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[C#][opencvsharp]winform实现自定义卷积核锐化和USM锐化

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git clone firc-dataset
发布2025-07-17 12:42:34
发布2025-07-17 12:42:34
2020
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【锐化介绍】

图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强

一、为什么要用USM锐化?

上一篇讲拉普拉斯锐化,不能提供精细的调整,在photoshop中采用USM(Unsharp mask)可以进一步优化。目的是:

  1. 可以微调锐化程度
  2. 设置锐化阈值,想针对边界更清晰的点锐化处理,这个清晰程度就是锐化阈值
二、USM锐化原理
第一步:对原图进行模糊,然后用原图 - 模糊图,得到一张差值,差值即像素颜色突变的点,即边界
第二步:原图 + 差值,即边界处得到增强

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

二:实现步骤

1. 读入图像的像素数据

2. 对图像像素数据实现高斯模糊,

3. 根据输入参数w,对图像上的每个像素点,使用USM锐化公式计算每个像素点锐化之后的像素

4. 构建一张新的输出图像,返回显示

【界面展示】

【效果展示】

自定义卷积核锐化

USM锐化

【测试环境】

vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.8.0

【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88801105

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原始发表:2024-02-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 一、为什么要用USM锐化?
  • 二、USM锐化原理
    • 第一步:对原图进行模糊,然后用原图 - 模糊图,得到一张差值,差值即像素颜色突变的点,即边界
    • 第二步:原图 + 差值,即边界处得到增强
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