OpenCV图像处理空间域图像增强（图像锐化 1 基于拉普拉斯算子）

http://ggicci.blog.163.com/blog/static/210364096201262123236955/
OpenCV
OpenCV 图像锐化
拉普拉斯算子 ( Laplacian operator )

Quote :

It is indeed a well-known result in image processing that if you subtract its Laplacian from an image, the image edges are amplified giving a sharper image. [From OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook]

对于求一个锐化后的像素点（sharpened_pixel），这个基于拉普拉斯算子的简单算法主要是遍历图像中的像素点，根据领域像素确定其锐化后的值

计算公式：sharpened_pixel = 5 * current – left – right – up – down ; [见Code1]

当一个运算是通过领域像素进行的时候，我们通常用一个矩阵来表示这种运算关系，也就是我们经常所说的 核 (Kernel) 。那么上面的 锐化滤波器 (Sharpening Filter) 就可以用这个矩阵表示为它的核：

	-1
-1	5	-1
	-1

因为滤波在图像处理中是一个非常普通且常用的操作，所以OpenCV里面已经定义了一个特殊的函数用来执行这个操作。要使用它的话只需要定义一个核，然后作为参数传递就行了。[见Code2]

Code 1 :

/*

    Author  :　Ggicci

    Date    :  2012.07.19

    File    :  sharp.h

*/

#pragma once

#include <opencv\cv.h>

using namespace cv;

namespace ggicci

    void sharpen(const Mat& img, Mat& result);

/*

    Author  :　Ggicci

    Date    :  2012.07.19

    File    :  sharp.cpp

*/

#include "sharp.h"

void ggicci::sharpen(const Mat& img, Mat& result)

    result.create(img.size(), img.type());

    //处理边界内部的像素点, 图像最外围的像素点应该额外处理

    for (int row = 1; row < img.rows-1; row++)

        //前一行像素点

        const uchar* previous = img.ptr<const uchar>(row-1);

        //待处理的当前行

        const uchar* current = img.ptr<const uchar>(row);

        //下一行

        const uchar* next = img.ptr<const uchar>(row+1);

        uchar *output = result.ptr<uchar>(row);

        int ch = img.channels();

        int starts = ch;

        int ends = (img.cols - 1) * ch;

        for (int col = starts; col < ends; col++)

            //输出图像的遍历指针与当前行的指针同步递增, 以每行的每一个像素点的每一个通道值为一个递增量, 因为要考虑到图像的通道数

            *output++ = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - current[col-ch] - current[col+ch] - previous[col] - next[col]);

    } //end loop

    //处理边界, 外围像素点设为 0

    result.row(0).setTo(Scalar::all(0));

    result.row(result.rows-1).setTo(Scalar::all(0));

    result.col(0).setTo(Scalar::all(0));

    result.col(result.cols-1).setTo(Scalar::all(0));

/*

    Author  :  Ggicci

    Date    :  2012.07.19

    File    :  main.cpp

*/

#include <opencv\highgui.h>

#pragma comment(lib, "opencv_core231d.lib")

#pragma comment(lib, "opencv_highgui231d.lib")

#pragma comment(lib, "opencv_imgproc231d.lib")

using namespace cv;

#include "sharp.h"

int main()

    Mat lena = imread("lena.jpg");

    Mat sharpenedLena;

    ggicci::sharpen(lena, sharpenedLena);

    imshow("lena", lena);

    imshow("sharpened lena", sharpenedLena);

    cvWaitKey();

    return 0;

Output 1 :

Code 2 :

   1: int main()

   2: {

   3:     Mat lena = imread("lena.jpg");

   4:     Mat sharpenedLena;

   5:     Mat kernel = (Mat_<float>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);

   6:     cv::filter2D(lena, sharpenedLena, lena.depth(), kernel);

7:

   8:     imshow("lena", lena);

   9:     imshow("sharpened lena", sharpenedLena);

  10:     cvWaitKey();

  11:     return 0;

  12: }

Output 2 :

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