反转（移除）反锯齿滤镜

Question

我有一组反锯齿灰度PNG图像。我需要知道如何以编程方式恢复抗锯齿效果并再次获得锐利的边缘。

我正在使用GDI +，但我对代码不太感兴趣。如果可以构建这样一个矩阵，我需要一个算法，也许是一个卷积滤波器。

灰度图像（应该）只包含6种颜色（或不同的灰色阴影）。这是以后，我可以使用颜色查找过滤器对它们重新着色。但是，当保存图像时，Photoshop会自动应用消除锯齿效果，使边缘模糊（因为启用了双三次插值模式）。我需要恢复那个效果。

下面是一个例子：

这是从Photoshop

截图有人建议我应该申请一个锐化滤镜，所以我想它的Photoshop。下面是它的外观：

即使外缘都很好，其中2种不同的颜色显示符合文物的边缘。

编辑：

这就是我最终这样做的结果。这是非常简单的，可能会做得更好，更快，但我找不到更好的解决方案。

这个想法是迭代每个像素，得到它的直接邻居，并比较它们的颜色。如果它至少支持2个相同颜色的像素，则它会检查是否支持相邻像素。如果不是，则用它自己替换邻居像素。

代码：

private static void Resample(Bitmap bmp) 
    { 
     // First we look for the most prominent colors 
     // i.e. They make up at least 1% of the image 
     Hashtable stats = new Hashtable(); 

     for (int x = 0; x < bmp.Width; x++) 
     { 
      for (int y = 0; y < bmp.Height; y++) 
      { 
       Color px = bmp.GetPixel(x, y); 
       if (px.A == 0) 
        continue; 

       Color pxS = Color.FromArgb(255, px); 
       if (stats.ContainsKey(pxS.ToArgb())) 
        stats[pxS.ToArgb()] = (int)stats[pxS.ToArgb()] + 1; 
       else 
        stats.Add(pxS.ToArgb(), 1); 
      } 
     } 

     float totalSize = bmp.Width*bmp.Height; 
     float minAccepted = 0.01f; 
     List<int> selectedColors = new List<int>(); 

     // Make up a list with the selected colors 
     foreach (int key in stats.Keys) 
     { 
      int total = (int)stats[key]; 
      if (((float)total/totalSize) > minAccepted) 
       selectedColors.Add(key); 
     } 

     // Keep growing the zones with the selected colors to cover the invalid colors created by the anti-aliasing 
     while (GrowSelected(bmp, selectedColors)); 
    } 

    private static bool GrowSelected(Bitmap bmp, List<int> selectedColors) 
    { 
     bool flag = false; 

     for (int x = 0; x < bmp.Width; x++) 
     { 
      for (int y = 0; y < bmp.Height; y++) 
      { 
       Color px = bmp.GetPixel(x, y); 
       if (px.A == 0) 
        continue; 

       Color pxS = Color.FromArgb(255, px); 

       if (selectedColors.Contains(pxS.ToArgb())) 
       { 
        if (!isBackedByNeighbors(bmp, x, y)) 
         continue; 

        List<Point> neighbors = GetNeighbors(bmp, x, y); 
        foreach(Point p in neighbors) 
        { 
         Color n = bmp.GetPixel(p.X, p.Y); 
         if (!isBackedByNeighbors(bmp, p.X, p.Y)) 
          bmp.SetPixel(p.X, p.Y, Color.FromArgb(n.A, pxS)); 
        } 
       } 
       else 
       { 
        flag = true; 
       } 
      } 
     } 

     return flag; 
    } 

    private static List<Point> GetNeighbors(Bitmap bmp, int x, int y) 
    { 
     List<Point> neighbors = new List<Point>(); 

     for (int i = x - 1; i > 0 && i <= x + 1 && i < bmp.Width; i++) 
      for (int j = y - 1; j > 0 && j <= y + 1 && j < bmp.Height; j++) 
       neighbors.Add(new Point(i, j)); 
     return neighbors; 
    } 

    private static bool isBackedByNeighbors(Bitmap bmp, int x, int y) 
    { 
     List<Point> neighbors = GetNeighbors(bmp, x, y); 
     Color px = bmp.GetPixel(x, y); 
     int similar = 0; 
     foreach (Point p in neighbors) 
     { 
      Color n = bmp.GetPixel(p.X, p.Y); 
      if (Color.FromArgb(255, px).ToArgb() == Color.FromArgb(255, n).ToArgb()) 
       similar++; 
     } 

     return (similar > 2); 
    } 

结果： 原始图片： http://i.imgur.com/8foQwFe.png

德抗锯齿结果： http://i.imgur.com/w6gELWJ.png

Answer 1

滤波器的倒车过程被称为解卷积（这是一般反问题的一个特例）。
有两种类型的反褶积：

1. 非盲解 - 在图像上的操作是已知的（例如应用了低通滤波器的系数是已知）。
2. 盲解卷积 - 如果应用的滤波器具体未知，则只假设其中的一些假设（如LPF或空间不变量等）。

那些通常是其中任何一个需要时间的复杂算法（除非使用天真的“维纳滤波器”方法）。

假设滤波器是某种LPF穷人的解决方案将是某种高通滤波器（HPF）。 其中任何一个都可以看到“更锐利的图像”和“增强的边缘”。 已知这种类型的过滤器是柔化：

1. 应用LPF的图像（通常使用高斯模糊与给定STD）上。我们称之为lpfImage。
2. 计算差异图像：diffImage = originalImage - lpfImage。
3. “USM锐化图像”由下式给出：usmImage = originalImage +（alpha * diffImage）
   其中alpha是“锐化”级别的预定义比例因子。

享受...

Answer 2

我会尝试Color Quantization。

您需要构建某种类型的颜色直方图并从图像中获取最常用的颜色。在平滑之前，它可能是你的初始颜色。

创建一个顶级6色调色板。

将栅格PNG转换为索引PNG。

我不确定GDI +可以创建索引PNG，但是有很多SDK可以处理它。