图像的表面模糊处理,其作用是在保留图像边缘的情况下,对图像的表面进行模糊处理。在对人物皮肤处理上,比高斯模糊更有效。因为高斯模糊在使人物皮肤光洁的同时,也将一些边缘特征如脸部的眉毛、嘴唇等给模糊了,不得不用蒙版小心的抹去这些地方的模糊部分。
在处理手法上,表面模糊也与其它卷积处理手段不同,如高斯模糊等在处理图像时都是采用统一的卷积矩阵进行,而表面模糊却是每一个像素点都有自己的卷积矩阵,而且还是3(4)套,用以对应于像素的R、G、B(A、R、G、B)分量。所以表面模糊在编程处理时,比其它卷积操作更复杂、更耗时,因为它要对每一个像素计算自己的卷积矩阵。表面模糊编程的难点也在计算卷积矩阵上,其它与一般图像卷积处理一样。
表面模糊处理有2个参数,即模糊半径和模糊阈值,前者确定模糊的范围,后者确定模糊的程度。模糊范围就是卷积矩阵大小,如模糊半径为1,则模糊矩阵直径为
矩阵元素值的计算公式为:
其中,
根据卷积运算,每一个像素通过表面模糊之后的值为:
clc;
clear all;
close all;
addpath('E:\Visual Effects\PS Algorithm');
Img=imread('1.jpg');
Img=double(Img);
imshow(Img/255);
img_out=Img;
R=Img(:, :, 1);
G=Img(:, :, 2);
B=Img(:, :, 3);
radi=5;
thre=25;
img_out(:, :, 1)=Surface_Blur(R, radi, thre);
img_out(:, :, 2)=Surface_Blur(G, radi, thre);
img_out(:, :, 3)=Surface_Blur(B, radi, thre);
figure, imshow(img_out/255);
%% surface blur
function I_out=Surface_Blur(I_in, radi, thre)
[r, c]=size(I_in);
I_out=I_in;
for ii=1+radi : r-radi
for jj=1+radi : c-radi
patch=I_in (ii-radi:ii+radi, jj-radi:jj+radi);
p0=I_in(ii, jj);
mask_1= repmat(p0, 2*radi+1, 2*radi+1);
mask_2=1-abs(patch-mask_1)/(2.5*thre);
mask_3=max(mask_2, 0);
I_out(ii, jj)=sum(sum(patch.*mask_3))/sum(mask_3(:));
end
end
原图:
效果图: