3.5.1 平滑线性滤波器 非常简单, 只需要把邻域的灰度值加起来,求出平均值即可,代码如下。 用imgage_filter_common 这个通用函数,代码实现非常简洁优美。 //均值滤波voidspatial_filter_avg(int*sum,unsignedchark,\intdim,BYTEval,BYTE*new_val,void*extra){intend=dim*dim;if(k==1)*sum=val;else*sum+=val...
最大值滤波:放大图像的亮点,还可以消除胡椒噪声。 最小值滤波:增强图像的暗部,还可以消除盐粒噪声。 中点滤波:适用于随机分布的噪声,比如高斯噪声和均匀噪声。 修正的阿尔法均值滤波:处理多种噪声混合的情况。 自适应滤波 自适应局部降噪(均值)滤波 计算邻域的均值和方差,用于滤波。 邻域均值m_L:度量平均灰度 邻域...
使用大小为m*n的滤波器对大小为M*N的图像进行线性空间滤波,将滤波器模板乘以图像中对应灰度值,相加得模板中心灰度值 a = (m-1)/2, b = (n-1)/2 若f(x+s, y+t)不在原图内,补0 平滑线性滤波器 滤波过程 分母为滤波器模板和 代码实现 1intis_in_array(shortx,shorty,shortheight,shortwidth)2{3i...
1. 图像格式转换:通过C语言,可以将不同格式的图像文件转换为其他格式,例如JPEG、PNG或BMP等。2. 滤波:滤波是一种基本的图像处理技术,可以用于去除噪声和增强图像。通过C语言,可以实现各种类型的滤波器,例如平均、高斯、中值、锐化和边缘检测等。3. 图像增强:通过C语言,可以实现图像的亮度、对比度、色彩平衡...
中值滤波在图像处理中,常用于保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。 5、中值滤波代码实现 // zhongzhilvbo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include <stdio.h> #include <math.h> #include <memory.h> #include <conio.h> #include <stdlib.h> ...
2.2 二维中位值滤波 在图像处理中,常常需要进行二维中位值滤波。其实现过程类似于一维中位值滤波,但应用于图像的每个像素及其周围的邻域。过程如下:定义一个窗口,包含图像中的一些像素。将窗口中的像素按升序排序。取排序后的像素的中位值作为窗口内的新值。将窗口在图像上向前滑动一个位置,重复上述步骤,直到...
C++代码实现 在别人博客上找了个代码,自己实现的不知道为什么滤波后只剩下图像的轮廓了,分析下原因,写出自己的代码再放上来。 Mat getimage(Mat &a) { int hei =a.rows; int wid = a.cols; Mat I(hei, wid, CV_64FC1); //convert image depth to CV_64F ...
高斯滤波算法是一种常用的线性滤波算法,它通过计算窗口内像素值的加权平均值来实现滤波。高斯滤波算法在平滑图像的同时,能够保留图像的细节信息。下面是C语言中实现高斯滤波算法的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> #define SIZE 3 ...
中值滤波实现过程如上图所示。标准的中值滤波器都是由一个奇数大小尺寸的滑动窗组成,通常为3x3窗或5x5窗等。以3x3窗为例,该窗沿着图像数据的行 方向逐像素滑动,在每一次滑动期间内,方形窗中的所有像素按照灰度值被排序,这组数据中的中值作为输出,替代原来窗函数的中心位置像素的灰度值。