zufeoj_图像模糊处理

最新推荐文章于 2024-02-16 20:20:59 发布

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本文介绍了一种图像模糊化处理算法的实现方法，通过计算每个内部像素点及其周围像素点的平均灰度值来实现图像的模糊效果。文章提供了一个具体的编程实现案例，包括输入图像的读取、模糊处理计算及输出结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目链接：http://acm.ocrosoft.com/problem.php?cid=1226&pid=14

题目描述

给定m行n列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理：

1.四周最外侧的像素点灰度值不变；

2.中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均(舍入到最接近的整数)。

输入

第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100，1≤m≤100。

接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点灰度。相邻两个整数之间用单个空格隔开，每个元素均在0~255之间。

输出

m行，每行n个整数，为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。

样例输入

4 5
100 0 100 0 50
50 100 200 0 0
50 50 100 100 200
100 100 50 50 100

样例输出

100 0 100 0 50
50 80 100 60 0
50 80 100 90 200
100 100 50 50 100

题目大意即对于n行m列的数字最外层数字保持不变，对于内层数字，其值为（自身+上下左右）/5. 开一维数组保存下来，按题目要求格式（两两之间有空格）输出。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	int n,m;
	int a[111][111],b[111][111];
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			cin>>a[i][j];//输入n行m列数字	
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=m;j++){
			if(i==1||j==1||i==n||j==m){
				b[i][j]=a[i][j];//将数组a的最外层数字不变并赋给数组b 
			}else{
				//数组b记录当前数字下（上下左右+自己）/5 之后的值  round(x)四舍五入到最邻近的整数	
				b[i][j]=round((a[i-1][j]+a[i][j-1]+a[i][j+1]+a[i+1][j]+a[i][j])/5.0);
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<m;j++){
			//输出，每行最后一个数字后无空格 
			cout<<b[i][j]<<" ";
		}
		cout<<b[i][m]<<endl;
	}
	return 0;
}