【OpenCV 例程200篇】65. 圖像銳化——Scharr 算子

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3. 空間域銳化濾波（高通濾波）

圖像模糊通過平滑（加權平均）來實現，類似于積分運算。圖像銳化則通過微分運算（有限差分）實現，使用一階微分或二階微分都可以得到圖像灰度的變化值。

圖像銳化的目的是增強圖像的灰度跳變部分，使模糊的圖像變得清晰。圖像銳化也稱為高通濾波，通過和增強高頻，衰減和抑制低頻。圖像銳化常用于電子印刷、醫學成像和工業檢測。

圖像梯度提取方法簡單直接，能夠有效的描述圖像的原始狀態，因此發展出多種圖像梯度算子：Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、Scharr。

3.5 Scharr 算子

Scharr 算子也稱為 Scharr 濾波器，計算 x 軸或 y 軸方向的圖像差分。

Scharr 算子是 Soble 算子在 ksize=3 時的優化，與 Soble 的速度相同，且精度更高。Scharr 算子與 Sobel 算子的不同點是在平滑部分，其中心元素占的權重更重，相當于使用較小標準差的高斯函數，也就是更瘦高的模板。

Scharr 算子的卷積核為：
$$G_x=?\begin{array}{ccc}?3& 0& 3\\ ?10& 0& 10\\ ?3& 0& 3\end{array}?,G_y=?\begin{array}{ccc}?3& 10& ?3\\ 0& 0& 10\\ 3& 10& 3\end{array}?$$

Scharr 算子很容易通過卷積操作 cv.filter2D 實現，OpenCV 也提供了函數 cv.Scharr 實現 Scharr 算子。

函數說明：

cv.Scharr(src, ddepth, dx, dy[, dst[, scale[, delta[, borderType]]]]) → dst

參數說明：

• src：輸入圖像
• dst：輸出圖像，大小和類型與 src 相同
• ddepth：輸出圖片的數據深度，由輸入圖像的深度進行選擇
• dx：x 軸方向導數的階數
• dy：y 軸方向導數的階數
• scale：縮放比例因子，可選項，默認值為 1
• delta：輸出圖像的偏移量，可選項，默認值為 0
• borderType：邊界擴充的類型，注意不支持對側填充（BORDER_WRAP）

例程 1.80：圖像銳化：Scharr 算子

# 1.80：圖像銳化：Scharr 算子# img = cv2.imread("../images/Fig0338a.tif", flags=0) # NASA 月球影像圖img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=0)# 使用函數 filter2D 實現 Scharr 算子kernScharrX = np.array([[-3, 0, 3], [-10, 0, 10], [-3, 0, 3]]) # ScharrX kernelkernScharrY = np.array([[-3, 10, -3], [0, 0, 10], [3, 10, 3]]) # ScharrY kernel# 使用 cv2.Scharr 實現 Scharr 算子ScharrX = cv2.Scharr(img, cv2.CV_16S, 1, 0) # 計算 x 軸方向ScharrY = cv2.Scharr(img, cv2.CV_16S, 0, 1) # 計算 y 軸方向absX = cv2.convertScaleAbs(ScharrX) # 轉回 uint8absY = cv2.convertScaleAbs(ScharrY) # 轉回 uint8ScharrXY = cv2.addWeighted(absX, 0.5, absY, 0.5, 0) # 用絕對值近似平方根plt.figure(figsize=(10, 6))plt.subplot(141), plt.axis('off'), plt.title("Original")plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(142), plt.axis('off'), plt.title("ScharrX")plt.imshow(ScharrX, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(143), plt.axis('off'), plt.title("ScharrY")plt.imshow(ScharrY, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(144), plt.axis('off'), plt.title("ScharrXY")plt.imshow(ScharrXY, cmap='gray')plt.tight_layout()plt.show()

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（本節完）

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總結

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