JavaDIP-画像の鮮明さの向上

この章では、ガウスフィルターを使用して画像の鮮明度を上げる方法を学びます。

最初に使用します OpenCV 関数 GaussianBlur。それは下にありますImgprocパッケージ。その構文を以下に示します-

Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), sigmaX);

パラメータについて簡単に説明します-

シニア番号	パラメータと説明
1	source ソース画像です。
2	destination 行き先画像です。
3	Size ガウスカーネルサイズです。
4	sigmaX X方向のガウスカーネル標準偏差です。

さらに、 OpenCV 関数 addWeighted画像に画像透かしを適用します。それは下にありますCoreパッケージ。その構文を以下に示します-

Core.addWeighted(InputArray src1, alpha, src2, beta, gamma, OutputArray dst);

この関数のパラメータを以下に説明します-

シニア番号	パラメータと説明
1	src1 最初の入力配列です。
2	alpha これは、最初の配列要素の重みです。
3	src2 これは、src1と同じサイズとチャネル番号の2番目の入力配列です。
4	Beta これは、2番目の配列要素の重みです。
5	gamma これは、各合計に追加されるスカラーです。
6	dst これは、入力配列と同じサイズとチャネル数を持つ出力配列です。

GaussianBlurメソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。それらは簡単に説明されています-

シニア番号	方法と説明
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を拡張します。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) イメージをカーネルと組み合わせます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、ImgprocとCoreクラスを使用して画像にシャープネスを適用する方法を示しています。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) {
      try{
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
         Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination, new Size(0,0), 10);
         Core.addWeighted(source, 1.5, destination, -0.5, 0, destination);
         Highgui.imwrite("sharp.jpg", destination);
      } catch (Exception e) {
      }
   }
}