一：基本原理
图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做Unsharpen Mask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值Scale到0～255的RGB像素值范围之内。基于USM锐化的方法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。USM锐化公式表示如下：
（源图像– w*高斯模糊）/（1-w）；其中w表示权重（0.1～0.9），默认为0.6
二：实现步骤
1. 读入图像的像素数据
2. 对图像像素数据实现高斯模糊，
3. 根据输入参数w，对图像上的每个像素点，使用USM锐化公式计算每个像素点锐化之后的像素
4. 构建一张新的输出图像，返回显示
三：运行效果
四：代码实现
高斯模糊代码如下：
int width = image.getWidth(); int height = image.getHeight(); // generateKerneal(); generateKerneal2D(); int radius = (int)(this.sigma*2); // 二维高斯模糊 int[] pixels = new int[width*height]; int[] outPixels = new int[width*height]; getRGB(image, 0, 0 , width, height, pixels); int r=0, g=0, b=0; int r1=0, g1=0, b1=0; for(int row=0; row<height; row++) { int offset = row*width; for(int col=1; col<width-1; col++) { double sr=0, sg=0, sb=0; // 二维高斯窗口 for(int i=-radius; i<=radius; i++) { int roffset = row + i; if(roffset < 0) { roffset = 0; } if(roffset >= height) { roffset = height-1; } int offset1 = roffset*width; for(int j=-radius; j<=radius; j++) { int coffset = j+col; if(coffset < 0 ) { coffset = 0; } if(coffset >= width) { coffset = width-1; } r1 = (pixels[offset1+coffset]>>16)&0xff; g1 = (pixels[offset1+coffset]>>8)&0xff; b1 = (pixels[offset1+coffset]&0xff); sr += kernel2D[i+radius][j+radius]*r1; sg += kernel2D[i+radius][j+radius]*g1; sb += kernel2D[i+radius][j+radius]*b1; } } r = (int)sr; g = (int)sg; b = (int)sb; outPixels[offset+col]=(0xff<<24) | (r<<16) | (g << 8) | b; } }
基于高斯模糊的代码是USM锐化的代码如下：
int width = image.getWidth(); int height = image.getHeight(); int[] pixels1 = new int[width*height]; int[] pixels2 = new int[width*height]; getRGB(image, 0, 0 , width, height, pixels1); // 高斯模糊 BufferedImage blurImage = super.process(image); getRGB(blurImage, 0, 0 , width, height, pixels2); // USM 锐化 int[] output = new int[width*height]; int r=0, g=0, b=0; int r1=0, g1=0, b1=0; int r2=0, g2=0, b2=0; for(int i=0; i<pixels1.length; i++) { r1 = (pixels1[i] >> 16)&0xff; g1 = (pixels1[i] >> 8)&0xff; b1 = pixels1[i]&0xff; r2 = (pixels2[i] >> 16)&0xff; g2 = (pixels2[i] >> 8)&0xff; b2 = pixels2[i]&0xff; r = (int)((r1-weight*r2)/(1-weight)); g = (int)((g1-weight*g2)/(1-weight)); b = (int)((b1-weight*b2)/(1-weight)); output[i]=(0xff<<24) | (clamp(r)<<16) | (clamp(g) << 8) | clamp(b); } BufferedImage dest = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB); setRGB(dest, 0, 0, width, height, output); return dest;
其中BufferedImage blurImage = super.process(image);调用的代码为高斯模糊
