图像处理软件开发记录(二) 基本图像处理

爱被打了一巴掌 2022-08-26 08:13 207阅读 0赞

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本篇博客主要记录Image图像处理软件的基本图像处理，包括黑白图像、图像柔化、图像锐化。

**图像黑白化**

现在我们得到的大多数图像都是彩色图像，那么如果想要把它变成黑白图像，该怎么操作呢？

一个简单的方法就是——利用**cvtColor实现。**

> **cvtColor的原型如下：**
> 
> > **C++: void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )**

在cvtColor中利用CV\_BGR2GRAY,CV\_RGB2GRAY就可以实现从RGB图像转换为黑白图像。

转换公式如下：

**![\\text\{RGB\[A\] to Gray:\} \\quad Y  \\leftarrow 0.299  \\cdot R + 0.587  \\cdot G + 0.114  \\cdot B][text_RGB_A_ to Gray_ _quad Y _leftarrow 0.299 _cdot R _ 0.587 _cdot G _ 0.114 _cdot B]**

**Code：**

void MainWindow::on_actionBlackWhite_triggered()
    {
        cv::Mat bw;
        cv::cvtColor(image,bw,CV_BGR2GRAY);
        QImage bimg = QImage((const uchar*)(bw.data),bw.cols,bw.rows,QImage::Format_Indexed8);
        ui->Imagedisplaylabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(bimg));
        //ui->Imagedisplaylabel->setScaledContents(true);
        //ui->Imagedisplaylabel->resize(ui->Imagedisplaylabel->width(),ui->Imagedisplaylabel->height());
    
    }

**Example:**

![SouthEast][]![SouthEast 1][]

**References:**

> [彩色空间及cvtColor解析][cvtColor]

**图像柔化**

图像柔化其实也就是图像模糊（平滑），算是一个非常简单的操作。

**Code:**

void MainWindow::on_actionSmooth_triggered()
    {
        cv::Mat Smooth;
        cv::namedWindow("Ori");
        cv::imshow("Ori",image);
        cv::GaussianBlur(image,Smooth,cv::Size(5,5),5);
        cv::namedWindow("S");
        cv::imshow("S",Smooth);
    }

**Example:**

![SouthEast 2][]

**图像锐化**

所谓图像锐化就是要突出图像的边缘信息，加强图像的轮廓特征，以便于人眼的识别。图像锐化是与图像平滑相反的一类处理。它主要分为：空域处理方法和频域处理方法。这里要讲的是类似Photoshop的**unsharpe mask锐化**，从概念上讲，unsharpe mask就是首先从原图上生成一个模糊拷贝，用原图减去这个拷贝，得到原图的边界，类似于经过一次高斯过滤查找到图像的边界。这个图像边界就是我们需要的mask。

整个锐化过程如下所示：

![SouthEast 3][]

（上图改进方案见文献[Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking][]）

一个简单的实例：

![SouthEast 4][]

**Code:**

void MainWindow::on_actionSharpe_triggered()
    {
        cv::namedWindow("ori_s");
        cv::imshow("ori_s",image);
        cv::Mat sharpe;
        cv::GaussianBlur(image,sharpe,cv::Size(5,5),5);
        cv::addWeighted(image,1.5,sharpe,-0.6,0,sharpe);
        cv::namedWindow("sharpe");
        cv::imshow("sharpe",sharpe);
    }

**Example:**

![SouthEast 5][]

**References：**

> [SHARPENING: UNSHARP MASK][SHARPENING_ UNSHARP MASK]
> 
> [GUIDE TO IMAGE SHARPENING][]
> 
> [Unsharp masking\[Wikipedia\]][Unsharp masking_Wikipedia]
> 
> [利用unsharp mask锐化图像][unsharp mask]

**更多图像处理资源，请关注博客：[LinJM-机器视觉][LinJM-]微博：[林建民-机器视觉][-]**

[http_blog.csdn.net_column_details_imagep.html]: http://blog.csdn.net/column/details/imagep.html
[text_RGB_A_ to Gray_ _quad Y _leftarrow 0.299 _cdot R _ 0.587 _cdot G _ 0.114 _cdot B]: http://docs.opencv.org/_images/math/aec60f2c1832bb07ad040335189257e97afd00d6.png
[SouthEast]: https://img-blog.csdn.net/20140330220045000?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGlual9t/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast
[SouthEast 1]: /images/20220824/808e27f3176145078beb6126fcdd06b2.png
[cvtColor]: http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/18558659
[SouthEast 2]: /images/20220824/0fa94e6efe244f068512f57b223954ff.png
[SouthEast 3]: /images/20220824/3be0aa5263da4cffb972f75a3b114cca.png
[Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking]: http://www.ece.utah.edu/~mathews/publications/IP2000.pdf
[SouthEast 4]: /images/20220824/7c3c5cda268f411085c5d5e3dbf0bbd7.png
[SouthEast 5]: /images/20220824/db46ae915fdf476388ea627774aaf2e6.png
[SHARPENING_ UNSHARP MASK]: http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/unsharp-mask.htm
[GUIDE TO IMAGE SHARPENING]: http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/image-sharpening.htm
[Unsharp masking_Wikipedia]: http://en.wikipedia.org/wiki/Unsharp_masking
[unsharp mask]: http://pgfe.umassmed.edu/ou/archives/706
[LinJM-]: http://blog.csdn.net/linj_m
[-]: http://weibo.com/cengineer