Question

我希望有人可以看一下我用PILLOW设计的这种锐化算法并向我解释为什么它没有给图像带来理想的锐化效果。当应用于我的样本图像时，它真的看起来像废话。我已经为此工作了好几天，但在提高锐化效果的质量或算法本身的效率方面都没有取得多大进展。理想情况下，我正在寻找一种微妙的锐化效果或者可以轻松缩放的东西。我非常感谢可以提供的任何帮助或见解。以下是我用来提出此算法的来源：

http://lodev.org/cgtutor/filtering.html#Sharpen

http://www.foundalis.com/res/imgproc.htm

from PIL import *
from PIL import Image
import os
os.chdir(r"C:")
filter1=9
filter2=-1


def sharpen2(photo,height,width,filter1,filter2):
    for y in range(1,height-1):
        for x in range(1,width-1):

            (r,g,b)=photo.getpixel((x,y))
            r=int(r*filter1)
            g=int(g*filter1)
            b=int(b*filter1)

            (r1,g1,b1)=photo.getpixel((x-1,y-1))
            r1=int(r1*filter2)
            g1=int(g1*filter2)
            b1=int(b1*filter2)

            (r2,g2,b2)=photo.getpixel((x,y-1))
            r2=int(r2*filter2)
            g2=int(g2*filter2)
            b2=int(b2*filter2)

            (r3,g3,b3)=photo.getpixel((x+1,y-1))
            r3=int(r3*filter2)
            g3=int(g3*filter2)
            b3=int(b3*filter2)

            (r4,g4,b4)=photo.getpixel((x-1,y))
            r4=int(r4*filter2)
            g4=int(g4*filter2)
            b4=int(b4*filter2)

            (r5,g5,b5)=photo.getpixel((x+1,y))
            r5=int(r5*filter2)
            g5=int(g5*filter2)
            b5=int(b5*filter2)

            (r6,g6,b6)=photo.getpixel((x-1,y+1))
            r6=int(r6*filter2)
            g6=int(g6*filter2)
            b6=int(b6*filter2)

            (r7,g7,b7)=photo.getpixel((x,y+1))
            r7=int(r7*filter2)
            g7=int(g7*filter2)
            b7=int(b7*filter2)

            (r8,g8,b8)=photo.getpixel((x+1,y+1))
            r8=int(r8*filter2)
            g8=int(g8*filter2)
            b8=int(b8*filter2)

            rfPixel=r+r1+r2+r3+r4+r5+r6+r7+r8
            if rfPixel>255:
                rfPixel=255
            elif rfPixel<0:
                rfPixel=0

            gfPixel= g+g1+g2+g3+g4+g5+g6+g7+g8
            if gfPixel>255:
                gfPixel=255
            elif gfPixel<0:
                gfPixel=0

            bfPixel=b+b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7+b8
            if bfPixel>255:
                bfPixel=255
            elif bfPixel<0:
                bfPixel=0

            photo.putpixel((x,y),(rfPixel,gfPixel,bfPixel))    
    return photo


photo=Image.open("someImage.jpg").convert("RGB")
photo2=photo.copy()
height=photo.height
width=photo.width
x=sharpen2(photo,height,width,filter1,filter2)

Answer 1

您可能会将结果保存到从中获取像素数据的同一图像。当你到达一个像素时，它的一些邻居已被过滤后的数据所取代，有些则没有。一开始误差很小，但加起来。

要修复：将结果保存到其他图像，例如filtered_photo.putpixel（...）。你必须先创建一个空白的filtered_photo。

另一个大问题（由@Mark Ransom提到）是你可能想要filter1 = 1.1和filter2 = -0.1或者其他东西。使用9和-1将使大多数值超出范围。

更好的实现：不要在python代码中循环遍历每个像素，使用numpy一次处理整个图像，它会更快（和更短的代码）。通常的锐化实现是从原始图像中减去高斯滤波后的图像，这是一个使用numpy和ndimage（或skimage）的单线程。

用Python编码的图像锐化算法

1 个答案: