在对图像进行滤波时,需要考虑边界像素的处理。一种常见的处理方式是通过对边界像素进行填充来扩展图像,使其在滤波时能够考虑到边界像素的影响。另一种方式是在计算卷积时对边界像素进行特殊处理,例如将边界像素的值设为0。 总结: 通过以上步骤,可以在C语言中实现一维高斯滤波。首先计算一维高斯核的数值,然后对图像进行...
int nWindowSize; //窗口长度的1/2 int nHalfLen; //一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; //产生一维高斯数据滤波器 MakeGauss(sigm...
通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。 高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 一般的模板为3×3或5×5大小,其权值...
具体操作时,我们可以通过以下步骤来实现高斯滤波: 1. 遍历图像的每个像素点; 2. 对于每个像素点,取其周围邻域像素的值; 3. 根据邻域像素的值和高斯函数,计算加权平均值; 4. 将加权平均值作为新的像素值; 5. 重复以上步骤,直到遍历完所有像素点。 高斯滤波可以应用于各种图像处理任务中,如图像去噪、图像平滑、...
可以的。int*** SmoothImage(int ***XImage ,int width, int height, int channel){ double sigma = 1.85; //(n/2 -1)*0.3 +0.8 { n = 9 ,no. of elements} double conv[3][3];double hg = 0;//Convolution kernel for(i=0; i<3;i++){ for(j=0;j<3;j++){ i...
引导滤波原理及C++代码实现 前置内容 在学习引导滤波,最好对高斯滤波和双边滤波有过理解,对于高斯滤波: W i j = 1 K i e x p ( − ∣ x j − x i ∣ 2 σ 2 ) W_{ij} = \frac{1}{K_i}exp(-\frac{|x_j-x_i|^2}{\sigma^2}) Wij=Ki1exp(−σ2∣xj−xi∣2),其中 W W...
之前,俺也发过不少快速高斯模糊算法. 俺一般认为,只要处理一千六百万像素彩色图片,在2.2GHz的CPU上单...
高斯滤波是一种线性滤波算法,它的原理是利用高斯函数对邻域内像素进行加权平均。高斯滤波对信号的平滑效果比较好,它能够有效的保留图像的细节,并且对去除高斯噪声也有很好的效果。在C语言中,我们同样可以编写一个函数来实现高斯滤波算法。下面是一个简单的高斯滤波函数的示例代码: ...
中值滤波:对于单级或双极脉冲噪声,尤为有效。 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。