USM锐化是用来锐化图像边缘的，它通过调整图像边缘细节的对比度，并在边缘的两侧生成一条亮线一条暗线，使画面整体更加清晰。 USM锐化用公式描述很麻烦，这里干脆实现步骤列于下面： 1、备份图像原数据； 2、按给定半径对图像进行高斯模糊； &nbs
本节为opencv数字图像处理（8）：频率域滤波的第五小节，使用频率域滤波器进行图像的平滑与锐化，主要包括：理想低通/高通滤波器，巴特沃斯低通/高通滤波器、高斯低通/高通滤波器、频率域拉普拉斯算子、高频强调滤波器以及同态滤波的介绍和C++实现。1. 使用低通滤波器进行图像平滑 考虑图像中的边缘与其他尖锐的灰度转变对其傅里叶变换的高频内容有贡献，因此在频率域平滑图像可通过高频分量的衰减来达到，即低
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2024-08-20 16:58:22
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1. 获取图像像素指针CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U);Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，索引i表示第几行，从0开始计行数。获得当前行指针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]2. 像素范围处理satur
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2024-04-08 17:47:47
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# -*- coding:utf-8 —*-
import numpy as np
import cv2
# 目标:
# 获取像素值并修改
# 获取图像的信息
# 图像的RIO()
# 图象通道的拆分及合并
# step1: 获取图像的信息
# 读取图片 读入彩色图和灰度图
# color_img = cv2.imread("TestOpencv.jpg"
平滑图像：滤波器平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多， 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到)。平滑处理时需要用到一个 滤波器 。最常用的滤波器是 线性不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口，当使用这个滤波器平滑处理图像时，就把这个窗口滑过
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2024-04-03 21:10:25
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PS菜单：
滤镜/锐化/USM锐化
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，从而提高图像整体的清晰效果。
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2023-12-26 21:12:27
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USM锐化（Unsharp Mask Sharpening）是Adobe Photoshop中使用的一种锐化方法，它的原理和拉普拉斯锐化相似，都
# Python中的USM锐化技术详解
USM锐化（Unsharp Masking）是一种广泛应用于图像处理的技术，旨在增强图像的边缘和细节。在数字图像处理中，通过对图像进行锐化处理，使得图像看起来更加清晰、细节更加突出。本文将介绍USM锐化的原理，使用Python实现该技术，并提供完整的代码示例。
## USM锐化原理
USM锐化的基本原理是通过对图像的模糊版本与原图之间的差异进行增强，从
PS 图像滤镜— — USM 锐化
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2016-04-24 15:14:00
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本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 USM 锐化效果，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：
javascript:void(0)
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from skimage.filters import gaussian
file_name='D:/Visual Effects/PS
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2017-10-25 19:34:00
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1、boxFilter函数——方框滤波void boxFilter(InputArray src, //输入图像
OutputArray dst, //输出图像
int ddepth, //输出图像的深度，-1表示使用原图深度，即 src.depth（）
Size ksize, //内核的大小，Si
图像梯度、图像边缘图像梯度、图像边缘图像梯度、图像边缘
原创
2021-08-02 14:17:23
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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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# 项目方案：优化图像锐化效果
在图像处理领域，锐化是一项重要的技术，主要用于增强图像的细节和清晰度。USM（Unsharp Masking）技术是一种常见的图像锐化方法。本文将探讨如何调整USM的参数，以获得比较清晰的图像，并提供相应的代码示例。此外，我们将通过饼状图与旅行图，辅助说明在优化图像锐化过程中各项参数的重要性及其影响。
## 一、项目背景
在数字图像处理中，锐化的主要目的是提高
原创
2024-10-29 05:26:29
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前言图像锐化 (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。实现效果原图USM锐化Laplace锐化 上面三图从左到右分别是原图、USM锐化、Laplace锐化后的
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2024-05-27 16:07:44
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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。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到
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2023-10-17 14:07:19
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图象锐化建议先查看图像平滑 锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。图像均值滤波器可以使图像变模糊，是因为均值处理与积分相类似，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变得清晰。 常常采用基于一阶或二阶微分的锐化滤波器实现图像的锐化处理。一阶微分一阶微分是通过梯度法来实现的。对于图像f(i,j)，它在点
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2023-11-02 06:53:44
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对图像的滤波处理通常在图像上加一个滤波器，滤波器最常见的类型是线性滤波器，输出像素值由原始像素值加权值确定： g(i,j) =Σw,h f(i+w,j+h)*h(k,l), 其中h为卷积核，f为原始图像，g为目标图像。 3.2.1 boxfilter(方框滤波)方框滤波是滤波器中最简单的一种，每一个输出像素值是卷积内像素值的平均值。&nb
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2024-04-19 20:41:01
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【锐化介绍】图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为处理和处理两类。
原创
2024-10-11 16:57:50
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