C++图像几何均值滤波实现 |21xrx.com

2023-07-05 08:43:09 深夜i -- --

C++ 图像处理几何滤波均值滤波实现计算机视觉

C++图像几何均值滤波是一种基于像素点周边像素的平均值来消除图像中噪点的一种图像处理方法。这种方法的应用非常广泛，经常被用来去除图像中的噪声，尤其是在数字图像处理领域中被广泛使用。下面就让我们来了解一下C++图像几何均值滤波的实现。

首先需要定义一个滤波器，这里我们选用一个3x3的矩阵来作为滤波器，滤波器定义如下：

float filter[3][3] = {

0.111,

0.111

};

在滤波时，我们需要依次对图像中的每一个像素进行操作。对于每一个像素，我们需要计算出它周边的像素的平均值，并将这个平均值赋值给当前像素。

下面是实现代码：

void geometry_mean_filter(Mat &src, Mat &dst)

{

int i, j, k, l;

int src_width = src.cols;

int src_height = src.rows;

dst = src.clone();

for (i = 1; i < src_height - 1; i ++)

{

for (j = 1; j < src_width - 1; j ++)

{

float sum = 0;

for (k = -1; k <= 1; k ++)

{

for (l = -1; l <= 1; l ++)

{

sum += filter[k + 1][l + 1] * src.at (i + k, j + l);

}

dst.at (i, j) = sum;

}

上面的代码中，我们先定义了两个变量src和dst。其中src是源图像，dst是我们处理后生成的新图像。通过调用clone()函数，我们将src复制到了dst中。

接着我们使用双重循环来对每一个像素进行操作，并计算所有周围像素的平均值。这里我们使用两个变量k和l来定义滤波器矩阵中元素的位置，然后将图像像素和滤波器矩阵的对应元素相乘，并求和得到一个新的像素值。最后，我们将新的像素值赋给dst中相应的位置。

通过上面的代码，我们就可以非常简单地实现C++图像几何均值滤波了。这种方法可以有效地消除数字图像中的噪声，使图像变得更加清晰美观。

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