1. 简介
在现代社会，图片处理已经是十分常见的操作了，例如图片的放大、去噪等。Go语言具有如此快速、高效的特性，也允许使用底层API进行详细的图像处理操作，完全可以使用Go实现图像高清化、去噪等操作。本文将介绍如何使用Golang进行图像处理，实现图像的高清化和去马赛克化操作。
2. 图像高清化
2.1 图像边缘检测
图像高清化分为两个主要阶段：边缘检测和插值。边缘检测是找到图像的边缘区域，也就是明暗变化处，其中常用于处理的算法有Sobel算法和Canny算法。本文使用Sobel算法进行边缘检测，实现代码如下：
import "image"
// 生成一张灰度图片
func toGrayScale(img image.Image) *image.Gray {
bounds := img.Bounds()
w, h := bounds.Max.X, bounds.Max.Y
grayImg := image.NewGray(bounds)
for x := 0; x < w; x++ {
for y := 0; y < h; y++ {
r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
gray := float64(0.299*float64(r) + 0.587*float64(g) + 0.114*float64(b))
grayImg.SetGray(x, y, color.Gray{uint8(gray / 257)})
}
}
return grayImg
}
// 使用Sobel算子进行边缘检测
func SobelFilter(img *image.Gray) *image.Gray {
bounds := img.Bounds()
w, h := bounds.Max.X, bounds.Max.Y
dx, dy := image.NewGray(bounds), image.NewGray(bounds)
for x := 1; x < w-1; x++ {
for y := 1; y < h-1; y++ {
dxv := (-1)*img.GrayAt(x-1, y-1).Y + 1*img.GrayAt(x+1, y-1).Y +
(-2)*img.GrayAt(x-1, y).Y + 2*img.GrayAt(x+1, y).Y +
(-1)*img.GrayAt(x-1, y+1).Y + 1*img.GrayAt(x+1, y+1).Y
dyv := -1*img.GrayAt(x-1, y-1).Y + (-2)*img.GrayAt(x, y-1).Y + -1*img.GrayAt(x+1, y-1).Y +
1*img.GrayAt(x-1, y+1).Y + 2*img.GrayAt(x, y+1).Y + 1*img.GrayAt(x+1, y+1).Y
dx.SetGray(x, y, color.Gray{uint8(dxv / 4)})
dy.SetGray(x, y, color.Gray{uint8(dyv / 4)})
}
}
out := image.NewGray(bounds)
for x := 1; x < w-1; x++ {
for y := 1; y < h-1; y++ {
vx := int(dx.GrayAt(x, y).Y)
vy := int(dy.GrayAt(x, y).Y)
gray := uint8(math.Sqrt(float64(vx*vx + vy*vy)))
out.SetGray(x, y, color.Gray{gray})
}
}
return out
}
上述代码通过toGrayScale函数将彩色图像转为灰度图像，然后调用SobelFilter函数进行边缘检测。
2.2 图像插值
插值是将图像从低分辨率升级到高分辨率的过程。最经典的插值算法是双线性插值法，具体实现如下：
func BilinearScale(srcImg image.Image, dstW, dstH int) *image.RGBA {
bounds := srcImg.Bounds()
srcW, srcH := bounds.Max.X, bounds.Max.Y
scaleX, scaleY := float64(srcW)/float64(dstW), float64(srcH)/float64(dstH)
dstImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, dstW, dstH))
for x := 0; x < dstW; x++ {
for y := 0; y < dstH; y++ {
srcX, srcY := (float64(x)+0.5)*scaleX-0.5, (float64(y)+0.5)*scaleY-0.5
x0, y0 := int(math.Floor(srcX)), int(math.Floor(srcY))
x1, y1 := x0+1, y0+1
dx, dy := srcX-float64(x0), srcY-float64(y0)
tl := toRGBA(srcImg.At(x0, y0))
tr := toRGBA(srcImg.At(x1, y0))
bl := toRGBA(srcImg.At(x0, y1))
br := toRGBA(srcImg.At(x1, y1))
r := float64(tl.R)*(1-dx)*(1-dy) + float64(tr.R)*dx*(1-dy) + float64(bl.R)*(1-dx)*dy + float64(br.R)*dx*dy
g := float64(tl.G)*(1-dx)*(1-dy) + float64(tr.G)*dx*(1-dy) + float64(bl.G)*(1-dx)*dy + float64(br.G)*dx*dy
b := float64(tl.B)*(1-dx)*(1-dy) + float64(tr.B)*dx*(1-dy) + float64(bl.B)*(1-dx)*dy + float64(br.B)*dx*dy
a := float64(tl.A)*(1-dx)*(1-dy) + float64(tr.A)*dx*(1-dy) + float64(bl.A)*(1-dx)*dy + float64(br.A)*dx*dy
dstImg.SetRGBA(x, y, color.RGBA{uint8(r + 0.5), uint8(g + 0.5), uint8(b + 0.5), uint8(a + 0.5)})
}
}
return dstImg
}
func toRGBA(c color.Color) color.RGBA {
if v, ok := c.(color.RGBA); ok {
return v
}
r, g, b, a := c.RGBA()
return color.RGBA{uint8(r / 0x101), uint8(g / 0x101), uint8(b / 0x101), uint8(a / 0x101)}
}
上述代码通过BilinearScale函数进行图像插值，其中函数内部调用toRGBA函数将颜色转换为RGBA类型。
2.3 组合边缘检测和图像插值
通过上述代码，我们已经能够获得边缘检测和图像插值两个序列。我们只需要将这两个序列组合在一起，就能得到高清化后的图像了。完整的高清化代码如下：
import "image/jpeg"
func HD(filename string) *image.RGBA {
file, err := os.Open(filename)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer file.Close()
img, err := jpeg.Decode(file)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
grayImg := toGrayScale(img)
sobelImg := SobelFilter(grayImg)
hdImg := BilinearScale(sobelImg, img.Bounds().Max.X, img.Bounds().Max.Y)
return hdImg
}
上述代码通过调用toGrayScale函数、SobelFilter函数和BilinearScale函数，完成了高清化操作。
3. 图像去马赛克化
3.1 K均值聚类算法
图像去马赛克化是令图片变得“块状”，因此我们需要使用典型的聚类算法，用于将原图中相近的像素组合在一起。本文使用K均值聚类算法对图像进行去马赛克化。 K均值算法通过不断迭代，将数据分为K个类别。每个类别有一个中心点，表示属于该类别的所有样本的平均值。因此，该算法通过迭代来优化分组中心点，以最小化组内的“距离”之和，这是一种典型的无监督学习算法。
3.2 K均值聚类算法实现
下面的代码展示了如何使用Go语言实现K均值聚类算法。
import "encoding/binary"
const (
iterations = 10
k = 16 // k 个中心点
)
type Cluster struct { // 类别的结构体
sum [3]float32 // 颜色的R G B 三个通道的总和
members int // 该类别的像素数量
}
// 获取所有像素的RBG通道的值
func GetImageColorVector(filename string) []Vector {
file, err := os.Open(filename)
if err != nil {
panic(err)
}
defer file.Close()
img, err := jpeg.Decode(file)
if err != nil {
panic(err)
}
bounds := img.Bounds()
width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y
out := make([]Vector, width*height)
i := 0
for y := 0; y < height; y++ {
for x := 0; x < width; x++ {
r, g, b, _ := img.At(x+bounds.Min.X, y+bounds.Min.Y).RGBA()
out[i][0] = float32(r)
out[i][1] = float32(g)
out[i][2] = float32(b)
i++
}
}
return out
}
// 针对 K 中心点找到相应的类别
func mapToCluster(data Vector, clusters []Cluster) int {
minIndex := 0
minValue := Distance(data, Vector(clusters[0].sum))/float32(clusters[0].members)
for i := 1; i < k; i++ {
testValue := Distance(data, Vector(clusters[i].sum)) / float32(clusters[i].members)
if testValue < minValue {
minIndex = i
minValue = testValue
}
}
return minIndex
}
// K 均值聚类算法
func Kmeans(filenames []string, dstFilename string) {
// 初始化中心点
clusters := make([]Cluster, k)
vectors := make([]Vector, 0, k*1024)
for i := range clusters {
clusters[i].members = 1
for j := range clusters[i].sum {
clusters[i].sum[j] = rand.Float32() * 255
}
vectors = append(vectors, Vector(clusters[i].sum))
}
// 处理所有像素的值
for _, filename := range filenames {
data := GetImageColorVector(filename)
for i := range data {
vector := data[i]
index := mapToCluster(vector, clusters)
for j := range clusters[index].sum {
clusters[index].sum[j] += vector[j]
}
clusters[index].members++
}
}
// 进行多轮迭代
for n := 0; n < iterations; n++ {
// 重置聚类
for i := range clusters {
for j := range clusters[i].sum {
clusters[i].sum[j] = 0
}
clusters[i].members = 0
}
// 针对每个像素点找到得到最近中心点
for _, filename := range filenames {
data := GetImageColorVector(filename)
for i := range data {
vector := data[i]
index := mapToCluster(vector, clusters)
for j := range clusters[index].sum {
clusters[index].sum[j] += vector[j]
}
clusters[index].members++
}
}
// 重置中心点
for i := range clusters {
if clusters[i].members <= 1 {
continue
}
for j := range clusters[i].sum {
clusters[i].sum[j] /= float32(clusters[i].members)
}
vectors[i] = Vector(clusters[i].sum)
}
}
// 从 K 块得到平均值并写回磁盘
for _, filename := range filenames {
file, err := os.Open(filename)
if err != nil {
panic(err)
}
defer file.Close()
img, err := jpeg.Decode(file)
if err != nil {
panic(err)
}
bounds := img.Bounds()
width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y
outImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))
for y := 0; y < height; y++ {
for x := 0; x < width; x++ {
r, g, b, _ := img.At(x+bounds.Min.X, y+bounds.Min.Y).RGBA()
data := Vector{float32(r), float32(g), float32(b)}
index := mapToCluster(data, clusters)
for i := range clusters[index].sum {
clusters[index].sum[i] /= float32(clusters[index].members)
}
outImg.Set(x, y, color.RGBA{
uint8(clusters[index].sum[0] + 0.5),
uint8(clusters[index].sum[1] + 0.5),
uint8(clusters[index].sum[2] + 0.5),
uint8(255),
})
}
}
outFilename := dstFilename + "_" + path.Base(filename)
out, err := os.Create(outFilename)
if err != nil {
panic(err)
}
defer out.Close()
err = jpeg.Encode(out, outImg, &jpeg.Options{Quality: 95})
if err != nil {
panic(err)
}
}
}
// 数据类型
type Vector [3]float32
// 两个数据之间的欧式距离
func Distance(a, b Vector) float32 {
diff := Vector{a[0] - b[0], a[1] - b[1], a[2] - b[2]}
return float32(math.Sqrt(float64(diff[0]*diff[0] + diff[1]*diff[1] + diff[2]*diff[2])))
}
// 随机值
var rand = rand.New(rand.NewSource(uint64(time.Now().UnixNano())))
// 将α Set为全255
func init() {
for i := range MaxUint16 {
MaxUint16[i] = 65535
}
}
上述代码先调用GetImageColorVector函数将所有像素点从图像中提取出来，并将它们存储在向量空间中。接着在给定K值的情况下，分配初始点集并通过迭代来优化平均值。可能有些像素没有被分配到任何一组，因此在计算平均像素时需要注意这一问题。
根据算法的优化，将颜色均分为16个等级，可以看到原始图像像素明显减少。
4. 结论
通过本文的介绍，我们知道如何使用Golang进行图像高清化和去马赛克。本文介绍的高清化算法是通过Sobel算法进行边缘检测，然后使用双线性插值法进行图像插值；去马赛克则是使用K均值聚类算法实现。
希望本文的介绍能够帮助大家更好地理解图像处理算法。当然，图像高