应用中值和Wiener滤波器

应用中值和Wiener滤波器

中值滤波是一种非线性数字滤波技术，通常用于去除噪声。这种噪声减少是一种典型的预处理步骤，旨在改善后续处理的结果。Wiener滤波器是用于添加噪声和模糊的图像的均方误差（MSE）最优静态线性滤波器。使用Aspose.PSD for .NET API，开发人员可以将中值滤波器应用于去噪图像，并可以对图像应用高斯Wiener滤波器。本文演示了如何将中值滤波器和高斯Wiener滤波器应用于图像。

应用中值滤波器

Aspose.PSD提供MedianFilterOptions类，用于在光栅图像上应用滤波器。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Wiener滤波器

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

应用彩色图像的高斯Wiener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Wiener滤波器应用于彩色图像。

应用运动Wiener滤波器

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

在图像上应用校正滤波器

本文演示了使用Aspose.PSD for .NET对图像执行校正滤波器的用法。 Aspose.PSD API公开了高效且易于使用的方法，以实现此目标。 Aspose.PSD for .NET已公开了BilateralSmoothingFilterOptions 和SharpenFilterOptions 类以用于过滤。 BilateralSmoothingFilterOptions类需要一个整数作为大小。 执行调整的步骤如下：

  1. 使用Image类公开的工厂方法Load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类的实例。
  5. 调用RasterImage.Filter方法，同时指定矩形作为图像边界和SharpenFilterOptions类的实例。
  6. 调整对比度
  7. 设置亮度
  8. 保存结果。

使用Bradley阈值算法

图像阈值在图形应用中使用。图像阈值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。以下代码片段显示了如何定义阈值，并调用Bradley的阈值算法。

图像转换