Применение медианного и Винеровского фильтров

Применение медианного и Винеровского фильтров

Медианный фильтр - это нелинейная цифровая фильтрационная техника, часто используемая для удаления шума. Такое уменьшение шума является типичным предварительным этапом обработки для улучшения результатов последующей обработки. Фильтр Винера - это оптимальный линейный стационарный фильтр среднеквадратичной ошибки (MSE) для изображений, загрязненных аддитивным шумом и размытием. С помощью Aspose.PSD для Java API разработчики могут применить медианный фильтр для удаления шума с изображения и применить фильтр Гаусса Винера к изображениям. В этой статье показано, как можно применить медианный фильтр и фильтр Гаусса Винера к изображениям.

Применение медианного фильтра

Aspose.PSD предоставляет класс MedianFilterOptions для применения фильтра к RasterImage. Приведенный ниже фрагмент кода демонстрирует, как применить медианный фильтр к растровому изображению.

Применение фильтра Гаусса Винера

Aspose.PSD предоставляет класс GaussWienerFilterOptions для применения фильтра к RasterImage. Приведенный ниже фрагмент кода демонстрирует, как применить фильтр Гаусса Винера к растровому изображению.

Применение фильтра Гаусса Винера для цветного изображения

Aspose.PSD также предоставляет класс GaussWienerFilterOptions для цветных изображений. Приведенный ниже фрагмент кода демонстрирует, как применить фильтр Гаусса Винера к цветному изображению.

Применение фильтра движения Винера

Aspose.PSD предоставляет класс MotionWienerFilterOptions для применения фильтра к RasterImage. Приведенный ниже фрагмент кода демонстрирует, как применить фильтр движения Винера к растровому изображению.

Применение фильтра коррекции к изображению

Эта статья демонстрирует использование Aspose.PSD для Java для выполнения фильтров коррекции на изображении. API Aspose.PSD предоставляет эффективные и простые в использовании методы для достижения этой цели. Для фильтрации в Java Aspose.PSD были представлены классы BilateralSmoothingFilterOptions и SharpenFilterOptions. Класс BilateralSmoothingFilterOptions требует целого числа в качестве размера. Шаги выполнения изменения размера следующие:

  1. Загрузить изображение с помощью метода фабрики Load, предоставленного классом Image.
  2. Преобразовать изображение в RasterImage.
  3. Создать экземпляры классов BilateralSmoothingFilterOptions и SharpenFilterOptions.
  4. Вызвать метод RasterImage.Filter, указав прямоугольник в качестве границ изображения и экземпляр класса BilateralSmoothingFilterOptions.
  5. Вызвать метод RasterImage.Filter, указав прямоугольник в качестве границ изображения и экземпляр класса SharpenFilterOptions.
  6. Регулировать контраст
  7. Установить яркость
  8. Сохранить результаты.

В следующем фрагменте кода показано, как применить фильтр коррекции.

Использование алгоритма порога Брэдли

Пороговая обработка изображения используется в графических приложениях. Цель порогования изображения - классифицировать пиксели как “темные” или “светлые”. API Aspose.PSD позволяет использовать пороговую обработку Брэдли при преобразовании изображений. В следующем фрагменте кода показано, как определить пороговое значение, а затем вызвать алгоритм порога Брэдли.

Конвертация изображений