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我在 OpenCV 中学习过滤器，但我对拉普拉斯过滤器有点困惑。我的结果与 OpenCV 库中的拉普拉斯滤波器非常不同。

首先，我对图像使用高斯滤波器：

Mat filtroGauss(Mat src){
    Mat gauss = src.clone();
    Mat temp(src.rows+2,src.cols+2,DataType<uchar>::type);

    int y,x;
    for (y=0; y<src.rows; y++){
    for (x=0; x<src.cols; x++) temp.at<uchar>(y+1,x+1) = src.at<uchar>(y,x);
        }

    int mask[lenMask*lenMask];
    mask[0] = mask[2] = mask[6] = mask[8] = 1;
    mask[1] = mask[3] = mask[5] = mask[7] = 2;
    mask[4] = 4;

    int denominatore = 0;
    for (int i=0; i<lenMask*lenMask; i++) denominatore += mask[i];

    int value[lenMask*lenMask];
    for(y=0; y<src.rows; y++){
        for (x=0; x<src.cols; x++){
            value[0] = temp.at<uchar>(y-1,x-1)*mask[0];
            value[1] = temp.at<uchar>(y-1,x)*mask[1];
            value[2] = temp.at<uchar>(y-1,x+1)*mask[2];
            value[3] = temp.at<uchar>(y,x-1)*mask[3];
            value[4] = temp.at<uchar>(y,x)*mask[4];
            value[5] = temp.at<uchar>(y,x+1)*mask[5];
            value[6] = temp.at<uchar>(y+1,x-1)*mask[6];
            value[7] = temp.at<uchar>(y+1,x)*mask[7];
            value[8] = temp.at<uchar>(y+1,x+1)*mask[8];

            int avg = 0;
            for(int i=0; i<lenMask*lenMask; i++)avg+=value[i];
            avg = avg/denominatore;

            gauss.at<uchar>(y,x) = avg;
        }
    }
    return gauss;
}

然后我使用拉普拉斯函数：

L(y,x) = f(y-1,x) + f(y+1,x) + f(y,x-1) + f(y,x+1) + 4*f(y,x) 

Mat filtroLaplace(Mat src){
    Mat output = src.clone();
    Mat temp = src.clone();

    int y,x;
    for (y =1; y<src.rows-1; y++){
        for(x =1; x<src.cols-1; x++){

            output.at<uchar>(y,x) = temp.at<uchar>(y-1,x) + temp.at<uchar>(y+1,x) + temp.at<uchar>(y,x-1) + temp.at<uchar>(y,x+1) -4*( temp.at<uchar>(y,x));
        }
    }
    return output;
    }

这是我的代码的最终结果：

OpenCV 结果：

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让我们稍微重写一下函数，这样更容易讨论：

cv::Mat filtroLaplace(cv::Mat src)
{
    cv::Mat output = src.clone();

    for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
        for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
            int sum = src.at<uchar>(y - 1, x)
                + src.at<uchar>(y + 1, x)
                + src.at<uchar>(y, x - 1)
                + src.at<uchar>(y, x + 1)
                - 4 * src.at<uchar>(y, x);

            output.at<uchar>(y, x) = sum;
        }
    }
    return output;
}

你的问题的根源是sum。让我们通过两个极端来检查它在该算法范围内的范围：

  • 黑色像素，被4个白色包围。这意味着255 + 255 + 255 + 255 - 4 * 0 = 1020。
  • 白色像素，被4个黑色包围。这意味着0 + 0 + 0 + 0 - 4 * 255 = -1020。

当您执行时output.at<uchar>(y, x) = sum;，会有一个隐式int转换unsigned char- 高位只是被切掉并且值溢出。

处理这种情况（OpenCV 采用）的正确方法是在实际投射之前执行饱和。本质上

if (sum < 0) {
    sum = 0;
} else if (sum > 255) {
    sum = 255;
}

OpenCV 提供cv::saturate_cast<T>了执行此操作的功能。

还有一个问题是您没有处理输入图像的边缘行/列——您只需将它们保留为原始值。既然您没有问这个问题，我将把解决这个问题作为练习留给读者。

代码：

cv::Mat filtroLaplace(cv::Mat src)
{
    cv::Mat output = src.clone();

    for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
        for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
            int sum = src.at<uchar>(y - 1, x)
                + src.at<uchar>(y + 1, x)
                + src.at<uchar>(y, x - 1)
                + src.at<uchar>(y, x + 1)
                - 4 * src.at<uchar>(y, x);

            output.at<uchar>(y, x) = cv::saturate_cast<uchar>(sum);
        }
    }
    return output;
}

样本输入：

校正后的输出filtroLaplace：

输出cv::Laplacian：

于 2018-08-27T16:52:02.853 回答