基于拉普拉斯方程的图像流场平滑

最新推荐文章于 2022-01-15 05:13:48 发布

铿锵的玫瑰

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分类专栏：图像的平滑处理

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版权

代码

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
using namespace std;

void show_src_image(Mat image)
{
	//创建显示图片的窗口
	namedWindow("Original Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//显示原始图片
	imshow("Original Image", image);
}

void show_scharr_image(Mat image)
{
	//创建grad_x和grad_y矩阵
	Mat grad_x;
	Mat grad_y;
	//创建scharr算子处理显示图片
	Mat scharr_img = Mat::zeros(image.size(), CV_16S);
	//创建laplace平滑处理显示图片
	Mat laplace_img = Mat::zeros(image.size(), CV_16S);
	//定义scharr算子与laplace平滑处理默认参数
	int scale = 1;
	int delta = 0;
	int ddepth = CV_16S;
	//求X方向梯度
	Scharr(image, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
	//求Y方向梯度
	Scharr(image, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
	//构建流场
	for (int i = 0; i < image.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < image.cols; j++)
		{
			if (grad_x.at<ushort>(i, j) != 0)
			{
				scharr_img.at<ushort>(i , j) = grad_y.at<ushort>(i, j) / grad_x.at<ushort>(i, j);
			}
			else
			{
				scharr_img.at<ushort>(i, j) = 90;
			}
		}
	}
	//计算利用laplacian算子进行平滑
	for (int i = 1; i < scharr_img.rows - 1; i++)
	{
		for (int j = 1; j < scharr_img.cols - 1; j++)
		{