题解 图像模糊处理

本文介绍了图像模糊化处理的算法,包括保持边缘像素值不变,内部像素取平均值的策略。详细讨论了如何处理边界问题以及四舍五入操作,提出使用额外数组或平均值推导原值的方法,并分享了在实现过程中的思考和体会。

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题目

描述

图像模糊化处理,给定各像素点灰度值

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(四舍五入)。

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

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

n行,每行m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。


           题目中可以抓住几个需要注意的要求点,是在代码中需要完成的

1.满足“描述”:四周不变,内部取平均值

2.满足输出格式要求


说一下关于平均值的理解

主要有两点问题

如何做到在第一个数求过平均值后,相邻的第二个数求平均值时,所用的是原第一个数?

如何做到四舍五入?

第一个问题可以用替代或者新创一个二维数组解决,都是要开两个二维数组

再复杂一点,用平均值推原值也是可行的,但效率低,没有必要

第二个问题给我一种感觉,像是原来有一只癞蛤蟆在脚背上

结果癞蛤蟆变成了一只打湿了毛的狮子,

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