OpenCV使用双边滤波以及锐化算子实现图片的美颜以及提升清晰度操作_opencv提高图像清晰度

1、概述

　　案例：使用双边滤波对图片进行美化。特性：双边滤波能够很好的保留边缘的同时抑制平坦区域的噪声。也就是下图的人脸看上去更平滑了，而且还不影响头发手的部分。

　　实现步骤：先试用bilateralFilter对图片进行过滤，然后再利用filter2D的锐化算子提升图片的整体的清晰度。

2、展示效果

　比较左图和右图会发现，左图人脸上的痔没有了。整体看上去也更平滑了。下图相对于右图来说，清晰度更高了，棱角更分明 。

3、示例代码

//中值滤波对椒盐噪声有很好的的抑制作用
//原理：卷积核所圈定范围取中位数
//均值滤波无法克服边缘像素信息丢失的缺陷。原因是均值滤波是基于平局权重。高斯模糊部分克服了该缺陷，但是无法完全避免，因为没有考虑像素值的不同。
//高斯双边模糊是边缘保留的滤波方法，避免了边缘信息丢失，保留了像素轮廓不变。
 
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main(int argc, char const *argv[])
{
    //加载图形
    Mat src = imread("girl.jpg");
    if(!src.data){
        cout<< "can't load image ..."<< endl;
        return -1;
    }
 
    imshow("src",src);
 
    //中值模糊
    // Mat mediaBlurMat;
    // medianBlur(src,mediaBlurMat,3);
    // imshow("mediaBlurMat",mediaBlurMat);
     
    //高斯双边滤波
    Mat bilateralMat;
    /**
     * 双边滤波参数说明：
     * 15--->计算半径，半径之内的都会被纳入计算，如果提供-1则根据sigma space参数进行计算
     * 100--->sigma color 决定多少差值之内的像素会被计算
     * 5----->sigma space 如果d的值大于0则申明无效，否则根据他来计算d的值
     **/
    bilateralFilter(src,bilateralMat,15,50,5);
    imshow("bilateralMat",bilateralMat);
 
    //对双边滤波后的图像执行锐化操作，提升图片的棱角以及清晰度
    Mat resultImage;
    Mat kernel = (Mat_<int>(3,3)<< 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    filter2D(bilateralMat,resultImage,-1,kernel,Point(-1,-1),0);
    imshow("resultImage",resultImage);
 
    waitKey(0);
    return 0;
}

本文福利，莬费领取Qt开发学习资料包、技术视频，内容包括（C++语言基础，Qt编程入门，QT信号与槽机制，QT界面开发-图像绘制，QT网络，QT数据库编程，QT项目实战，QSS，OpenCV，Quick模块，面试题等等）↓↓↓↓↓↓见下面↓↓文章底部点击莬费领取↓↓