【OpenCV】35 USM锐化增强算法

35 USM锐化增强算法

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread("../images/master.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

# sigma = 5、15、25
blur_img = cv.GaussianBlur(src, (0, 0), 5)
usm = cv.addWeighted(src, 1.5, blur_img, -0.5, 0)
cv.imshow("mask image", usm)

h, w = src.shape[:2]
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = usm
cv.putText(result, "original image", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "sharpen image", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("sharpen_image", result)
# cv.imwrite("D:/result.png", result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值Scale到0～255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。

USM锐化公式表示如下：
（源图像– w*高斯模糊）/（1-w）；其中w表示权重（0.1～0.9），默认为0.6

OpenCV中的代码实现步骤

1. 高斯模糊
2. 权重叠加
3. 输出结果

总结下Opencv中cv.addWeighted的用法

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])

• src1：第一个原数组.
• alpha：第一个数组元素权重
• src2：第二个原数组
• beta：第二个数组元素权重
• gamma：图1与图2作和后添加的数值。不要太大，不然图片一片白。总和等于255以上就是纯白色了。

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