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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  ----- */

数字图像处理（二）——中值滤波

中值滤波（median filter）是一种有效消除椒盐噪声的算法。
基本原理是，对图像中所有点进行遍历，对于每个点，取以其为中心的 n * n 的矩形区域，对矩形区域中点的灰度值进行排序，取其中间值替换当前点。
这样，如果这个点灰度值与周围点相差较大的话，就可以将其平滑化。
当然，这里要求 n 是个大于 1 的奇数。

在这里，我对算法进行了优化，使只有当前点是矩形区域灰度值的最大或者最小值的时候才进行替换，这样效果好了很多。
原始图像：

椒盐噪声：

中值滤波后：

可以看到，图像损失很小，只有边缘处有小的细节损失。同时，由于所加的噪点比较密集，少数地方仍然有噪点，这是因为矩形区域噪点太多，以至于中值本身也是个噪点了。

源代码：

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

    int ii, jj, nn;
    Byte model [3][n * n];
    BmpPixmap *temp = new BmpPixmap (*this);
    for (i = n / 2; i < height - n / 2; i++) {
        for (j = n / 2; j < width - n / 2; j++) {
            /*-----------------------------------------------------------------------------
             *  Put n*n pixels around current pixels to 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++) {
                    model [0][nn] = pdata [ii][jj]->get_blue ();
                    model [1][nn] = pdata [ii][jj]->get_green ();
                    model [2][nn] = pdata [ii][jj]->get_red ();
                }
            }
            /*-----------------------------------------------------------------------------
             *  Sort the model.
             *-----------------------------------------------------------------------------*/
            qsort (model [0], nn, sizeof (Byte), cmp_Byte);
            qsort (model [1], nn, sizeof (Byte), cmp_Byte);
            qsort (model [2], nn, sizeof (Byte), cmp_Byte);

            if (pdata [i][j]->get_blue () == model [0][nn - 1] ||
                    pdata [i][j]->get_blue () == model [0][0] ||
                    pdata [i][j]->get_green () == model [1][nn - 1] ||
                    pdata [i][j]->get_green () == model [1][0] ||
                    pdata [i][j]->get_red () == model [2][nn - 1] ||
                    pdata [i][j]->get_red () == model [2][0])
            {
                temp->pdata [i][j]->set (model [0][nn / 2], model [1][nn / 2], model [2][nn / 2]);
            }
        }
    }
    return *temp;
}  /* -----  end of method BmpPixmap::median_filter  ----- */

数字图像处理（一）——椒盐噪声

椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
椒盐，按我的理解，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。
那么传入两个参数，分别为黑白像素在图像上所占比例，就可以对图像进行修改。
我们可以使用 srand 函数，根据 time 产生一个随机种子（以免每次随机的结果相同），然后使用 rand 函数产生随机数，rand 产生的随机数是 0 到 RAND_MAX 之间的整数，可以通过使用 double (rand ()) / RAND_MAX 产生一个 0 到 1 之间的浮点型。
这样，当这个随机数小于 pepper 时，就把该点调黑，大于 1 - salt 时，就把该点调白，就可以产生随机的椒盐噪声了。
效果如图：

源代码：

#include 
#include 
#include "bmp_pixmap.h"

/*
 *--------------------------------------------------------------------------------------
 *       Class:  BmpPixmap
 *      Method:  salt_pepper
 * Description:  Add salt and pepper noise to the pixmap.
 *--------------------------------------------------------------------------------------
 */
    void
BmpPixmap::salt_pepper (double salt, double pepper)
{
    double temp;
    /*-----------------------------------------------------------------------------
     *  Salt & Pepper should be between 0 and 1.
     *-----------------------------------------------------------------------------*/
    salt -= int (salt);
    pepper -= int (pepper);
    /*-----------------------------------------------------------------------------
     *  Init the random seed with time.
     *-----------------------------------------------------------------------------*/
    srand (time (NULL));
    /*-----------------------------------------------------------------------------
     *  Salt & Pepper.
     *-----------------------------------------------------------------------------*/
    for (i = 0; i < height; i++) {
        for (j = 0; j < width; j++) {
            temp = double (rand ()) / RAND_MAX;
            if (temp > 1 - salt) {
                pdata [i][j]->set (255, 255, 255);
            } else if (temp < pepper) {
                pdata [i][j]->set (0, 0, 0);
            }
        }
    }
    return ;
}  /* -----  end of method BmpPixmap::salt_pepper  ----- */