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1、利用滤波实现油画的浮雕和油画效果 一.浮雕效果 1.原理： 将图片的颜色或灰度变换较大的像素部分突出出来， 而将灰度或颜色 变换不大的部分淡化，使图像出现纵深感，从而达到浮雕效果。利用 matlab 的线性滤波函数 filter2()，以及水平，垂直，45 度，135 度方 向的算子进行滤波，最后叠加起来可以得到较好的浮雕效果。 2.matlab 代码：(main1.m) filename, pathname = uigetfile(*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg, Image Files (*.bmp, *.jpg, *.png,*.jpeg); . *.*, All Fi
2、les (*.*),Pick an image); if isequal(filename,0) | isequal(pathname,0), return; end %获取图片路径 path=fullfile(pathname,filename); RGB=imread(path);%读取一张图片 R=RGB(:,:,1);%红色分量表示的图像 G=RGB(:,:,2);%绿色分量表示的图像 B=RGB(:,:,3);%蓝色分量表示的图像 h1=-1,-4,-1;0,0,0;1,4,1;%水平方向算子 IR1=filter2(h1,R);%对红色分量进行浮雕效果处理 IG1=filter2(
3、h1,G);%对绿色分量进行浮雕效果处理 IB1=filter2(h1,B);%对蓝色分量进行浮雕效果处理 h2=1,0,-1;4,0,-1;1,0,-1;%垂直方向算子 IR2=filter2(h2,R); IG2=filter2(h2,G); IB2=filter2(h2,B); h3=0,-1,-4;1,0,-1;1,4,0;%45 度方向算子 IR3=filter2(h3,R); IG3=filter2(h3,G); IB3=filter2(h3,B); h4=4,1,0;1,0,-1;0,-1,-4;%135 度方向算子 IR4=filter2(h4,R); IG4=filter2(
4、h4,G); IB4=filter2(h4,B); IR=IR1+IR2+IR3+IR4; IG=IG1+IG2+IG3+IG4; IB=IB1+IB2+IB3+IB4; IMG=IR+IG+IB;%对 rgb 三个分量单独处理后的图像进行叠加 subplot(1,2,1),imshow(RGB),title(原图); subplot(1,2,2),imshow(IMG,),title(浮雕效果图); 3.实验结果: 4.问题与思考： 通过以上算法只能实现水平，垂直，45 度和 135 度这四个方向上的 浮雕效果， 如何实现其它任意方向的浮雕效果？根据任意方向的导数 算法， 我们可以使用多方向
5、的梯度算法和拉普拉斯变换算法输出任意 原 图浮 雕 效 果 图 方向最佳的边缘响应。其实，梯度算法和拉普拉斯算法输出的是 0180 度范围垂直方向对的最大响应，即： B=max(|dn/dx |+|dn/dy|) B=max(|d2n/dx2|+|d2n/dy2|) 二.油画效果 1.基本原理：检测图像每个像素的邻域，计算每个邻域像素的强 度（亮度），取重复出现最多的值相对应的像素作为输出，分别取这 些像素的 r，g，b 分量的平均值作为当前像素输出的 r，g，b 值，最 终得到的图像会损失一些信息，得到类似油画的效果。 2.具体算法分析： 对于一副图像，例如： （1）确定当前像素位置为（x,
6、y）,取邻域半径为 2，则邻域范围 是从x-2,y-2到x+2,y+2，如图：图中标出每个像素的 r,g,b 值。 （2）计算每个邻域像素的强度值，计算公式为： 强度值=（r 值+g 值+b 值）/3*强度范围/255，其中强度范围 是可调整的参数（该例子取值为 20）。结果如图： 其中，强度值 8 出现次数最多，为 7 次，对应的像素位置分别为： x-1,y-2， x,y-1， x,y+1， x+1,y-1， x+1,y， x+1,y+2， x+2,y+2 （3）取这 7 个像素 r 分量的平均值作为输出像素 r 分量的值： R=(124+120+158+129+108+170+140)/7
7、=135, 同理，可求出输出像素 g 分量和 b 分量的值，分别为 128，65. （4）则当前像素（x，y）对应的输出值为：RGB(135，128，65)。 （5）改变当前像素位置，重复以上步骤等到每一个像素的输出值， 最终输出的图像就具有油画效果。 3.算法参数分析： 邻域半径：确定邻域范围，取 3 到 7 可以得到较好的油画效果 强度范围：用来计算邻域像素的强度，从而达到筛选输出的目的 4.matlab 代码： oilpaint.m: function outputimage=oilpaint(image,radius,intensity_level) %image 输入的图片数组 %r
8、adius 滤波邻域的半径 %intensity_level 强度范围，由于计算像素强度 %outputimage 输出的图片数组 image=uint16(image); %将输入的图片数组转为 uint16 型，避免计算时超出范围 image_size=size(image); height=image_size(1); %图片的高度 width=image_size(2); %图片的宽度 outputimage=zeros(height,width,3); %用一个同样大小的数组记录输出图像的数据，初始化为零 for x=1:height for y=1:width intensity_
9、counter=zeros(intensity_level,1); %强度计数器，记录邻域每个强度出现次数 sum_r=uint16(zeros(intensity_level,1); %r 分量累加器，记录每个强度 r 分量的和 sum_g=uint16(zeros(intensity_level,1); %g 分量累加器 sum_b=uint16(zeros(intensity_level,1); %b 分量累加器 for i=(x-radius):(x+radius) for j=(y-radius):(y+radius) %邻域的遍历 if i0 %计算每一像素的强度 if inten
10、sity=0 intensity=1; end %强度不能为零，避免数组下标出现零 intensity_counter(intensity)=intensity_counter(intensity)+1; %统计强度出现的次数 sum_r(intensity)=sum_r(intensity)+image(i,j,1); %同一强度的 r 分量求和 sum_g(intensity)=sum_g(intensity)+image(i,j,2); sum_b(intensity)=sum_b(intensity)+image(i,j,3); end end end intensity_counte
11、r_max=max(intensity_counter); %找出同一强度出现最多的次数 for i=1:intensity_level if intensity_counter(i)=intensity_counter_max index=i; end end %若出现最多的次数有重复，则取强度大的像素作为输出 outputimage(x,y,1)=sum_r(index)/intensity_counter(index); %出现最多次的强度值对应像素的 r 分量取平均值，作为当前像素输出的 r 分量 outputimage(x,y,2)=sum_g(index)/intensity_co
12、unter(index); %输出的 g 分量 outputimage(x,y,3)=sum_b(index)/intensity_counter(index); %输出的 b 分量 end end outputimage=uint8(outputimage);%将 uint16 图像转化为 matlab 默认的 uint8 型 main.m: filename, pathname = uigetfile(*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg, Image Files (*.bmp, *.jpg, *.png,*.jpeg); . *.*, All Files (*.*),Pick
13、 an image); if isequal(filename,0) | isequal(pathname,0), return; end %获取图片路径 path=fullfile(pathname,filename); image=imread(path);%读取一张图片 outputimage=oilpaint(image,5,100);%通过滤波进行油画效果处理 subplot(1,2,1) imshow(image); title(原图); subplot(1,2,2); imshow(outputimage); title(油画效果图); 5.实验结果： 原 图油 画 效 果 图 6.实现过程中的问题与思考： （1） 边界问题： 这是一个非线性滤波， 关键是强度重复像素的计算， 不必进行边界的扩展。如果边界上补零，那么输出图片会有黑边；如 果采用复制外边界来扩展，那么输出边界就是原图的边界；如果边界 采用对称扩展或周期扩展， 输出的油画效果和不采用边界扩展几乎没 有是一样的。 （2）数据类型问题 ：matlab 读取图片时默认为 uint8 类型的数组， 但是在计算像素强度的过程中出现了远大于 255 的值，所以必须将 uint8 数组转换为 uint16 的数组进行计算分析，最后的结果再转换为 uint8 性的数组输出。 原 图油 画 效 果 图
