《图像处理》实验5：均值滤波
均值滤波的基本原理
均值滤波的基本原理均值滤波是一种常用的图像处理方法，它可以用来平滑图像、减少噪声，是数字图像处理领域中的基本操作之一。
均值滤波的基本原理是利用像素点邻域内像素灰度值的平均值来代替该像素点的灰度值，从而达到平滑图像的效果。
在进行均值滤波时，首先需要确定一个模板的大小，通常是一个正方形的窗口，然后将该窗口内的像素灰度值求平均，用平均值来代替中心像素的灰度值。
这个过程可以简单地描述为，对于图像中的每一个像素点，将其邻域内的像素灰度值求平均，然后用平均值来代替该像素点的灰度值。
均值滤波的基本原理可以通过以下步骤来详细说明：1. 确定滤波模板的大小和形状。
通常情况下，滤波模板是一个正方形的窗口，大小可以根据实际情况来确定，常见的大小有3x3、5x5等。
2. 对于图像中的每一个像素点，将其邻域内的像素灰度值求平均。
这个邻域可以根据滤波模板的大小来确定，通常是以当前像素为中心的正方形区域。
3. 用平均值来代替当前像素的灰度值。
这样就完成了对该像素点的均值滤波处理。
均值滤波的基本原理非常简单，但是在实际应用中具有较好的效果。
它可以有效地平滑图像，减少噪声的影响，使图像更加清晰和易于分析。
然而，需要注意的是，均值滤波也会导致图像细节的丢失，特别是对于边缘等细节部分的处理效果不佳。
在实际应用中，均值滤波通常会与其他滤波方法结合使用，以达到更好的处理效果。
例如，可以先使用均值滤波对图像进行初步的平滑处理，然后再使用其他滤波方法对特定部分进行进一步处理，从而达到更好的图像处理效果。
总之，均值滤波的基本原理是利用像素点邻域内像素灰度值的平均值来代替该像素点的灰度值，从而达到平滑图像、减少噪声的效果。
虽然它非常简单，但在图像处理中具有重要的作用，是不可忽视的一种基本方法。
均值滤波特点
均值滤波特点一、什么是均值滤波均值滤波是一种常用的图像处理算法，用于去除图像中的噪声，平滑图像，并提高图像质量。
它通过计算像素周围区域的平均灰度值来代替原始像素的灰度值，从而实现图像的平滑处理。
二、均值滤波的原理均值滤波的原理非常简单，它通过取周围像素的平均值来代替当前像素的值。
具体而言，对于每个像素，我们选择一个固定大小的邻域，计算该邻域内所有像素的平均值，并将该平均值赋给中心像素。
三、均值滤波的特点1. 平滑效果明显均值滤波是线性平滑滤波的一种，通过取平均值来替代原始像素值，从而平滑图像，减少图像中的噪声。
由于它计算像素周围邻域的平均值，因此可以有效地减少图像中的高频噪声，使图像更加平滑。
2. 不会改变图像的边缘和细节均值滤波不会改变图像的边缘和细节信息，保留了图像的结构特征。
这是因为均值滤波只是简单地取邻域像素的平均值，而并不考虑像素之间的差异。
因此，均值滤波对于那些需要保持边缘和细节信息的图像处理任务非常有效。
3. 适用于高斯分布噪声均值滤波对于高斯分布噪声有很好的去噪效果。
由于高斯分布噪声是一种随机噪声，其主要体现在图像的亮度方面，而不会改变图像的边缘和细节。
而均值滤波通过取平均值来替代噪声像素，可以有效地减少高斯噪声的影响。
4. 无法处理脉冲噪声均值滤波无法处理脉冲噪声，因为脉冲噪声通常会导致像素值的突然变化。
对于脉冲噪声，简单地取平均值并不能很好地去除噪声，反而会破坏图像的细节信息。
因此，在处理脉冲噪声时，均值滤波并不是一个合适的选择。
5. 会导致图像模糊由于均值滤波是通过取邻域像素的平均值来替代原始像素值，因此会导致图像的细节信息丢失，使图像模糊。
这是因为均值滤波是一种空间滤波方法，会将邻域内的像素值均匀分布到图像中，从而减少图像的细节信息。
四、均值滤波的应用均值滤波广泛应用于图像处理、计算机视觉、信号处理等领域，常见的应用包括：1.图像去噪：均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，提高图像质量。
5.均值滤波
5.均值滤波⼀、均值滤波概念1 邻域2.卷积如上图所⽰，是通过对⽬标像素的邻域进⾏加权得到新的⽬标像素的值，其中这个加权矩阵我们叫做邻域算⼦（局部算⼦）。
其中g(x, y)就是我们滤波后希望得到的函数，h(x, y)就是邻域算⼦，f(x, y)就是原图。
那么有公式可以表⽰：3 均值滤波原理均值滤波其实就是对⽬标像素及周边像素取平均值后再填会⽬标像素来实现滤波⽬的的⽅法。
Mat blur(Mat& img){if (img.data){int height = img.rows;int width = img.cols;int channel = img.channels();Mat out = Mat::zeros(height, width, img.type());int count = 0;int sum = 0;int pad = floor((double)kernel_size / 2);for (int y = 0; y < height; y++){for (int x = 0; x < width; x++){for (int c = 0; c < channel; c++){sum = 0;for (int dy = -pad; dy < pad + 1; dy++){for (int dx = -pad; dx < pad + 1; dx++){if ((y - pad > 0) && (x - pad) > 0 && (y + pad) < height && (x + pad) < width)sum += (int)img.at<Vec3b>(y+dy, x+dx)[c];}}sum /= (kernel_size*kernel_size);out.at<Vec3b>(y, x)[c] = (uchar)sum;}}}return out;}}。
空间滤波实验报告
空间滤波实验报告空间滤波实验报告引言：空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法，它通过对图像像素进行加权平均或其他操作，以改善图像的质量和增强特定的图像细节。
在本次实验中，我们将探索几种常见的空间滤波技术，并评估它们在不同图像上的效果。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的空间滤波方法，它通过计算像素周围邻域的平均值来平滑图像。
在本次实验中，我们选择了一张包含噪声的图像进行均值滤波处理。
结果显示，均值滤波能够有效地减少噪声，但同时也会导致图像的细节模糊化。
这是因为均值滤波是一种线性滤波方法，它对所有像素都施加相同的权重，无法区分图像中的边缘和纹理。
二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将像素周围邻域的像素值排序并选取中间值来进行滤波。
与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息。
在实验中，我们使用了一张包含椒盐噪声的图像进行中值滤波处理。
结果显示，中值滤波能够有效去除椒盐噪声，同时也能够保持图像的细节纹理。
这是因为中值滤波对于噪声像素有较好的鲁棒性，能够准确地估计图像中的真实像素值。
三、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的空间滤波方法，它通过对像素周围邻域的像素值进行加权平均来平滑图像。
与均值滤波不同的是，高斯滤波对于不同像素位置的权重是不同的，它能够更好地保持图像的细节和边缘。
在实验中，我们对一张包含高斯噪声的图像进行了高斯滤波处理。
结果显示，高斯滤波能够有效地降低噪声水平，同时也能够保持图像的细节纹理。
这是因为高斯滤波能够根据像素周围邻域的像素值分布来调整权重，从而更好地平衡了图像的平滑度和细节保留。
四、边缘检测除了平滑图像，空间滤波还可以用于边缘检测。
边缘检测是一种常用的图像处理任务，它能够准确地提取图像中的边缘信息。
在实验中，我们使用了一张包含边缘的图像进行了边缘检测实验。
通过应用一种基于梯度的空间滤波算子，我们成功地提取出了图像中的边缘信息。
结果显示，边缘检测能够有效地突出图像中的边缘，但同时也会引入一定的噪声。
均值滤波实验的问题及解决方案
均值滤波实验的问题及解决方案均值滤波是一种常用的图像处理方法，用于平滑图像并去除噪声。
然而，在进行均值滤波实验时，可能会遇到一些问题。
本文将介绍这些问题，并提供相应的解决方案。
一、问题：均值滤波导致图像模糊在进行均值滤波实验时，可能会发现处理后的图像变得模糊，失去了细节。
这是因为均值滤波是一种线性平滑方法，它会对整个图像进行平均处理，从而使得边缘和细节部分也被平滑掉。
解决方案：1. 调整窗口大小：通过调整均值滤波器的窗口大小可以控制平滑程度。
较小的窗口会保留更多的细节，但可能无法有效去除噪声；较大的窗口可以更好地去除噪声，但会导致更明显的模糊效果。
根据实际需求选择合适的窗口大小。
2. 使用自适应均值滤波：自适应均值滤波器可以根据局部区域内的像素灰度级别动态调整窗口大小。
这样可以在保留细节的同时去除噪声。
常用的自适应均值滤波器有中值滤波和自适应加权平均滤波。
二、问题：均值滤波无法有效去除椒盐噪声椒盐噪声是一种随机出现的黑白像素点，极大地影响图像质量。
然而，传统的均值滤波在处理椒盐噪声时效果较差。
解决方案：1. 中值滤波：中值滤波是一种非线性平滑方法，在窗口内取中间值作为输出像素的灰度级别。
由于椒盐噪声只占少数像素，中值滤波可以有效去除这些异常点，而不会对其他正常像素产生太大影响。
2. 自适应中值滤波：自适应中值滤波器可以根据窗口内的像素灰度级别动态调整窗口大小，并在不同情况下选择不同的处理方式。
在窗口内存在椒盐噪声时，可以采用中值滤波；在不存在椒盐噪声时，可以采用均值滤波。
这样可以更好地平衡去噪和保留细节之间的关系。
三、问题：均值滤波导致图像边缘模糊由于均值滤波是一种线性平滑方法，它会对图像的边缘部分进行平滑处理，从而导致边缘模糊。
解决方案：1. 边缘保护滤波：边缘保护滤波器可以在进行平滑处理时保护图像的边缘部分。
常用的边缘保护滤波器有高斯滤波和双边滤波。
高斯滤波通过调整窗口内像素的权重来实现平滑，使得离中心像素越近的像素具有更大的权重，从而保留了边缘信息。
均值滤波
实习项目：均值滤波一、实验内容均值滤波采用模板计算的思想，模板操作实现一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。
在实际应用中，要根据不同的需要选择使用不同的模板尺寸，如3*3、5*5等。
最简单的均值滤波是将原图中的一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素点的灰度值相加，然后将所求的平均值作为新图中的该像素的灰度值。
邻域平均法用数学公式表达：设f（i，j）为给定的含有噪声的图像，经过邻域平均法处理后的图像为g （i，j），则g（i，j）=∑f（i，j）/N，（i，j）∈M，M是所取邻域内各邻近像素的坐标，N是邻域中所包含的临近像素个数。
本次实习选择3*3均值滤波和5*5均值滤波。
二、算法实现的主要内容1、3*3均值滤波代码BYTE *pData= new BYTE[m_dwWidth*m_dwHeight];memcpy(pData, m_pBitmap, m_dwWidth*m_dwHeight);DWORD i,j;for( i=1;i<m_dwHeight-1;i++){for( j=1;j<m_dwWidth-1;j++){int sum=0,avg=0;DWORD ii,jj;for( ii=i-1;ii<i+2;ii++){for( jj=j-1;jj<j+2;jj++) //3*3均值滤波sum+=m_pBitmap[ii*m_dwWidth+jj];}avg=sum/9;pData[i*m_dwWidth+j]=avg;}}memcpy(m_pBitmap, pData, m_dwWidth*m_dwHeight);Invalidate(true);2、5*5均值滤波代码BYTE *pData= new BYTE[m_dwWidth*m_dwHeight];memcpy(pData, m_pBitmap, m_dwWidth*m_dwHeight);DWORD i,j;for( i=1;i<m_dwHeight-1;i++){for( j=1;j<m_dwWidth-1;j++){int sum=0,avg=0;DWORD ii,jj;for( ii=i-2;ii<i+3;ii++){for( jj=j-2;jj<j+3;jj++) //5*5均值滤波sum+=m_pBitmap[ii*m_dwWidth+jj];}avg=sum/25;pData[i*m_dwWidth+j]=avg;}}memcpy(m_pBitmap, pData, m_dwWidth*m_dwHeight); Invalidate(true);三、处理结果A、处理前原始图像（含椒盐噪声）：B、3*3均值滤波处理后图像：C、5*5均值滤波处理后图像：四、实习体会（1）图Ｂ、Ｃ显示的分别是使用3*3、5*5模板平滑后的图像，可以看出当平滑模板的尺寸增大时，对噪声的消除效果有所增强，但同时会带来图像的模糊，边缘细节逐步减少，且运算量增大。
均值滤波的原理
均值滤波的原理
均值滤波是一种常见的图像处理算法，用于平滑图像并减小图像噪声。
其原理是通过计算像素周围邻域内像素的平均值来替代当前像素的值。
具体来说，对于给定的像素点，均值滤波算法会将该像素周围的邻域像素的灰度值进行求和，并除以邻域大小，即取邻域像素的平均值。
这个平均值将取代原始像素的值，从而使得图像的整体灰度变得更加平滑。
均值滤波的步骤如下：
1. 确定邻域大小，这决定了在计算平均值时考虑的像素范围。
邻域越大，图像平滑程度越高，但也可能导致图像细节的损失。
2. 对于图像中的每个像素，确定其邻域范围。
3. 对于该像素的邻域像素，计算所有像素值的总和。
4. 将总和除以邻域的像素数，得到平均值。
5. 用平均值替代原始像素的值。
通过重复以上步骤，均值滤波可以应用于整个图像，从而使图像变得更加平滑和模糊。
然而，值得注意的是，均值滤波对于图像中的边缘和细节部分可能会造成模糊和失真，因为它无法区分目标与背景像素的差异。
总之，均值滤波是一种简单且广泛应用的图像处理算法，通过计算像素周围邻域的平均值来减小图像噪声，但也可能对细节造成模糊效果。
图像处理中的图像滤波算法使用教程
图像处理中的图像滤波算法使用教程图像滤波是数码图像处理中常用的技术之一，它能够改善图像质量、去除噪声、增强图像细节等。
在图像处理领域中，有多种不同类型的滤波算法可供选择，包括线性和非线性滤波算法。
本文将介绍图像处理中常见的几种滤波算法及其使用方法，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。
一、线性滤波算法1. 均值滤波均值滤波是一种常见且简单的线性滤波算法。
它通过取周围像素的平均值来平滑图像，从而减小图像中的高频噪声。
均值滤波的具体步骤如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
n的取值通常为3、5或7，根据实际需求选择。
（2）选取窗口中所有像素的平均值，并将其赋给窗口中心像素。
（3）依次遍历图像中的每个像素，重复步骤（2）直到遍历完所有像素。
均值滤波适用于去除轻度噪声和平滑图像，但会导致图像细节损失。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波算法，也是最常用的模糊滤波算法之一。
它通过对图像进行加权平均来平滑图像，具有较好的平滑效果并且不会丢失图像细节。
高斯滤波的过程如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
（2）根据高斯函数的权重计算滑动窗口中每个像素的权重。
（3）将权重乘以对应像素的灰度值，并将结果累加。
（4）将累加值除以所有权重的总和，得到滑动窗口中心像素的灰度值。
高斯滤波是一种较为通用的线性滤波算法，适用于去除噪声、模糊图像和提高图像质量。
3. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过用滑动窗口中所有像素的中值来替代中心像素的值。
中值滤波的步骤如下：（1）定义一个滑动窗口，大小为n×n。
（2）将滑动窗口中的所有像素按照像素值大小排序。
（3）取排序结果的中值，并将其赋给滑动窗口中心像素。
中值滤波能够有效地去除椒盐噪声和脉冲噪声，但会导致图像细节模糊。
二、非线性滤波算法1. 双边滤波双边滤波是一种基于空间和灰度相似性的非线性滤波算法。
它能够在保持边缘清晰的同时平滑图像，对于去噪和保护图像细节来说都很有效。
均值滤波的实验报告
均值滤波的实验报告引言在图像处理领域，均值滤波是一种常用的图像平滑方法。
它通过计算像素周围邻域的平均值来替代该像素的灰度值，以达到图像平滑的效果。
均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，同时也能够保持图像的整体特征。
本实验旨在探究均值滤波对图像的影响，并比较不同滤波半径下的滤波效果。
实验步骤1. 实验环境准备：在计算机上安装图像处理软件，并导入实验所需图像。
2. 实验设计：选择适当大小的滤波半径，并记录下实验所用的滤波半径。
3. 均值滤波处理：对图像进行均值滤波处理，根据实验设置的滤波半径计算每个像素的邻域平均灰度值，并用该平均值替代原像素的灰度值。
4. 实验结果观察：观察并记录均值滤波后的图像效果，包括图像的平滑度、噪声去除程度等。
5. 不同滤波半径的对比：重复步骤3-4，使用不同的滤波半径进行均值滤波处理，比较不同半径下的滤波效果。
6. 结果分析：根据实验观察和对比结果，分析均值滤波在不同滤波半径下的优缺点。
实验结果经过实验，我们得到了以下结果：实验图像下图为实验所用原始图像，以及采用不同滤波半径进行均值滤波处理后的图像。
结果观察通过对比实验图像，我们可以得到以下观察结果：1. 均值滤波能够有效地去除图像中的噪声，使图像更加平滑。
2. 随着滤波半径的增加，图像的平滑度增加，噪声去除程度也更好。
3. 但是，当滤波半径较大时，图像细节会被模糊化，失去一部分细节信息。
结果分析根据实验结果观察，我们可以得出以下分析结论：1. 均值滤波对图像处理中的噪声去除具有较好的效果，能够使图像更加平滑。
2. 滤波半径的选择对均值滤波的效果有重要影响。
均值滤波实验的问题及解决方案
均值滤波实验的问题及解决方案介绍均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于平滑图像并降低噪声。
然而，在实际应用中，均值滤波也存在一些问题，例如可能导致图像细节模糊、边缘模糊等。
本文将深入探讨均值滤波实验中的问题，并提供一些解决方案。
问题一：图像细节模糊均值滤波的原理是将图像中每个像素的值替换为其邻域像素值的均值。
然而，这种操作可能导致图像细节模糊，特别是在处理包含边缘、纹理等细节的图像时。
例如，对于一张包含文字的图像，均值滤波会导致文字变得模糊不清，影响图像的可读性。
解决方案1.调整滤波器的大小：增大滤波器的大小可以减轻细节模糊的问题。
大的滤波器可以更好地保留图像中的边缘信息，但也可能导致过多的平滑，因此需要权衡。
2.使用加权平均：在均值滤波中，所有像素被视为同等重要。
考虑使用加权平均，给予边缘像素更高的权重，以保留图像的细节。
问题二：边缘模糊均值滤波会平滑图像中的像素值，这也包括图片中的边缘。
因此，均值滤波可能导致边缘变得模糊不清，丧失图像中物体和边缘的形状信息。
解决方案1.使用边缘保护滤波器：边缘保护滤波器可以在滤波过程中保护边缘信息。
例如，常用的边缘保护滤波器有高斯滤波器、双边滤波器等，它们在平滑图像的同时保护边缘的锐利度。
2.多尺度滤波：通过使用多个不同尺度的滤波器，可以在不同程度上平滑图像并保留边缘信息。
例如，使用高斯金字塔或拉普拉斯金字塔进行多尺度滤波操作，可以减少边缘模糊的问题。
问题三：运算速度较慢均值滤波在计算过程中需要对所有像素进行遍历，并计算其邻域像素值的均值。
对于较大的图像，这可能会导致运算速度较慢，尤其是在实时应用中需处理大量图像流的情况下。
解决方案1.使用快速均值滤波算法：常见的快速均值滤波算法有积分图像、盒子滤波器等。
这些算法通过预先计算累积和或利用图像特性，在一定程度上提高了运算速度。
2.并行计算：利用现代图像处理硬件的并行计算能力，可以将均值滤波操作分配给多个处理单元同时计算，从而提高整体的运算速度。
均值滤波 原理
均值滤波原理均值滤波是一种常用的图像处理方法，它主要用于平滑图像，去除图像中的噪声。
其原理是将图像中的每个像素点与其周围的像素点取平均值，从而得到一个平滑的图像。
本文将详细介绍均值滤波的原理及其应用。
均值滤波的原理很简单，它认为一个像素点的值应该接近于其周围像素点的平均值。
在计算过程中，需要定义一个滤波模板（或称为卷积核），该模板的大小和形状可以根据需求进行选择。
一般来说，滤波模板的大小为奇数，以确保有一个中心像素点。
均值滤波的计算过程如下：对于图像中的每个像素点，取其周围像素点的平均值作为新的像素点的值。
具体的步骤如下：1. 遍历图像中的每个像素点。
2. 对于每个像素点，确定其周围像素点的范围，一般可以选择以该像素点为中心的一个邻域。
3. 计算邻域中所有像素点的灰度值的平均值。
4. 将平均值作为新的像素点的灰度值。
均值滤波的核心思想是通过平均化周围像素点的值来减少噪声的影响。
这是因为噪声通常是随机分布的，通过取平均值可以抵消其中的随机性，从而达到平滑图像的效果。
然而，均值滤波也有一定的局限性，当图像中存在较强的边缘或细节信息时，均值滤波容易造成图像模糊。
均值滤波在图像处理中有着广泛的应用，其中之一是图像去噪。
在数字摄影中，由于光线条件、摄像机感光度等因素的影响，图像中常常会出现一些噪点。
这些噪点会影响图像的质量和观感，因此需要对图像进行去噪处理。
均值滤波是一种简单有效的去噪方法，它可以在一定程度上减少图像中的噪声。
除了图像去噪外，均值滤波还可以用于图像平滑处理。
在图像处理中，平滑处理可以使图像变得更加柔和，减少图像中的细节信息。
这在一些特定的应用中是非常有用的，例如图像压缩和图像识别等。
均值滤波通过对图像进行平滑处理，可以改变图像的观感，使得图像更加平滑。
总结起来，均值滤波是一种常用的图像处理方法，它通过取周围像素点的平均值来平滑图像，去除图像中的噪声。
均值滤波简单易实现，适用于图像去噪和图像平滑处理等应用。
图像处理之均值滤波介绍及C算法实现
图像处理之均值滤波介绍及C算法实现1 均值滤波介绍滤波是滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是从含有⼲扰的接收信号中提取有⽤信号的⼀种技术。
均值滤波是典型的线性滤波，它是指在图像上对⽬标像素给⼀个模板，该模板包括了其周围的临近像素（如3×3模板：以⽬标象素为中⼼的周围8个象素，构成⼀个滤波模板，即去掉⽬标象素本⾝），再⽤模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波效果:平滑线性滤波处理降低了图像的“尖锐”变化。
由于典型的随机噪声由灰度级的急剧变化组成，因此常见的平滑处理的应⽤就是降低噪声。
均值滤波器的主要应⽤是去除图像中的不相关细节，其中“不相关”是指与滤波器模板尺⼨相⽐较⼩的像素区域。
然⽽，由于图像的边缘也是由图像灰度的尖锐变化带来的特性，所以均值滤波处理还是存在着边缘模糊的负⾯效应。
2 均值滤波算法实现(C语⾔)1// junzhilvbo.cpp : 定义控制台应⽤程序的⼊⼝点。
2//34 #include "stdafx.h"5 #include "stdlib.h"6 #include "string.h"78#define DATA_X 256 //数字图像⽔平像素个数9#define DATA_Y 256 //数字图像竖直像素个数1011void OpenFile(const char *cFilePath , int nOriginalData[DATA_Y][DATA_X])12 {13 printf("正在获取数据......\n");14 FILE *fp ;15 fp = fopen(cFilePath , "r");16if(NULL == fp)17 {18 printf("open file failed! \n");19return ;20 }2122 unsigned char *pData = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char)*DATA_X*DATA_Y);23if(NULL == pData)24 {25 printf("memory malloc failed!\n");26return ;27 }2829 fread(pData , sizeof(unsigned char)*DATA_X*DATA_Y , 1 , fp);3031int count_x = 0 ;32int count_y = 0 ;3334for(;count_y < DATA_Y ; count_y++)35 {36for(; count_x < DATA_X ;count_x++)37 {38 nOriginalData[count_y][count_x] = pData[count_y*DATA_Y+count_x];39 }40 }4142free(pData);43 fclose(fp);4445return ;46 }4748void SaveFile(const char *cFilePath , int nResultData[DATA_Y][DATA_X])49 {50 printf("正在保存数据......\n");51int count_x,count_y;5253 FILE *fp ;54 fp = fopen(cFilePath , "w");55if(NULL == fp)56 {57 printf("open file failed! \n");58return ;59 }6061for(count_y=0;count_y<DATA_Y;count_y++)62 {63for(count_x=0;count_x<DATA_X;count_x++)64 {65 fwrite(&nResultData[count_y][count_x],1,1,fp);66 }67 }6869 fclose(fp);70 printf("⽂件保存成功! \n");7172return ;73 }7475bool JunZhiLvBo(const int nOriginalData[DATA_Y][DATA_X], int nResultData[DATA_Y][DATA_X])76 {77 printf("正在进⾏均值滤波......\n");78int count_x ,count_y ;7980/*3*3模版滤波计算，不计算边缘像素*/81for(count_y = 1 ; count_y < DATA_Y ; count_y++)82 {83for(count_x = 1 ; count_x < DATA_X ;count_x++)84 {85 nResultData[count_y][count_x] = (int)((nOriginalData[count_y-1][count_x-1]+86 nOriginalData[count_y-1][count_x] +87 nOriginalData[count_y-1][count_x+1]+88 nOriginalData[count_y][count_x-1] +89 nOriginalData[count_y][count_x] +90 nOriginalData[count_y][count_x+1] +91 nOriginalData[count_y+1][count_x-1]+92 nOriginalData[count_y+1][count_x] +93 nOriginalData[count_y+1][count_x+1])/9);94 }95 }9697/*对四个边缘直接进⾏赋值处理*/98for(count_x=0;count_x<DATA_X;count_x++) //⽔平边缘像素等于原来像素灰度值 99 {100 nResultData[0][count_x]=nOriginalData[0][count_x];101 nResultData[DATA_Y-1][count_x]=nOriginalData[DATA_Y-1][count_x];102 }103for(count_y=1;count_y<DATA_Y-1;count_y++) //竖直边缘像素等于原来像素灰度值104 {105 nResultData[count_y][0]=nOriginalData[count_y][0];106 nResultData[count_y][DATA_X-1]=nOriginalData[count_y][DATA_X-1];107 }108109return true ;110 }111112int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])113 {114int nOriginalData[DATA_Y][DATA_X]; //保存原始图像灰度值115int nResultData[DATA_Y][DATA_X]; //保存滤波后的灰度值116117 memset(nOriginalData,0,sizeof(nOriginalData)); //初始化数组118 memset(nResultData,0,sizeof(nResultData));119120char cOpenFilePath[] = "Lena.raw"; //图像⽂件路径121122 OpenFile(cOpenFilePath,nOriginalData);123124if(!JunZhiLvBo(nOriginalData,nResultData)) //滤波计算125 {126 printf("操作失败!\n");127return0;128 }129130char cSaveFilePath[] = "Result.raw"; //⽂件保存路径131132 SaveFile(cSaveFilePath,nResultData);133134return0;135 }3 均值滤波算法效果对⽐均值滤波之前: 均值滤波之后:。
数字图像处理——均值滤波
实验项目：灰度图像均值滤波一、实验内容目的：掌握搭建一个Visual C++应用工程的基本流程，能创建一个基于MFC的Visual C++数字图像处理平台，实现位图文件的读写、显示、存储操作。
对灰度图像均值滤波熟悉均值滤波原理，编程实现灰度图像均值滤波功能，探讨其去噪特性及其适用性。
处理算子原理：二值化：选定一个阈值，大于部分变成白色，小于部分变成黑色。
局部平滑（n*n模版）：均等的对待邻域中的每一个像素，将各个像素灰度的平均值作为中心像素值输出。
实现图像的平滑。
超限像素平滑：利用局部平滑的模版得到一个平均灰度值与原像素做差取绝对值，在与设定的阈值做比较。
大与阈值取平均值，反之取原像素。
有选择保边缘平滑：对一像素的5*5邻域，采用特定的掩模（一个3*3正方形、4个五边形、4个六边形共9个领域）计算各个掩模的均值和方差，按方差进行排序，最小方差对应的掩模灰度均值作为输出值。
通过给定的原始文件编写C++程序，利用平台进行原理和代码的转换，最终实现灰度图像的平滑处理。
二、算法实现的主要内容二值化：void CMy0107View::OnBinary(){CYuzhi dlg;dlg.DoModal();UpdateData(TRUE);if(m_flag == 24){AfxMessageBox("只处理8位图像！");return;}BYTE *pData = new BYTE[m_dwWidth*m_dwHeight];BYTE *pOld = pData;memcpy(pData, m_pBitmap, m_dwWidth*m_dwHeight);DWORD i,j;for(i=0;i<m_dwHeight;i++){for(j=0;j<m_dwWidth;j++){if(*pData >= dlg.m_yuzhi) *pData = 255;else *pData = 0;pData++;}}pData = pOld;memcpy(m_pBitmap, pData, m_dwWidth*m_dwHeight);if(pData) delete []pData;Invalidate(TRUE);}3*3均值滤波：void CMy0107View::On33junzhi(){float averg;BYTE *p_data;int wide,height;p_data=m_pBitmap;wide=m_dwWidth;height=m_dwHeight;BYTE* p_temp=new BYTE[wide*height];int size=wide*height;memset(p_temp,255,size);for(int j=1;j<height-1;j++){for(int i=1;i<wide-1;i++){averg=0;averg=(int)(p_data[(j-1)*wide+(i-1)]+p_data[(j-1)*wide+i]+p_data[(j-1)*wide+(i+1)]+p_data[j*wide+(i-1)]+p_data[j*wide+i+1]+p_data[(j+1)*wi de+(i-1)]+p_data[(j+1)*wide+i]+p_data[(j+1)* wide+i+1])/8;p_temp[j*wide+i]=averg;}}memcpy(p_data,p_temp,wide*height);delete p_temp;Invalidate(TRUE);}N*N均值滤波：void CMy0107View::OnNnjunzhi(){DWORD size;NNJUNZHI dlg;dlg.DoModal();UpdateData(TRUE);n=dlg.m_n;int xx,yy,n2,sum,sum2,sum3;int wide,height;BYTE *p_data;p_data=m_pBitmap;wide=m_dwWidth;height=m_dwHeight;size=wide*height;BYTE* p_temp=new BYTE [size];memset(p_temp,255,size);if(n<3||n%2!=1)//确认n为奇数AfxMessageBox("请输入一个大于等于3的奇数");if(n>=3&&n%2==1)n2=(n-1)/2;for(intj=n2;j<height-n2;j++){for(inti=n2;i<wide-n2;i++){ //求N*N屏蔽窗口内的总和sumsum=0;for(yy=j-n2;yy<=j+n2;yy++)for(xx=i-n2;xx<=i+n2;xx++)sum+=p_data[yy*wide+xx];//把n*n屏蔽窗口内的平均值四舍五入后作为显示图像像素值p_temp[j*wide+i]=(int)((float)sum/(n*n)+0.5 );}}memcpy(p_data,p_temp,size);delete p_temp;Invalidate(TRUE);}超限像素平滑：（3*3窗口）void CMy0107View::OnPinghua(){ PINGHUA dlg;dlg.DoModal();UpdateData(TRUE);float averg;BYTE *p_data; int m;m=dlg.m_m;int wide,height;p_data=m_pBitmap;wide=m_dwWidth;height=m_dwHeight;BYTE* p_temp=new BYTE[wide*height];int size=wide*height;memset(p_temp,255,size);for(int j=1;j<height-1;j++){for(int i=1;i<wide-1;i++){averg=0;//求周围8近邻均值averg=(int)(p_data[(j-1)*wide+(i-1)]+p_data[(j-1)*wide+i]+p_data[(j-1)*wide+(i+1)]+p_data[j*wide+(i-1)]+p_data[j*wide+i+1]+p_data[(j+1)*wi de+(i-1)]+p_data[(j+1)*wide+i]+p_data[(j+1)* wide+i+1])/8;if(abs(p_temp[j*wide+i]-averg)>m)p_temp[j*wide+i]=averg;}}memcpy(p_data,p_temp,wide*height);delete p_temp;Invalidate(TRUE);}有选择保边缘平滑：（9区域）void CMy0107View::OnJubupingjun(){ DWORD size;int wide,height;int n,ji[9],nmin;float mean[9],bunsan[9],bmin;BYTE *p_data;p_data=m_pBitmap;wide=m_dwWidth;height=m_dwHeight;size=wide*height;BYTE* p_temp=new BYTE[size];memset(p_temp,255,size);for(int j=2;j<=height-3;j++)for(int i=2;i<=wide-3;i++){//求9种近邻区域的均值及其方差//第1近邻区域ji[0]=p_data[(j-1)*wide+(i-1)];ji[1]=p_data[(j-1)*wide+i];ji[2]=p_data[(j-1)*wide+(i+1)];ji[3]=p_data[j*wide+(i-1)];ji[4]=p_data[j*wide+i];ji[5]=p_data[j*wide+(i+1)];ji[6]=p_data[(j+1)*wide+(i-1)];ji[7]=p_data[(j+1)*wide+i];ji[8]=p_data[(j+1)*wide+(i+1)];mean[0]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6]+ji[7]+ji[8])/9;bunsan[0]=0;for(n=0;n<=8;n++) bunsan[0]+=ji[n]*ji[n]-mean[0]*mean[0];//第2近邻区域ji[0]=p_data[(j-2)*wide+(i-1)];ji[1]=p_data[(j-2)*wide+i];ji[2]=p_data[(j-2)*wide+(i+1)];ji[3]=p_data[(j-1)*wide+(i-1)];ji[4]=p_data[(j-1)*wide+i];ji[5]=p_data[(j-1)*wide+(i+1)];ji[6]=p_data[j*wide+i];mean[1]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+ji[3]+ji[ 4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[1]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[1]+=ji[n]*ji[n]-mean[1]*mean[1];//第3近邻区域ji[0]=p_data[(j-1)*wide+(i-2)];ji[1]=p_data[(j-1)*wide+(i-1)];ji[2]=p_data[j*wide+(i-2)];ji[3]=p_data[j*wide+(i-1)];ji[4]=p_data[j*wide+i];ji[5]=p_data[(j+1)*wide+(i-2)];ji[6]=p_data[(j+1)*wide+(i-1)];mean[2]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[2]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[2]+=ji[n]*ji[n]-mean[2]*mean[2];//第4近邻区域ji[0]=p_data[j*wide+i];ji[1]=p_data[(j+1)*wide+(i-1)];ji[2]=p_data[(j+1)*wide+i];ji[3]=p_data[(j+1)*wide+(i+1)];ji[4]=p_data[(j+2)*wide+(i-1)];ji[5]=p_data[(j+2)*wide+i];ji[6]=p_data[(j+2)*wide+(i+1)];mean[3]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[3]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[3]+=ji[n]*ji[n]-mean[3]*mean[3];//第5近邻区域ji[0]=p_data[(j-1)*wide+(i+1)];ji[1]=p_data[(j-1)*wide+(i+2)];ji[2]=p_data[j*wide+i];ji[3]=p_data[j*wide+(i+1)];ji[4]=p_data[j*wide+(i+2)];ji[5]=p_data[(j+1)*wide+(i+1)];ji[6]=p_data[(j+1)*wide+(i+2)];mean[4]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[4]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[4]+=ji[n]*ji[n]-mean[4]*mean[4]; //第6近邻区域ji[0]=p_data[(j-2)*wide+(i+1)];ji[1]=p_data[(j-2)*wide+(i+2)];ji[2]=p_data[(j-1)*wide+i];ji[3]=p_data[(j-1)*wide+(i+1)];ji[4]=p_data[(j-1)*wide+(i+2)];ji[5]=p_data[j*wide+i];ji[6]=p_data[j*wide+(i+1)];mean[5]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[5]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[5]+=ji[n]*ji[n]-mean[5]*mean[5];//第7近邻区域ji[0]=p_data[(j-2)*wide+(i-2)];ji[1]=p_data[(j-2)*wide+(i-1)];ji[2]=p_data[(j-1)*wide+(i-2)];ji[3]=p_data[(j-1)*wide+(i-1)];ji[4]=p_data[(j-1)*wide+i];ji[5]=p_data[j*wide+(i-1)];ji[6]=p_data[j*wide+i];mean[6]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[6]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[6]+=ji[n]*ji[n]-mean[6]*mean[6];//第8近邻区域ji[0]=p_data[j*wide+(i-1)];ji[1]=p_data[j*wide+i];ji[2]=p_data[(j+1)*wide+(i-2)];ji[3]=p_data[(j+1)*wide+(i-1)];ji[4]=p_data[(j+1)*wide+i];ji[5]=p_data[(j+2)*wide+(i-2)];ji[6]=p_data[(j+2)*wide+(i-1)];mean[7]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[7]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[7]+=ji[n]*ji[n]-mean[7]*mean[7];//第9近邻区域ji[0]=p_data[j*wide+i];ji[1]=p_data[j*wide+(i+1)];ji[2]=p_data[(j+1)*wide+i];ji[3]=p_data[(j+1)*wide+(i+1)];ji[4]=p_data[(j+1)*wide+(i+2)];ji[5]=p_data[(j+2)*wide+(i+1)];ji[6]=p_data[(j+2)*wide+(i+2)];mean[8]=(float)(ji[0]+ji[1]+ji[2]+j i[3]+ji[4]+ji[5]+ji[6])/7;bunsan[8]=0;for(n=0;n<=6;n++) bunsan[6]+=ji[n]*ji[n]-mean[8]*mean[8];//求方差最小的近邻区域nminbmin=bunsan[0];nmin=0;for(n=0;n<=6;n++){if(bmin>bunsan[n]){bmin=bunsan[n];nmin=n;}//把nmin 的值四舍五入后作为显示图像的值p_temp[j*wide+i]=(int)(mean[nmin]+0 .5);}}memcpy(p_data,p_temp,size);delete p_temp;Invalidate(TRUE);三、处理结果原图二值3*3 5*5 超限保边。
图像滤波平滑实验报告
图像滤波平滑实验报告引言图像滤波平滑是数字图像处理中的基本操作之一。
通过应用合适的滤波器，可以减少图像中的噪声、平滑细节，从而改善图像的质量和观感。
本实验旨在探究图像滤波平滑的原理和方法，并通过实验验证其效果。
实验目的1. 了解图像滤波平滑的基本原理。
2. 学习常用的图像滤波平滑方法及其优缺点。
3. 掌握图像滤波平滑的实际应用。
实验步骤本实验使用Python编程语言进行图像处理。
以下是具体的实验步骤：1. 下载并安装Python及相关库。
2. 导入所需的库，包括NumPy（用于处理数值计算）和OpenCV（用于图像处理）。
3. 读取待处理的图像。
4. 使用不同的滤波器对图像进行平滑处理。
5. 对比不同滤波器的效果，并进行分析。
实验结果与分析本实验选取了三种常用的图像滤波平滑方法：均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
下面分别对它们的效果进行分析。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的平均值。
它适用于轻度噪声的去除，但会模糊图像的细节。
实验结果显示，均值滤波可以有效地减少图像中的噪声，但同时也导致图像变得模糊。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的中值。
相较于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节。
实验结果显示，中值滤波在去除噪声的同时对图像的细节损失较小。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的加权平均值。
高斯滤波对于去除高斯噪声效果显著，同时也能保持图像细节的清晰度。
实验结果显示，高斯滤波对图像的平滑效果较好。
实验总结本实验通过对比不同的图像滤波平滑方法，发现不同的方法适用于不同场景的图像处理。
均值滤波适合轻度噪声、对图像细节要求较低的场景；中值滤波适合去除椒盐噪声、能较好地保留图像细节；而高斯滤波则适用于去除高斯噪声、较好地平滑图像。
在实际应用中，我们需要根据图像的特点和需求选择合适的滤波方法。
《图像处理》实验5：均值滤波
均值滤波实验步骤
for(y=(nbh-1)/2;y<infoheader->biHeight-(nbh-1)/2;y++) { for(x=(nbw-1)/2;x<infoheader->biWidth-(nbw-1)/2;x++) { for(int m=-(nbh-1)/2;m<(nbh-1)/2+1;m++) { for(int n=-(nbw-1)/2;n<(nbw-1)/2+1;n++) { //累加 } } //求平均，赋值给临时存储空间的当前像素点 } }
均值滤波实验步骤
for(y=0;y<infoheader->biHeight;y++) { for(x=0;x<infoheader->biWidth;x++) { //把临时存储空间的数据传给BMPData } } delete TempData; } UpdateAllViews(NULL); }
均值滤波实验步骤
switch(nbtype) { case 0: nbw=1; nbh=3; break; case 1: nbw=3; nbh=1; break; case 2: nbw=3; nbh=3; break; case 3: nbw=5; nbh=5; break; }
均值滤波实验步骤
OpenCV图像处理之均值滤波
OpenCV图像处理之均值滤波一、均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值率波的步骤如下所示，首先计算已10为中心的周围8各像素点进行求和；然后计算平均值，即均值；最后，将计算得到的均值填入中心位置，即完成了均值滤波过程。
基于python的均值滤波函数为dst = cv.blur(src,ksize)。
函数中，dst为均值滤波后输出的图像；src为待均值滤波的输入图像；ksize：卷积核的大小，决定滤波模板的大小范围。
二、Python代码实现样例：import cv2 as cvimage = cv.imread("E:/OpenCV/picture/cat.jpg")cv.imshow("image",image) #显示原图means5 = cv.blur(image,(5,5)) #定义卷积为5*5，实现均值滤波means10 = cv.blur(image,(10,10)) #定义卷积为10*10，实现均值滤波means20 = cv.blur(image,(20,20)) #定义卷积为20*20，实现均值滤波cv.imshow("means5",means5)cv.imshow("means10",means10)cv.imshow("means20",means20) cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()三、图像处理结果前后对比：。
均值滤波报告
信息系统综合实验实验报告姓名葛佳佳学号**********年级班级13信息日期2016.12.2苏州大学电子信息学院实验四均值滤波摘要本实验需要对图像进行均值滤波处理。
实验过程是先对一张BMP 格式的二值图像进行加高斯噪声处理，使之变为含噪图像。
然后在c 环境下编写程序读入加噪后图像。
读入是首先是一个14个字节的文件头，接下来是40个字节的是描述位图属性的40个字节，接下来颜色表，最后是图像数据。
BMP文件分为4个组成部分，那么BMP文件的读入也要按照4个组成部分依次进行处理，即先处理位图文件头结构，然后是位图信息头结构、颜色表，最后是位图数据。
成功读入加噪图像后，编程对其进行均值滤波，先用5*5的模板进行滤波后输出图像，再用其他不同大小的模板进行，比较后选出比较好的处理结果图，并将其与原图像、加高斯噪声后图像、均值滤波后图像进行比较。
可以看出均值滤波是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，幅值近似相等且随机分布在不同位置上，这样可以平滑图像，速度较快，算法简单。
但是无法去掉噪声，只能微弱的减弱它。
它在处理高斯噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。
一、实验目的1.学会利用C语言读入图像数据2.掌握均值滤波算法对图像进行处理，并输出图像二、实验原理1.BMP文件格式常见的图像格式有BMP,PCX,GIF,TGA,JPEG等，而我们采用的是BMP格式的图片。
BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图像处理软件都支持BMP图象文件格式。
第一部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，这个结构的长度是固定的，各个部分的说明如下：bfType：指定文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”。
bfSize：指定文件大小，包括这14个字节。
bfReserved1，bfReserved2：为保留字，不用考虑。
图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)
题目：均值滤波和中值滤波在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。
分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。
处理过程1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声；2.均值滤波：用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器，并用imfilter函数进行滤波。
中值滤波：直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。
处理结果程序清单（1）均值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);h1=fspecial('average',[3,3]);h2=fspecial('average',[5,5]);h3=fspecial('average',[7,7]);rgb1=imfilter(J2,h1);rgb2=imfilter(J2,h2);rgb3=imfilter(J2,h3);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb)title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J2)title('加入噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(rgb1)title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(rgb2)title('5*5均值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(rgb3)title('7*7均值滤波图像');（2）中值滤波rgb=imread('photo.jpg');J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02);J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01);J3=rgb2gray(J2);rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);rgb2=medfilt2(J3,[5 5]);rgb3=medfilt2(J3,[7 7]);figure;subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像');subplot(2,3,2);imshow(J3) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7中值滤波图像');。
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矿大信电学院 蔡利梅
一、实验目的
了解图像去噪的基本方法 掌握如何把利用均值滤波去除噪声
二、实验原理
均值滤波Βιβλιοθήκη 均值滤波实验步骤
打开应用程序Clm 修改程序菜单 添加“均值滤波”菜单 ID：ID_FILTERAVER 创建菜单项“均值滤波” 的消息响应函数 OnFilteraver() 。（基于CClmDoc类） 添加选择邻域类型的对话框 IDD_NEIGHBORDLG
均值滤波实验步骤
编辑void CClmDoc::OnFilteraver ()函数 if(flag==true) { if(infoheader->biBitCount==8) { int nbtype,nbw,nbh,x,y,p,pixel=0; CNeighborDlg nbdlg; if(nbdlg.DoModal()==IDOK) { nbtype=nbdlg.m_nbtype; } else { nbtype=0; }
BYTE* TempData=new BYTE[linebytes*infoheader->biHeight]; memset(TempData,0,linebytes*infohead er->biHeight); //开辟临时空间，存放数据
均值滤波实验步骤
for(y=(nbh-1)/2;y<infoheader->biHeight-(nbh-1)/2;y++) { for(x=(nbw-1)/2;x<infoheader->biWidth-(nbw-1)/2;x++) { for(int m=-(nbh-1)/2;m<(nbh-1)/2+1;m++) { for(int n=-(nbw-1)/2;n<(nbw-1)/2+1;n++) { //累加 } } //求平均，赋值给临时存储空间的当前像素点 } }
均值滤波实验步骤
for(y=0;y<infoheader->biHeight;y++) { for(x=0;x<infoheader->biWidth;x++) { //把临时存储空间的数据传给BMPData } } delete TempData; } UpdateAllViews(NULL); }
均值滤波实验步骤
switch(nbtype) { case 0: nbw=1; nbh=3; break; case 1: nbw=3; nbh=1; break; case 2: nbw=3; nbh=3; break; case 3: nbw=5; nbh=5; break; }
均值滤波实验步骤
均值滤波实验步骤
点击窗口最右侧工具箱，在对话框上添加控制按 钮：四个单选按钮、分别对应邻域类型1×3、 3×1、3×3、5×5，第一个单选按钮选择成组属 性。 检查对话框的Tab键顺序。 菜单“格式/Tab键顺序”，用鼠标一次点击各个 控件来设定顺序 创建对话框类CNeighborDlg。 给对话框类CNeighborDlg添加变量 类视图－－“项目/添加变量”，打开“添加成员 变量向导”，选中“控件变量”，ID选 “IDC_RADIO1”，类别“Value”，变量名称 m_nbtype，类型int。