应用中值滤波器和维纳滤波器

应用中值滤波器和维纳滤波器

中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，通常用于去除噪声。这种噪声减少是用于改善后续处理结果的典型预处理步骤。维纳滤波器是针对受到附加噪声和模糊影响的图像而言的均方误差（MSE）最佳稳态线性滤波器。使用Aspose.PSD for Java API，开发人员可以对图像应用中值滤波器进行去噪，并可以对图像应用高斯维纳滤波器。本文演示了如何将中值滤波器和高斯维纳滤波器应用于图像。

应用中值滤波器

Aspose.PSD提供了MedianFilterOptions类，用于在RasterImage上应用滤波器。下面提供的代码片段演示了如何将中值滤波器应用于光栅图像。

应用高斯维纳滤波器

Aspose.PSD提供了GaussWienerFilterOptions类，用于在RasterImage上应用滤波器。下面提供的代码片段演示了如何将高斯维纳滤波器应用于光栅图像。

应用有色图像的高斯维纳滤波器

Aspose.PSD还为彩色图像提供了GaussWienerFilterOptions。下面提供的代码片段演示了如何将高斯维纳滤波器应用于彩色图像。

应用运动维纳滤波器

Aspose.PSD提供了MotionWienerFilterOptions类，用于在RasterImage上应用滤波器。下面提供的代码片段演示了如何将运动维纳滤波器应用于光栅图像。

对图像应用校正滤波器

本文演示了使用Aspose.PSD for Java对图像执行校正滤波器的用法。Aspose.PSD API提供了高效且易于使用的方法来实现这一目标。Aspose.PSD for Java为滤波提供了BilateralSmoothingFilterOptions和SharpenFilterOptions类。BilateralSmoothingFilterOptions类需要一个整数作为大小。执行调整尺寸的步骤如下：

  1. 使用Image类公开的Load工厂方法加载图像。
  2. 将图像转换为RasterImage。
  3. 创建BilateralSmoothingFilterOptions和SharpenFilterOptions类的实例。
  4. 调用RasterImage.Filter方法，同时指定矩形作为图像边界和BilateralSmoothingFilterOptions类实例。
  5. 调用RasterImage.Filter方法，同时指定矩形作为图像边界和SharpenFilterOptions类实例。
  6. 调整对比度
  7. 设置亮度
  8. 保存结果。

以下代码片段显示了如何应用校正滤波器。

使用Bradley阈值算法

图像阈值化在图形应用程序中有所应用。图像阈值化的目标是将像素分类为“暗”或“亮”。Aspose.PSD API允许您在转换图像时使用Bradley阈值化。以下代码片段演示了如何定义阈值并调用Bradley的阈值算法。

转换图像