数字图像处理4-浮雕与油画效果,线型与非线性空间滤波

1、原图45度J35度浮雕效果70度160度浮雕效果这里取一张灰度图像来体现浮雕的效果。叮以看出，浮雕效果的体现 其实就是在边界处产生光照或阴影的效果，使得图像不同的颜色的色 块看起来呈现出不同程度的凸出或凹陷。在MATLAB中需要采用图像 滤波的方法來实现这个效果。45度135度浮雕效果生成的代码如下:I=imread Ctimg. jpg*);电朮入图像h= 0, -1, -4; 1, 0, -1; 4,1, 0 ; %45。方向算子J=filter2 (h, I)八调用滤波函数i=4,0,-1;0,-1,-4 ;%135 方向算子D=filter2 (i, I);、调用滤;皮函数H=J+B；

2、imshow (I) , title (* 原图 *);figure, imshow(H, ), title (*浮雕效果RP ) ; *在新窗【1中显示效果图首先来说最关键的函数filter2o Filter2 (a, b)中,a为滤波用矩阵, b为原先的矩阵。其基本运算方法和上次报告中的filter类似，不同 的是滤波矩阵以左上角元素与一个个像素重合，依次移动，其相关值 的计算结果，就是这个像素经过滤波后的值。这样來看这个方向滤波 算子的形式就很好理解了，正数部分就是加强的方向，也就是浮雕中 光线照过来的方向，反Z负数的方向就是浮雕中阴影的方向。这样， 该程序生成的效果就是把原图浮雕化后，

3、光线分别从45度和135度 照射过来的效果。两个方向同时打光的效果可以让浮雕的效果更真 实，如果只打一个方向的光阴影和光线都会十分明显，但是使图像本 身就变得不真实了。在此基础上，参考老师给的文献，很容易得岀任意方向浮雕的实现代码，此处以70度T60度举例：I=imread (f timg. jpgf)八读入图像a=70;h=-sin(a)-cos(a),-cos(a)tsin(a)-cos (a) ;-sin(a) / 0r sin(a);-sin (a)+cos (a) r cos (a) , sin (a) +cos (a) ; %a 方向算子J=filter2 (h, I)八调用滤波函

4、数a=af50;h=-sin(a)-cos(a) , -cos(a),sin(a)-cos (a) ;-sin(a), 0r sin(a);-sin (a)+cos (a) r cos (a) f sin (a) +cos (a) ; %a+90 方向算(B=filter2 (h, I)八调用滤波函数imshovz (I) , title (原图);figurer imshow(Hr ), title (1浮雕效果图1) ; *任新窗口中显示效果图I -(sin a -r cos a一 cos asin a cosa-sin qw0sin a-(sin a - eg a)cos asin a

5、十 cosay原理图如上，根据图中公式，很简单的就可以算出任惫方向的浮雕对应的滤 波器。经过试验也可以很容易看出，其矩阵中的值会根据a值的不同, 运算出该加强哪个方向的像素亮度，减少哪个方向的像索亮度，从而 在滤波后达到想要的浮雕效果。要注意的是放后在imshow函数中，要采用传递第二个参数的方式 把灰度值压缩到0-255中的方法，来让最后的图像正常的显示。原图油画效果1油画效果2油画效果3如上所示，可以看出油画效果对比原图来看，细节不是那么突出了， 边界更加圆滑，图像更像是用一个个色块拼成的效果。其算法并不是 用普通的滤波器实现的，而是由史复杂的非线性算法实现的，卜面通 过讲解代码的方式來进

6、行算法的解释。代码如下：I=imread(timgl jpg1);I=ulnt16(I);out=I;mr nf z=size (I);r=3;intensity=20;for i=l:intensity+1sumR (i)=0;sumG(i)=0;sumB(i)=0;sum (i) =0;endfor i=l:mfor j=l: nfor k=i-r:i+rpet=0;for l=j-r:j+rif (k0&k0&丄=n)R=I(k,l,l)；G=I (k,l,2)；B=I(k,1,3);plns=fix( ( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+1;sumR(p

7、ins)=sumR(pins)+R;sumG(pins)=sumG(pins)+G;sumB(pins)=sumB(pins)+B;sum (pins)=sum(pins)+1;endendendsumr sun=sort (sum);finalR=sumR(sun(intensity+1)/sum(intensity+1); finalG=sumG(sun(intensity+1)/sum(intensity+1); finalB=sumB(sun (intensity+1)/sum(intensity+1); out(ir j,1)=finalR;out (i,j/2)=finalG;ou

8、t (ir jr 3)=finalB;for h=l:intensity+1sumR(h)=0;sumG (h) =0;sumB(h)=0;sum (h)=0;endendoutl=uint8(out);imshow (outl);首先提岀油画效果需要的两个参数，一个是半径r, 一个是强度 intensityo r就是进行处理的半径，r越大色块的半径越大，其相邻像 素的区别越小，图像本身越模糊。其次强度代表了图像的点状化程度, 强度越髙，图中的色块越小，相邻像素的颜色区别就越大，边界也会 越不平直，不规则。如上3张效果图，第一张的参数半径为3,强度 为30；第二张的参数半径为10,强度为30；

9、第三张的参数半径为3, 强度为60。其次我们来说明基本的算法。首先根据r确定一个(2r+l) * (2r+l) 矩阵，其中间的像素就是而要输出的像素。我们來遍历每个矩阵区域 中的像素，读取该像索的rgb值，通过公式fix( R + G + B )/3.0)*intensity/255)+l算岀当前像素的相对强度，可见其取值是 lintensity+lo 因此这里有 4 个数组，siimR. sumG, sumB, sum,其 都有intensity+1位，对应像素相对强度的等级个数。Sum矩阵的第x 位，记录了相对强度为x的像索的个数，相对应的sumR的第x位， 记录了相对强度为x的像素的R值之和，sumG, sumB同理。算过所 有(2r+l) * (2r+l)个像索Z后，通过排序选出像索个数最多的相 对等级，这些像素平均的rgb值就是输出像素的rgb值。对于每一个 像素都做如此运算，就可以得到汕画的结果。对干其中需要注意的问题有两点，一是边界处理，这里的算法由于不 论是补0还是循环或是镜像效果，都对图像本身的像索输出会产生错 误影响，因此采用了忽略边界的算法，也就是如果矩阵边界超岀图像 范国，则超岀的部分不取像索，不参与运算。其次是运算