杰林码图像增强算法——超分辨率、图像放大、轮廓和色彩强化算法（二）-Toy模板网

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一、前言

2023-03-23我发布了基于加权概率模型（杰林码的理论模型）的图像颜色增强和轮廓预测的应用方法。效果还不太明显，于是我又花了2周的时间进行了技术优化。下面仅提供了x86下的BMP和JPG对应的lib和dll，本文中的算法属于我国自主的发明专利技术，商用必须获得授权，可提供linux（麒麟、鸿蒙）、x64、riscv、ARM等库，可在GPU上实现视频清晰化处理。在相同的尺寸下加权概率模型优化后的效果：
杰林码图像增强算法——超分辨率、图像放大、轮廓和色彩强化算法（二）

效率方面还不错，一张1080P的图像大概能在1秒左右运算完毕。如果采用多线程完全可以在GPU上实现多帧优化。上面相关参数设置的比较夸张，实际情况下可以根据个人感觉进行设置。

二、测试程序

int main() { // 3
	ULONGLONG t1, t2;
	WJLImageEnhancement wie;
	int err;
	char url1[200], url2[200];
	int i, length;
	ImageEnhanced imageEnhanced;
	// 设置对应的参数
	imageEnhanced.magnification = 0;          // 图像放大尺寸，0为不放大仅做清晰化处理
	imageEnhanced.contour_size = 15;          // 轮廓像素范围，影响清晰度和运算效率，越大越清晰但运算所需时间越长
	imageEnhanced.jielin_ratio = 35;          // 杰林码系数0-49共50种值，越接近0则可以分解出背景的子图，越接近50则可以分解出前景子图
	imageEnhanced.foreground_clear_size = 7;  // 前景清晰化的像素范围
	imageEnhanced.background_clear_size = 3;  // 背景清晰化的像素范围
	imageEnhanced.threshold = 13;             // 相邻像素值之差的绝对阈值，当绝对值大于等于threshold时属于需要清晰化的像素值，配合foreground_clear_size和background_clear_size同时使用的

	const char* fileName = "xxxx";   // xxxx为BMP图像的名称
	sprintf_s(url1, 200, "D:\\%s.bmp", fileName);
	sprintf_s(url2, 200, "D:\\%s-%d-%d-%d-%d-%d.bmp", fileName, imageEnhanced.magnification, imageEnhanced.jielin_ratio, imageEnhanced.contour_size, imageEnhanced.foreground_clear_size, imageEnhanced.background_clear_size);

	// 把灰度图像进行滤波变换
	t1 = GetTickCount64();
	err = wie.WJL_BMPFILE_ENHANCEMENT(url1, url2, &imageEnhanced);
	t2 = GetTickCount64();
	// 耗时，包括了bmp图像读写和运算部分
	printf("运算总耗时：%lld ms\n", t2 - t1);
	system("pause");
	return 0;
}

三、vs2019下引用的方法

新建一个控制台项目，然后右击：
杰林码图像增强算法——超分辨率、图像放大、轮廓和色彩强化算法（二）

然后新建一个main.cpp

#include "WJLImageEnhancement.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
using namespace std;
#ifdef WIN32
#define  inline __inline
#endif // WIN32

int main() { // 4
	ULONGLONG t1, t2;
	WJLImageEnhancement wie;
	int err;
	char url1[200], url2[200];
	ImageEnhanced imageEnhanced;
	// 设置对应的参数，根据个人喜好设置
	imageEnhanced.magnification = 0;          // 图像放大尺寸，0为不放大仅做清晰化处理
	imageEnhanced.contour_size = 15;          // 轮廓像素范围，影响清晰度和运算效率，越大越清晰但运算所需时间越长
	imageEnhanced.jielin_ratio = 35;          // 杰林码系数0-49共50种值，越接近0则可以分解出背景的子图，越接近50则可以分解出前景子图
	imageEnhanced.foreground_clear_size = 5;  // 前景清晰化的像素范围
	imageEnhanced.background_clear_size = 2;  // 背景清晰化的像素范围
	imageEnhanced.threshold = 13;             // 相邻像素值之差的绝对阈值，当绝对值大于等于threshold时属于需要清晰化的像素值，配合foreground_clear_size和background_clear_size同时使用的

	const char* fileName = "heye";  // jpg的文件名
	sprintf_s(url1, 200, "D:\\%s.jpg", fileName);
	sprintf_s(url2, 200, "D:\\%s-%d-%d-%d-%d-%d.bmp", fileName, imageEnhanced.magnification, imageEnhanced.jielin_ratio, imageEnhanced.contour_size, imageEnhanced.foreground_clear_size, imageEnhanced.background_clear_size);

	// 把灰度图像进行滤波变换
	t1 = GetTickCount64();
	err = wie.WJL_JPGFILE_ENHANCEMENT(url1, url2, &imageEnhanced);
	t2 = GetTickCount64();
	// 耗时
	printf("变换算法总耗时：%lld ms\n", t2 - t1);

	system("pause");
	return 0;
}

比如下面的效果图：
杰林码图像增强算法——超分辨率、图像放大、轮廓和色彩强化算法（二）
控制台运行时间：

然后比较两张图的效果如下：

参数不同将产生不同的效果：

通过测试，各参数的设置取值范围为：
在杰林码超分辨率的算法程序内，主要是ImageEnhanced结构体的参数直接影响到图像输出的质量。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-417075.html

参数名称	取值范围	功能说明
magnification	0-3	尺寸放大参数，0表示不放大，1代表图像放大(1+1)(1+1)=4倍，2代表图像放大(2+1)(2+1)=9倍，一般情况下1080P放大到4K输入1即可，一般设置为0-2
jielin_ratio	0-49	杰林码算法的前景背景像素分离的核心参数，越接近0获得的像素块越接近纹理背景，越接近49获得的像素块越接近前景，通过参数设置把图像分割成为前景像素块和背景像素块，属于频率变换算法的一种，一般设置为15-35
contour_size	4-32	这个是以块为单位的轮廓预测参数，一般情况下设置为15，越小效率越高，但是轮廓预测的越不准确，一般设置为15-24
foreground_clear_size	1-16	前景像素块内的连续像素个数，此值越大运算越慢，前景和背景的轮廓越清晰，一般设置为1-8
background_clear_size	1-8	背景纹理预测的连续像素个数，此值越大运算越慢，纹理越清晰，一般设置为1-3