【视频图像取证篇】模糊图像增强技术之锐化类滤波场景应用小结

模糊图像增强技术之锐化类滤波场景应用小结---【蘇小沐】

（一）锐化类滤波器

模糊消除类滤波器（Remove blur / Unsharpness）。

通用去模糊滤波器：针对大部分模糊场景。

能消除模糊的前提是视频图像较为清晰，能看清基本轮廓。

1、锐化滤波器（Sharpen filter）

1、用于增强图像中的局部特征。

2、作为通用的锐化滤波器使用，用于图像的预处理。

例如，对于打印图像，此滤波器可以补偿因打印机设备造成的图像模糊。

【参数】 强度：将原始图像与偏差图像重新组合时使用的权重因子。强度=0会生成原始图像；100 只生成纠正图像；50 将生成1：1的混合图像。

•X：模糊内核的水平大小，一个用于计算模糊像素值的卷积核权重矩形框。

•Y：模糊内核的垂直大小，一个用于计算模糊像素值的卷积核权重矩形框。

 颜色：确定旋转输出图像的大小。 原始：与输入图像大小相同； 最大值：大小等于最大输出图像，它正好适配于原始图像内容。

缺点	代替
图像噪声以及伪影也会被放大	 使用轮廓增强滤波器. 对于运动产生的模糊：运动去模糊滤波器. 对于相机失焦造而成的模糊：失焦去模糊滤波器. 针对大部分模糊：通用去模糊滤波器

2、轮廓增强滤波器（Contour enhancement filter）

需要对图像的轮廓进行增强放大处理，轮廓增强滤波器可以生成锐化的图像

【参数】强度：将原始图像与完全滤波器处理结果重新组合时使用的权重因子。强度 0 表示原始图像，100 表示完全处理轮廓图像，50 表示 1：1 混合. 变量：使用的滤波器种类(例如拉普拉斯、墨西哥帽小波变换等) 。

 拉普拉斯：可生成精细的深色和浅色轮廓，但对噪音非常敏感。 墨西哥帽：可生成粗犷的深色和浅色轮廓，但对噪音非常敏感。 Prewitt：只有较轻的轮廓，但对噪音不太敏感。 索贝尔：只有较浅的轮廓，而且对噪音敏感。 颜色：用于确认滤波器加载的颜色通道。 全部：独立应用于所有颜色通道。 仅颜色：应用于颜色并保留原始亮度信号。 亮度：应用于亮度并保留原始颜色。

缺点	代替
噪声和人为印记将会被放大.	 使用锐化滤波器 对于运动产生的模糊：运动去模糊滤波器. 对于相机失焦造而成的模糊：失焦去模糊滤波器. 针对大部分模糊：通用去模糊滤波器。

总结

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开始编辑：2024年 02月 02日
最后编辑：2024年 03月 15日

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▲ 【视频图像取证篇】模糊图像增强技术之色彩空间类滤波器场景应用小结

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