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数字图像处理（四）——均值滤波

上次提到产生高斯噪声的算法，我们知道，椒盐噪声是可以通过中值滤波来修复的，高斯噪声也可以通过均值滤波来还原。
顾名思义，均值滤波也是构建一个 n*n 的模板，然后取其平均值来替代模板中间的值。这样做出的效果明显不如用中值滤波修复椒盐噪声的效果好，不过当 n 取很大值的时候，图片看起来像是高斯模糊，不知道是不是一个原理……
看效果，n=3 时：

n=11 时：

算法更加简单，有以前的基础不成问题：

    BmpPixmap &
BmpPixmap::mean_filter (int n)
{
    assert (n >= 3 && n % 2);

    int ii, jj, nn, sum [3];
    BmpPixmap *temp = new BmpPixmap (*this);
    for (i = n / 2; i < height - n / 2; i++) {
        for (j = n / 2; j < width - n / 2; j++) {
            for (nn = 0; nn < 3; nn++) {
                sum [nn] = 0;
            }
            /*-----------------------------------------------------------------------------
             *  Calculate the average of the model.
             *-----------------------------------------------------------------------------*/
            for (ii = i - n / 2, nn = 0; ii <= i + n / 2; ii++) {
                for (jj = j - n / 2; jj <= j + n / 2; jj++, nn++) {
                    sum [0] += pdata [ii][jj]->get_blue ();
                    sum [1] += pdata [ii][jj]->get_green ();
                    sum [2] += pdata [ii][jj]->get_red ();
                }
            }
            temp->pdata [i][j]->set (sum [0] / (n * n), sum [1] / (n * n), sum [2] / (n * n));
        }
    }
    return *temp;
}  /* -----  end of method BmpPixmap::mean_filter  ----- */

数字图像处理（三）——高斯噪声

与椒盐噪声相似，高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声，产生该噪声的算法也很简单。
上次说过，椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反，是几乎每个点上都出现噪声、噪点深度随机的噪声。
该噪声效果如下：

这个算法比较简单，需要注意，颜色值不要超出范围（0-255），不然效果很可怕……
代码如下：

    BmpPixmap &
BmpPixmap::gauss (int level)
{
    assert (level >= 0);

    BmpPixmap *temp = new BmpPixmap (*this);
    int k, rand_temp, pixel [3];
    /*-----------------------------------------------------------------------------
     *  Init the random seed with time.
     *-----------------------------------------------------------------------------*/
    srand (time (NULL));
    /*-----------------------------------------------------------------------------
     *  Salt & Pepper.
     *-----------------------------------------------------------------------------*/
    for (i = 0; i < height; i++) {
        for (j = 0; j < width; j++) {
            rand_temp = rand () % level - level / 2;
            pixel [0] = temp->pdata [i][j]->get_blue () + rand_temp;
            pixel [1] = temp->pdata [i][j]->get_green () + rand_temp;
            pixel [2] = temp->pdata [i][j]->get_red () + rand_temp;
            for (k = 0; k < 3; k++) {
                if (pixel [k] < 0) {
                    pixel [k] = 0;
                } else if (pixel [k] > 255) {
                    pixel [k] = 255;
                }
            }
            temp->pdata [i][j]->set (pixel [0], pixel [1], pixel [2]);
        }
    }
    return *temp;
}  /* -----  end of method BmpPixmap::gauss  ----- */