绍

USM技术是通过增强图像的高频部分的内容来提高视觉效果，用具体的公式表达即为：y(n,m)= x(n,m)+ λz(n,m) ，其中， x(n,m)为输入图像，y(n,m)为输出图像，而z(n,m)为校正信号，一般是通过对x进行高通滤波获取。λ是用于控制增强效果的的一个缩放因子。在传统的USM算法中，z(n,m)一般可以通过拉普拉斯锐化，但传统的USM算法一般效果不好。

本文主要是介绍Photoshop的自适应USM锐化，其有三个控制参数：半径、数量、阈值。

1）高斯模糊是低通滤波，原始图片 - 低通滤波之后的图片 = 高通结果

2）自适应表现：如果原值和低通的差异的绝对值大于指定的阈值，才对该点进行锐化

2.代码

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <math.h>using namespace cv;
using namespace std;void sharp(const Mat& src, Mat& dst, const int& Radius, const int& Threshold, const int& Amount) {int height = src.rows;int width = src.cols;GaussianBlur(src, dst, cv::Size(Radius, Radius), 2, 2);for (int h = 0; h < height; ++h) {for (int w = 0; w < width; ++w) {int bValue = src.at<Vec3b>(h, w)[0] - dst.at<Vec3b>(h, w)[0];int gValue = src.at<Vec3b>(h, w)[1] - dst.at<Vec3b>(h, w)[1];int rValue = src.at<Vec3b>(h, w)[2] - dst.at<Vec3b>(h, w)[2];if (abs(bValue) > Threshold) {bValue = src.at<Vec3b>(h, w)[0] + Amount * bValue / 100;if (bValue > 255)bValue = 255;else if (bValue < 0)bValue = 0;dst.at<Vec3b>(h, w)[0] = bValue;}if (abs(gValue) > Threshold) {gValue = src.at<Vec3b>(h, w)[1] + Amount * gValue / 100;if (gValue > 255)gValue = 255;else if (gValue < 0)gValue = 0;dst.at<Vec3b>(h, w)[1] = gValue;}if (abs(rValue) > Threshold) {rValue = src.at<Vec3b>(h, w)[2] + Amount * rValue / 100;if (rValue > 255)rValue = 255;else if (rValue < 0)rValue = 0;dst.at<Vec3b>(h, w)[2] = rValue;}}}
}int main() {Mat src = imread("Lena.jpg");Mat dst = Mat(src.rows, src.cols, src.type());sharp(src, dst, 201, 0, 50);imshow("src", src);imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}

效果图：

3.参考资料

https://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/05/19/3086388.html

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