这个算法的原理很简单,就是先用高斯模糊获取图像的低频信息,然后用原图减去高斯模糊之后的图,得到图像的高频信息,再将原图与高频信息融合,进一步增强原图的高频信息,看起来,图像的边缘显得特别的sharp. clc; clear all; close all; addpath('E:\Visual Effects\PS Algorithm'); Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image); Image1=Image; Half_size=3; F_size=2…

本文用 Python 实现 PS 滤镜中的 USM 锐化效果,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/51169960 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage.filters import gaussian file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg…

原文:图像滤镜艺术---PS图像转手绘特效实现方案 手绘效果实现方案 本文介绍一种PS手绘效果的实现方案,PS步骤来自网络,本文介绍代码实现过程. 整体看来,虽然效果还是有很大差异,但是已经有了这种特效的风格了,毕竟PS效果图中关于头发的部分是人工手动涂抹实现的,这一点,程序是无法自动实现的,这一点还需要大家理解. 本人实现的算法流程如下: 大家可以对照一下看看. 这里贴出图像转手绘效果的PS实现教程,点击打开链接:…

原文:图像滤镜艺术---流行艺术风滤镜特效PS实现 今天,本人给大家介绍一款新滤镜:流行艺术风效果,先看下效果吧! 原图 流行艺术风效果图 上面的这款滤镜效果是不是很赞,呵呵,按照本人以往的逻辑,我会先介绍PS实现过程,然后,在下一篇博客中将介绍完整的C#代码实现,并附上程序DEMO给大家分享! 现在开始PS过程: 1,打开图像,复制两份图层A,B: 2,将B图层隐藏,对图层A执行: 反相操作-"明度"图层混合-透明度"50%" 如图所示: 3,可见B图层,对B执行…

原文:图像滤镜艺术---保留细节的磨皮滤镜之PS实现 目前,对于人物照片磨皮滤镜,相信大家没用过也听过吧,这个滤镜的实现方法是多种多样,有难有简,有好有差,本人经过长时间的总结,得出了一种最简单,效果又不失细节与真实感的方法,对于这个方法,本人将先介绍它的PS实现,在下一篇博客中,我们将具体介绍它的C#代码实现. PS实现过程如下: 1,打开人物图像,复制图层,命名为"HighPass": 2,对HighPass执行"滤镜-表面模糊",半径-15即可,这里可以根据具…

原文:图像滤镜艺术--PS平均(滤镜-模糊-平均)效果 本文介绍PS中滤镜-模糊-平均模糊的效果实现: 这个效果很简单,原理如下: 1,统计全图像素的R,G,B值得和sumR,sumG,sumB; 2,计算平均R,G,B(R = sumR/(width*height)...); 3,用平均R,G,B代替全图所有像素即可. 代码实现如下: public static Bitmap Mean(Bitmap src) { Bitmap dst = new Bitmap(src); BitmapData…

原文:图像滤镜艺术---ZPhotoEngine超级算法库 一直以来,都有个想法,想要做一个属于自己的图像算法库,这个想法,在经过了几个月的努力之后,终于诞生了,这就是ZPhotoEngine算法库. 这个算法库目前包含两个模块:基础图像算法模块+滤镜模块,使用C语言实现,现在免费分享给大家,可以适用于PC/Android/Ios三大平台. 1,基础图像算法模块 这个模块,本人以Photoshop基础算法为原形,模拟出了PS大部分的基础算法. 为什么选择Photoshop算法?这个也是我的算法库…

http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2012/12/13/2815712.html 在GDI+1.1的版本中,MS加入不少新的特性,其中的特效类Effect就是一个很有吸引力的东西,可惜在VS2010的Image类中,却没有把这个类封装进来(不晓得是不是我没有发现),这个也许MS也有自己的考虑的,毕竟要使用这些函数,必须要求系统是Windows Vista及其以上,而XP的市场占有率在那个时候还比较高的.         不过,作为一种选择,我们有义…

源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask(USM)锐化,它是一种增强图像边缘的锐化算法,原理在此处,如果你想使用这个算法,强烈推荐看一下.本文进行一下简单的介绍,USM锐化一共分为三步,第一步生成原始图片src的模糊图片和高对比度图片,记为blur和contrast.第二,把src和blur作差,得到一张差分图片,记为diff,它就是下图…

分支判断的语句一般来说是不太适合进行SSE优化的,因为他会破坏代码的并行性,但是也不是所有的都是这样的,在合适的场景中运用SSE还是能对分支预测进行一定的优化的,我们这里以某一个算法的部分代码为例进行讲解. 在某一个版本的USM锐化算法中有这样的一段代码: int IM_UnsharpMask(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride, int Radius, int Amount, in…