各项异性扩散滤波 -- OpenCV实现

/***********************************
*功能 -- 各项异性扩散滤波
*by 垚  
*visual studio 2010 & windows 7 ultimalte
************************************/
#include <opencv2\core\core.hpp>

void anisotropic_diffusion(cv::Mat &out, cv::Mat &in, int k, float lambda)
{
	int i, j;
	int iter = 20;
	int nRow = in.rows, nCol = in.cols;
	float ei, si, wi, ni;
	float ce, cs, cw, cn;

	cv::Mat tmp = in.clone();
	unsigned char *pin = in.data;
	unsigned char *ptmp = tmp.data;
	unsigned char *pout = out.data;

	for(int n = 0; n < iter; n++)
	{
		for(i = 1; i < nRow-1; i ++)
			for(j = 1; j < nCol-1; j++)
			{
				float cur = ptmp[i*nCol + j];
				ei = ptmp[(i-1)*nCol + j] - cur;
				si = ptmp[i*nCol + j + 1] - cur;
				wi = ptmp[(i+1)*nCol + j] - cur;
				ni = ptmp[i*nCol + j - 1] - cur;

				ce = exp(-ei*ei/(k*k));
				cs = exp(-si*si/(k*k));
				cw = exp(-wi*wi/(k*k));
				cn = exp(-ni*ni/(k*k));

				pout[i*nCol + j] = cur + lambda*(ce*ei + cs*si + cw*wi + cn*ni);
			}
		out.copyTo(tmp);
	}
}

各向异性扩散滤波是一种常用于图像处理的算法,主要用于平滑图像和抑制噪声。这种滤波器会根据像素邻域内的信息(而不是简单地基于单个像素的值)来决定如何修改图像的每个像素。这允许滤波器更倾向于在空间中的某些方向(即所谓的“各向异性”)移动,而不仅仅是沿着像素边界。 在Python中,可以使用各种库来实现各向异性扩散滤波,例如OpenCV和scikit-image。以下是一个使用scikit-image库实现各向异性扩散滤波的基本示例: ```python from skimage import io, img_as_float from skimage.filters import gaussian from skimage.morphology import disk from skimage.util import random_checkerboard import numpy as np # 加载图像 image = img_as_float(io.imread('your_image_path.png')) # 设置扩散系数 sigma = 1.0 radius = int(sigma * 255) kernel = gaussian(radius=radius, sigma=sigma) # 创建一个随机混合的掩模,使其具有随机性,以避免模式识别问题 random_mask = random_checkerboard(size=(image.shape, image.shape), pattern_size=radius) # 使用滤波器对图像进行扩散处理 filtered_image = np.copy(image) filtered_image[random_mask != 0] = img_as_float(filter(kernel, image[random_mask != 0])) # 显示原始和滤波后的图像 fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) ax.imshow(image, cmap='gray') ax[0].set_title('Original Image') ax.imshow(filtered_image, cmap='gray') ax.set_title('Filtered Image') plt.show() ``` 这段代码首先加载一张图像,然后使用一个高斯核作为扩散滤波器。这个滤波器会根据随机混合的掩模对图像进行扩散处理。掩模是一个大小与图像相同的数组,其中某些位置被设置为非零值(对应于需要扩散的像素)。然后,这些像素会被滤波器处理,而其他像素则保持不变。最后,原始和滤波后的图像都会显示出来。 请注意,这只是一种实现各向异性扩散滤波的方法,具体实现可能会因库和具体需求而异。此外,你可能需要根据你的具体应用调整扩散系数和其他参数。
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