均值濾波器 ( Mean Filter ) C++ 實現

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均值濾波器 ( Mean Filter ) C++ 實現

均值濾波器是 「把每個像素都用周圍的8個像素來做均值操作」， 比如說這裡有一個例子：

非常明顯的， 這個3*3區域像素的顏色值分別是5,3,6,2,1,9,8,4,7那麼中間的1這個像素的過濾後的值就是這些值的平均值， 也就是前面的計算方法： (5+3+6+2+1+9+8+4+7)/9=5

 

一目了然。那麼這個均值濾波器有什麼用處呢？

 

主要還是平滑圖像的用處， 有的圖像的銳度很高，用這樣的均值算法，可以把銳度降低。使得圖像看上去更加自然，下面就有幾幅圖我們可以看出一些端倪：

  

原圖：                                                                          平滑處理之後：

這裡還是可以明顯的感覺到不同的， 沒有好壞之分，就是第二幅圖片看上去更為平滑。 繼續我們的問題， 那這裡均值平滑是否具有去除噪聲的功能呢？ 我們搞來了椒鹽噪聲（就是隨機的白點，黑點）來試試手：

  

噪聲圖（5%）：                                                         平滑處理之後： 

 

首先這裡的噪聲還是比較小的， 只有5%，從均值的效果來看的話， 我可以說幾乎沒有用，其實直觀的想也可以判斷， 因為這裡的處理並沒有剔除這些噪聲點， 而只是微弱地降低了噪聲，所以效果可以想見的。。

 

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/** 

** method to remove noise from the corrupted image by mean value 

* @param corrupted input grayscale binary array with corrupted info 

* @param smooth output data for smooth result, the memory need to be allocated outside of the function 

* @param width width of the input grayscale image 

* @param height height of the input grayscale image 

*/ 

void meanFilter (unsigned char* corrupted, unsigned char* smooth, int width, int height)  

{   

    memcpy ( smooth, corrupted, width*height*sizeof(unsigned char) );         

    for (int j=1;j<height-1;j++)  

    {  

        for (int i=1;i<width-1;i++)  

        {  

            smooth [ j*width+i ] = (corrupted [ (j-1)*width+(i-1) ] + corrupted [ (j-1)*width+i] +

corrupted [ (j-1)*width+(i+1) ] + corrupted [ j*width+(i-1) ] +

corrupted [ j*width+i] + corrupted [ j*width+(i+1) ] +

corrupted [ (j+1)*width+(i-1) ] + corrupted [ (j+1)*width+i] +

corrupted [ (j+1)*width+(i+1) ] ) / 9;

        }

    }  

} 

 

一般處理的時候通常還有邊界上的一些處理， 但是這裡就簡單的從1...width-1來處理， 所以第一個和最後一個像素就簡單的拋掉了， 如果只是簡單的看看效果還是沒有問題的！

本文來自优快云博客，轉載請標明出處：http://blog.youkuaiyun.com/hhygcy/archive/2009/07/06/4325304.aspx