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    Matlab编程实现图像滤镜效果

    实验的目的是按照PhotoShop中实现滤镜效果的步骤进行matlab程序编码,最后实现相应的滤镜效果。主要包含的滤镜效果有:浮雕效果、怀旧色风格、连环画效果、交叉冲印效果、光照效果、扩散(毛玻璃)效果、羽化效果、素描效果、强光效果等。

    原理介绍

    1.浮雕效果
    浮雕的算法是对图像的每一个点进行卷积处理,采用的矩阵如下:
    [1 0 0; 0 0 0; 0 0 -1];
    假设原图像为X,处理后的图像为Y。对于坐标为(i,j)点,其浮雕效果图的算法为Y(i,j)=X(i+1,j+1)-X(i-1,j-1)+128;X,Y的取值均在0~255之间。
    2.怀旧色效果
    怀旧风格滤镜是一种使图像颜色发黄的颜色风格。该滤镜模拟久置的相片发生褪色老化的效果。怀旧风格滤镜算法可以用一种点运算来表示,R、G、B分量的点运算映射函数分别如下所示:
    R = 0.393r+0.769g+0.189b (2-1)
    G = 0.349r+0.686g+0.168b (2-2)
    B = 0.272r+0.534g+0.131b (2-3)
    3.连环画效果
    连环画调色原理:连环画的效果与图像灰度化后的效果相似,它们都是灰度图,但连环画增大了图像的对比度,使整体明暗效果更强。算法如下:
    R = |g-b+g+r| × r/256; (2-4)
    G = |b-g+b+r| × r/256; (2-5)
    B = |b-g+b+r| × g/256; (2-6)
    4.交叉冲印效果
    交叉冲印还有一个名字叫正片负冲,经过该滤镜修饰的照片亮部变黄,暗部变蓝,色彩更加艳丽。交叉冲印滤镜的算法 可以用一种点运算来表示,R、G、B分量的点运算映射函数如下所示。
    在这里插入图片描述
    5.光照效果
    光照效果滤镜的实际原理为:光照强度按照像素点与光源的距离长度增加而逐渐衰减,当距离超过光照半径后光照强度为0,整幅图像的像素值修改为光照强度值加上原始值。根据该原理,设计该滤镜算法以下述方式进行滤波,式中X和Y表示光源的坐标,x和y表示待处理像素的坐标值,K表示光照强度系数,R表示光照半径,I表示像素值。
    在这里插入图片描述
    6.扩散(毛玻璃)效果
    PhotoShop里的扩散,就相当于毛玻璃的感觉。扩散原理:用当前点四周一定范围内任意一点的颜色来替代当前点颜色,最常用的是随机的采用相邻点进行替代。
    7.羽化效果
    在PhotoShop里,羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果。羽化值越大,朦胧范围越宽,羽化值越小,朦胧范围越窄。可根据你想留下图的大小来调节。算法如下:
    1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果;
    2.通过控制V值的大小实现范围控制;
    3.V = 255 × (当前点Point距中点距离的平方)s1 / (顶点距中点的距离平方 × mSize)s2;
    8.素描效果
    PhotoShop里面把彩色图片打造成素描的效果仅仅需要几步操作:
    1.去色(转为灰度图);
    2.复制去色图层,并且反色(反色相当于Y(i,j) = 255 - X(i,j));
    3.对反色图像进行高斯模糊;
    4.模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。减淡公式:C = MIN( A +(A×B)/(255-B, 255),其中C为混合结果,A为去色后的像素点,B为高斯模糊后的像素点。
    9.强光效果
    强光模式提高和降低图像亮度的规律以中性灰为中间点(灰度是127.5),大于127.5(比中性灰亮)时,提高背景图的亮度,小于127.5(比中性灰暗)时,降低背景图的亮度。
    1.R>127.5时 R = R + (255 - R) × (R - 127.5) / 127.5; (2-12)
    2.R<127.5时 R = R - R × (127.5 - R) / 127.5 = (R × R) / 127.5。 (2-13)

    实现代码

    %实现图像浮雕效果
    for k=1:d    % d--通道数
        for i=2:m-1 % m--行数
            for j=2:n-1 % n--列数
                img2(i,j,k) = img(i+1,j+1,k)-img(i-1,j-1,k)+128;%浮雕效果算法
                if img2(i,j,k)>255
                    img2(i,j,k) = 255; %像素值超过255的都置为255
                elseif img2(i,j,k)<0
                        img2(i,j,k) = 0; %像素值小于0的都置为0
                else
                        img2(i,j,k) = img2(i,j,k);
                end
            end
        end
    end
    
    %怀旧色效果
    for i=1:m
        for j=1:n
            img3(i,j,1) = 0.393*img(i,j,1)+0.769*img(i,j,2)+0.189*img(i,j,3);
            img3(i,j,2) = 0.349*img(i,j,1)+0.686*img(i,j,2)+0.168*img(i,j,3);
            img3(i,j,3) = 0.272*img(i,j,1)+0.534*img(i,j,2)+0.131*img(i,j,3);
        end
    end
    
    %连环画效果
    for i=1:m
        for j=1:n
            img4(i,j,1) = uint8(abs(uint16(img(i,j,2))-uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,1)) / 256);
            img4(i,j,2) = uint8(abs(uint16(img(i,j,3))-uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,1)) / 256);
            img4(i,j,3) = uint8(abs(uint16(img(i,j,3))-uint16(img(i,j,2))+uint16(img(i,j,3))+uint16(img(i,j,1))) * uint16(img(i,j,2)) / 256);
        end
    end
    img4 = rgb2gray(img4);%转为灰度图
    
    %交叉冲印效果
    for i=1:m
        for j=1:n
            if img(i,j,1)<128
                img5(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1))/ 16384);
            else
                img5(i,j,1) = uint8(256 - (256 - uint16(img(i,j,1))) * (256 - uint16(img(i,j,1))) * (256 - uint16(img(i,j,1))) / 16384);
            end
            
            if img(i,j,2)<128
                img5(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) * uint16(img(i,j,2)) / 128);
            else
                img5(i,j,2) = uint8(256 - (256 - uint16(img(i,j,2))) * (256 - uint16(img(i,j,2))) / 128);
            end
            
            img5(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) / 2 + 37);
        end
    end
    
    %光照效果
    K = 100;%光照强度系数
    R = 100;%光照半径
    X = n/2;%光源坐标
    Y = m/2;
    for i=1:m
        for j=1:n
            distance = sqrt((i-Y)*(i-Y) + (j-X)*(j-X));
            img6(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) + K * max(0,1-distance/R));
            img6(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) + K * max(0,1-distance/R));
            img6(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) + K * max(0,1-distance/R));
        end
    end
    
    %扩散(毛玻璃)效果
    img8 = img;
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            tmp = randi([0,9]);
            img7(i,j,1) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),1);
            img7(i,j,2) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),2);
            img7(i,j,3) = img(i-1+rem(tmp,3),j-1+mod(tmp,3),3);
        end
    end
    
    %羽化(模糊边缘)效果
    mSize = 0.6;
    centerX = n/2;
    centerY = m/2;
    diff = (centerX*centerX + centerY*centerY) * mSize;
    if n>m
        ratio = m/n;
    else
        ratio = n/m;
    end
    for i=1:m
        for j=1:n
            dx = centerX - j;
            dy = centerY - i;
            if n>m
                dx = dx * ratio;
            else
                dy = dy * ratio;
            end
            dstSq = dx * dx + dy * dy;
            
            V = 255 * dstSq / diff;
            img8(i,j,1) = img(i,j,1) + V;
            img8(i,j,2) = img(i,j,2) + V;
            img8(i,j,3) = img(i,j,3) + V;
        end
    end
    
    %素描效果
    img9_gray0= rgb2gray(img);%转为灰度图
    img9_gray1 = 255 - img9_gray0;%反色
    w = fspecial('gaussian',[5 5],5);%构造一个高斯滤波器
    img9_gray2 = imfilter(img9_gray1,w);%高斯模糊
    %模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。
    for i=1:m
        for j=1:n
            img9(i,j) = uint8(min(uint16(img9_gray0(i,j)) + (uint16(img9_gray0(i,j))*uint16(img9_gray2(i,j))) / (255 - uint16(img9_gray2(i,j))),255));
        end
    end
    
    %强光效果
    for i=1:m
        for j=1:n
            if img(i,j,1)>127.5
                img10(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) + (255 - uint16(img(i,j,1))) * (uint16(img(i,j,1))-127.5) / 127.5);
            else
                img10(i,j,1) = uint8(uint16(img(i,j,1)) * uint16(img(i,j,1)) / 127.5);
            end
            
            if img(i,j,2)>127.5
                img10(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) + (255 - uint16(img(i,j,2))) * (uint16(img(i,j,2))-127.5) / 127.5);
            else
                img10(i,j,2) = uint8(uint16(img(i,j,2)) * uint16(img(i,j,2)) / 127.5);
            end
            
            if img(i,j,3)>127.5
                img10(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) + (255 - uint16(img(i,j,3))) * (uint16(img(i,j,3))-127.5) / 127.5);
            else
                img10(i,j,3) = uint8(uint16(img(i,j,3)) * uint16(img(i,j,3)) / 127.5);
            end
        end
    end
    

    实验结果

    在这里插入图片描述
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    一、photoshop图像滤镜——浮雕算法


    浮雕的算法是对图像的每一个点进行卷积处理,采用的矩阵如下

     [10 0;0 0 0;00-1];


    假设原图像为X,处理后的图像为Y ,也就是说,对于坐标为(i,j)点,其浮雕效果图的算法为Y(i,j)=X(i-1,j-1)-X(i+1,j+1)+128。当然,X,Y的取值均在0~255之间。



    matlab代码如下:

    img=imread('9.jpg');
    size_info=size(img);
    height=size_info(1);
    width=size_info(2);
    spec_img=zeros(height,width,3);
    img_temp=rgb2gray(img);
    
    for i=2:height-1
        for j=2:width-1
            spec_img(i,j,:)=double(img(i-1,j-1,:))-double(img(i+1,j+1,:))+128;
        end
    end
       
    imshow(spec_img/255);


    原图:



    效果图:




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    二、photoshop图像滤镜——素描算法


        素描的算法,网络上有多种,但是效果并不是特别理想。熟悉photoshop的朋友都知道,把彩色图片打造成素描的效果仅仅需要几步操作:1、去色;2、复制去色图层,并且反色;3、对反色图像进行高斯模糊;4、模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。


        图像的去色较为简单,就不多解释。假设原图像为X,处理后的图像为Y ,也就是说,对于坐标为(i,j)点,反色为Y(i,j)=255-X(i,j)。高斯模糊相当与一个低通滤波器,朋友们可以找找和高斯模糊有关的资料。颜色减淡的算法是这样的:C =MIN( A +(A×B)/(255-B),255),其中C为混合结果,A为源像素点,B为目标像素点。



    matlab代码如下:


    I=imread('a1.jpg','jpg');
    imshow(I);
    figure();
    info_size=size(I);
    height=info_size(1);
    width=info_size(2);
    N=zeros(height,width);
    g=zeros(height,width);
    imggray=rgb2gray(I);
    out=zeros(height,width);
    
    spec=zeros(height,width,3);
    for i=1:height
        for j=1:width
            
            N(i,j)=255-imggray(i,j);
            
        end
    end
    
    for i=2:height-1
        for j=2:width-1
            sum=0;
            sum=1*double(N(i-1,j-1))+2*double(N(i-1,j))+1*double(N(i-1,j+1));
            sum=sum+2*double(N(i,j-1))+4*double(N(i,j))+2*double(N(i,j+1));
            sum=sum+1*double(N(i+1,j-1))+2*double(N(i+1,j))+1*double(N(i+1,j+1));
            sum=sum/16;
            g(i,j)=sum;
        end
    end
    
    for i=1:height
        for j=1:width
            b=double(g(i,j));
            a=double(imggray(i,j));
            temp=a+a*b/(256-b);
            out(i,j)=uint8(min(temp,255));
            
        end
    end
    imshow(out/255);

    处理后图像如下:



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  • 二、photoshop图像滤镜——素描算法 素描的算法,网络上有多种,但是效果并不是特别理想。熟悉photoshop的朋友都知道,把彩色图片打造成素描的效果仅仅需要几步操作:1、去色;2、复制去色图层,并且反色;3、对...

    二、photoshop图像滤镜——素描算法

     

        素描的算法,网络上有多种,但是效果并不是特别理想。熟悉photoshop的朋友都知道,把彩色图片打造成素描的效果仅仅需要几步操作:1、去色;2、复制去色图层,并且反色;3、对反色图像进行高斯模糊;4、模糊后的图像叠加模式选择颜色减淡效果。


        图像的去色较为简单,就不多解释。假设原图像为X,处理后的图像为Y ,也就是说,对于坐标为(i,j)点,反色为Y(i,j)=255-X(i,j)。高斯模糊相当与一个低通滤波器,朋友们可以找找和高斯模糊有关的资料。颜色减淡的算法是这样的:C =MIN( A +(A×B)/(255-B),255),其中C为混合结果,A为源像素点,B为目标像素点。


     

    matlab代码如下:

     

    I=imread('a1.jpg','jpg');  
    imshow(I);  
    figure();  
    info_size=size(I);  
    height=info_size(1);  
    width=info_size(2);  
    N=zeros(height,width);  
    g=zeros(height,width);  
    imggray=rgb2gray(I);  
    out=zeros(height,width);  
      
    spec=zeros(height,width,3);  
    for i=1:height  
        for j=1:width  
              
            N(i,j)=255-imggray(i,j);  
              
        end  
    end  
      
    for i=2:height-1  
        for j=2:width-1  
            sum=0;  
            sum=1*double(N(i-1,j-1))+2*double(N(i-1,j))+1*double(N(i-1,j+1));  
            sum=sum+2*double(N(i,j-1))+4*double(N(i,j))+2*double(N(i,j+1));  
            sum=sum+1*double(N(i+1,j-1))+2*double(N(i+1,j))+1*double(N(i+1,j+1));  
            sum=sum/16;  
            g(i,j)=sum;  
        end  
    end  
      
    for i=1:height  
        for j=1:width  
            b=double(g(i,j));  
            a=double(imggray(i,j));  
            temp=a+a*b/(256-b);  
            out(i,j)=uint8(min(temp,255));  
              
        end  
    end  
    imshow(out/255);  

    处理后图像如下:

     


     

    C代码如下:

    void rgb2gray(unsigned char r[1000][1000],unsigned char g[1000][1000],unsigned char b[1000][1000],unsigned char gray[1000][1000],int height,int width)
    {
      int i,j;
      for(i=0;i<height;i++)
          for(j=0;j<width;j++)
          {
         
              gray[i][j]=r[i][j]/3+g[i][j]/3+b[i][j]/3;
         
          }
    }
    
    
    void sketch(unsigned char output_r[1000][1000],unsigned char output_g[1000][1000],unsigned char output_b[1000][1000],unsigned char gray[1000][1000],int height,int width)
    {
        
        int i,j,sum;
        int a,b,temp;
        float ex;
        unsigned char inverse[1000][1000],guass_blur[1000][1000];
         for(i=0;i<height;i++)
            for(j=0;j<width;j++)
            {
         
               inverse[i][j]=255-gray[i][j];
          
            }
            
         for(i=1;i<height-1;i++)
            for(j=1;j<width-1;j++)
            {    
                
                sum=  inverse[i-1][j-1]+2*inverse[i-1][j  ]+  inverse[i-1][j+1]+
                    2*inverse[i  ][j-1]+4*inverse[i  ][j  ]+2*inverse[i  ][j+1]+
                      inverse[i+1][j-1]+2*inverse[i+1][j  ]+  inverse[i+1][j+1];
                
                sum=sum/16;
                
                guass_blur[i][j]=sum;
    
            }
            
            for(i=0;i<height;i++)
            for(j=0;j<width;j++)
            {    
                if((i==0)||(i==height-1)||(j==0)||(j==width-1))
                {
                guass_blur[i][j]=0;    
                }
    
            }
                 
        
            for(i=0;i<height;i++)
            for(j=0;j<width;j++)
            {
               b=guass_blur[i][j];
               a=gray[i][j];
               temp=a+a*b/(256-b);
               ex=temp*temp*1.0/255/255;
               temp=temp*ex;
               
               a=min(temp,255);
    
               output_r[i][j]=a;
               output_g[i][j]=a;
               output_b[i][j]=a;
          
            }
    }

     

    转载自:http://blog.csdn.net/wsfdl/article/details/7610634

    转载于:https://www.cnblogs.com/yinxiangpei/articles/3307571.html

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  • matlab 图像球面化变形

    2012-03-09 10:36:00
    类似于photoshop球面化滤镜,可调整各种参数,可用于图像批处理
  • 该代码分为以下几节: 1.用nxn高斯低通滤波器过滤输入...2. 使用以下方法计算步骤 1 产生的图像的拉普拉斯算子一个理想的面具(例如 3x3) 3. 找到步骤 2 中图像的零交叉点。 运行代码: [Ioutput]= marrfilter(I);
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  • 基于MATLAB gui 界面数字图像处理系统,包含去噪、增强、FFT、小波变换等数十种基本功能,还包括人脸检测,图像滤镜处理等功能
  • MATLAB|数字图像处理

    千次阅读 2021-01-03 14:00:45
    MATLAB是一个强大的软件,今天给大家分享一下如何不用函数(如im2bw)实现彩图转灰度图、二值图以及给图片加上绿色的滤镜!欢迎大家点赞、讨论!

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