Ps菜单：滤镜/锐化/USM 锐化Filter/Sharpen/USM Sharpen◆ ◆ ◆USM锐化滤镜工作原理两种颜色相交时，不改变颜色本身，而只是将其交线变得清楚一些，可使图像看起来更清晰，这正是人眼的一种观察特征。采用照相制版中的虚光蒙版（模糊遮罩）原理，通过加大图像中相邻像素间的颜色反差，使图像的不同颜色之间生成明显的分界线，从而提高图像整
前言接着前面一篇博客，第二部分主要介绍简单的图像平滑处理和图像锐化处理图像平滑图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息，保留低频信息，和通信原理里面信号的处理有点类似。平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。总的来说平滑处理的目的就是改善图像质量，消除噪音。 同时，根据滤波器的不同方法也不同，这里就举均值滤波的方式，还有高斯加权滤波，中值滤
锐化：可以简单的理解为突出，加强边界 锐化处理可以用空间微分来完成： 微分运算 梯度锐化 边缘检测sobel算子主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散型差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度值的近似值。 sobel卷积因子为： 看到这里或许会疑惑，卷积核系数是这样的呢？ 其实sobel算子对图像的处理过程，本质是一次差分、一次平滑的连续运算： 其中[1 0 -1]及其转置，分别表示水平差分和垂直差
本文主要讲解常见的图像锐化和边缘检测方法，即Sobel算子和Laplacian算子。
原创
2023-09-07 10:04:24
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算法概述基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物，写了很多文章)提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清
opencv–sobel算子【cv2.sobel()】 文章目录opencv--sobel算子【cv2.sobel()】1. 图像梯度2. Sobel算子3. 函数 cv2.Sobel()4. 例子 1. 图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像
我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
欢迎观看Photoshop教程，小编带大家了解锐化的原理以及如何应用基本的锐化。几乎任何照片都可以进行一些锐化，因为拍照的过程难免会柔化照片，要锐化这张照片，首先要来到「图层」面板，确保选中你想要锐化的图层，我们将它放大到 100%，以便我们可以在文档窗口中准确地判断锐化设置。将照片放大到 100% 的一种快捷方法，就是双击工具面板中的缩放工具。现在来到「滤镜」菜单，选择「转换为智能滤镜」以便我们
Sobel算子 原型 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) 函数返回其处理结果。 前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像；第二个参数是图像的
Python Imaging Library，简称PILpython图像处理库，这个库支持多种文件格式，并提供了强大的图像处理和图形处理能力。下面是我的学习笔记一、PIL库Image类解析（1）Image图片读取和创建方法方法描述Image.open(filename)根据参数加载图像文件Image.new(mode, size, color)根据给定参数创建一个新的图像Image.open(St
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2023-08-07 21:40:49
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参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！ 目录前言（1）图像锐化（2）图像边缘检测a. 图像边缘b. 边缘检测1. 一阶微分算算子、二阶微分算子2. 读取图像信息3. Sobel 算子4. Laplacian 算子5
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2023-08-30 15:01:23
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获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0)获取像素矩阵指针，索引i表示第i行，从0开始计数；获得当前指针const uchar* current = myImage.ptr(row);获取当前像素点P(row, col)的像素值p(row, col) = current[col];像素范围处理saturate_casts
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2023-07-28 15:18:32
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图像锐化处理目的：突出图像的细节，或者增强被模糊了的细节，增强图像边缘,便于提取目标物体的边界图像边缘的特点：在边缘上的灰度变化比较平缓，而在边缘两侧灰度变化较快，梯度值较大。通常是局部不连续的，且亮度变化最显著的部分。锐化的基本方法微分运算 在数学上对于离散的数据，使用差分来定义一元函数的一阶微分,公式如下 再用差分定义一元函数的二阶微分，则公式如下上述公式是一元的。同理，我们也可以推导到二元，
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2023-09-30 21:04:14
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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
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2023-08-23 16:25:31
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,2).........
原创
2023-05-21 16:42:57
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文章目录一、图像锐化的原理1、梯度法2、高通滤波二、使用edge函数实现边缘检测1、图像的线段检测2、edge函数3、roberts算子4、prewitt算子4、sobel算子5、canny算子6、图像二值化 一、图像锐化的原理 图像锐化的目的是凸显物体的细节轮廓，通常可以用梯度、Laplace算子和高通滤波来实现，下面一一说明：1、梯度法梯度计算可以参考 小白学习图像处理——canny边缘检
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2023-08-26 15:45:03
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一、实验目的与要求加深对图像增强及边缘检测技术的感性认识，应用MATLAB工具箱自带的处理函数或自己编程完成相关的工作，分析处理结果，巩固所学理论知识。熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器，针对不同类型和强度的噪声，进行滤波处理，体会并正确评价滤波效果，了解不同滤波方式的使用场合，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像平滑（去噪）：编写超限像素平滑法，灰度最相近的K个邻点平均法（函数名称
引言本篇主要想总结一下关于图像相关方面第三个知识点，为图像的一些基本处理。图像处理灰度图与阈值import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline
img=cv2.imread(r'./1200/picture4.jpg')
1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶微分的性质图像的锐化也就是增强图像的突变部分，那么我们也就对图像的恒定区域中，突
图像锐化 图像锐化，主要用于增强图像的边缘，及灰度跳变部分。因为图像中边缘及急剧变化部分与图像的高频分量有关，所以当利用高通滤波器衰减图像信号中的低频分量时就会相对的强调其高频分量，从而加强图像中的边缘急剧变化的部分，达到图像锐化的目的。 &nbs
