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图像编程学习笔记9――图像的锐化

2016-09-28 00:00:00 广州睿丰德信息科技有限公司 阅读
睿丰德科技 专注RFID识别技术和条码识别技术与管理软件的集成项目。质量追溯系统、MES系统、金蝶与条码系统对接、用友与条码系统对接

锐化(sharpening)和平滑恰恰相反,它是通过增强高频分量来减少图象中的模糊,因此又称为高通滤波(high passfilter)。锐化处理在增强图象边缘的同时增加了图象的噪声。

常用的锐化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板(见(3.4)式),又是个数学家的名字,可见学好数学,走遍天下都不怕。

 

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容易看出拉普拉斯模板的作法:先将自身与周围的8个象素相减,表示自身与周围象素的差别;再将这个差别加上自身作为新象素的灰度。可见,如果一片暗区出现了一个亮点,那么锐化处理的结果是这个亮点变得更亮,增加了图象的噪声。

因为图象中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域,所以锐化模板在边缘检测中很有用,这一点将在后面详细介绍。

功能实现code:

 

[cpp] view plaincopy  
  1. /** 
  2. * 函数名: sharpening 
  3. * 功  能: 对图像进行锐化处理 
  4. */  
  5. void Laplacian()  
  6. {  
  7.     int temp[9] = {-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1};   //Laplacian 模版  
  8.     int height = bmpInfoHeader.biHeight;     
  9.     int width = bmpInfoHeader.biWidth;    
  10.     int imgSize = bmpInfoHeader.biSizeImage;  
  11.     int lineByte = (width * 8 +31) / 32 * 4;  //每行像素所占字节数  
  12.     //处理是基于原图的,所以原图的数据不能改变,用pNewBmpData存储改变之后的数据  
  13.     memcpy(pNewBmpData,pBmpData,imgSize);   //把原图数据复制给pNewBmpData  
  14.     //注意边界点不处理,所以i从1到高度-2,j类似  
  15.     double temResult;  //中间结果  
  16.     for(int i = 1; i < height - 1; i++ )  
  17.     {  
  18.         for(int j = 1; j < width - 1; j++ )  
  19.         {  
  20.             temResult = (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j - 1) * temp[0]);  
  21.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j) * temp[1]);  
  22.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j + 1) * temp[2]);  
  23.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j - 1) * temp[3]);  
  24.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j) * temp[4]);  
  25.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j + 1) * temp[5]);  
  26.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j - 1) * temp[6]);  
  27.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j) * temp[7]);  
  28.             temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j + 1) * temp[8]);  
  29.             *(pNewBmpData + i * lineByte + j) = temResult;  
  30.         }  
  31.     }  
  32. }  
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