图像编程学习笔记9——图像的锐化

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。


(3.4)

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

/**

* 函数名: sharpening

* 功 能: 对图像进行锐化处理

*/

void Laplacian()

{

int temp[9] = {-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1}; //Laplacian 模版

int height = bmpInfoHeader.biHeight;

int width = bmpInfoHeader.biWidth;

int imgSize = bmpInfoHeader.biSizeImage;

int lineByte = (width * 8 +31) / 32 * 4; //每行像素所占字节数

//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

memcpy(pNewBmpData,pBmpData,imgSize); //把原图数据复制给pNewBmpData

//注意边界点不处理，所以i从1到高度-2，j类似

double temResult; //中间结果

for(int i = 1; i < height - 1; i++ )

{

for(int j = 1; j < width - 1; j++ )

{

temResult = (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j - 1) * temp[0]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j) * temp[1]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i-1) * lineByte + j + 1) * temp[2]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j - 1) * temp[3]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j) * temp[4]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i) * lineByte + j + 1) * temp[5]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j - 1) * temp[6]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j) * temp[7]);

temResult += (double)(*(pBmpData + (i+1) * lineByte + j + 1) * temp[8]);

*(pNewBmpData + i * lineByte + j) = temResult;

}

}

}