快速中值濾波算法-預(yù)覽頁
【正文】 ble[256]。 } //統(tǒng)計(jì)直方圖 for(y = 0。 x++){ mR[mSourceData[y*nCols+x]] ++。yx。 y nRows。 //灰度計(jì)算 for(y = 0。 x++){ pResultData[3*y*nCols+3*x] = mResultData[y*nCols+x]。}// FFTandIFFT 一維傅立葉變換與逆變換函數(shù) // 輸入時(shí)域數(shù)據(jù)實(shí)部Tr,虛部Ti// 輸出頻域數(shù)據(jù)實(shí)部Tr,虛部Ti// 序列長度N，N等于2的r次冪// FFTorIFFT,邏輯變量，非零做正變換，零做反變換void CImageProcessingDoc::FFTandIFFT(float *Tr, float *Ti, int N, bool FFTorIFFT) { int r。 //對偶結(jié)點(diǎn)距離 float X,Y,XX,YY。lN。 l = N。 float temp。i++){ k = LH。 if (i=j) { temp = Tr[i]。 Ti[i] = Ti[j]。 l++) //共r級{ B = 1(l1)。 w = 2*PI*p/N。 sinw =sin(w)。 Y = Ti[k] + Tr[k+B]*sinw + Ti[k+B] * cosw。 Ti[k] = Y。 int ii,jj。 Tr = new float[nCols]。 } if ( FourierDataI) { delete FourierDataI。 for(i=0。j++){ //圖像數(shù)據(jù)先給傅立葉變換數(shù)組 FourierDataR[i*nCols+j] = (float) mSourceData[i*nCols+j]。i++){ //每行進(jìn)行傅立葉變換 for (j=0。 } FFTandIFFT(Tr,Ti,nCols,1)。 FourierDataI[i*nCols + j] = Ti[j]。 Ti = new float[nRows]。inRows。 for (i=0。 } } for (i=0。j++){ temp = sqrt(FourierDataR [i*nCols+j]*FourierDataR [i*nCols+j] +FourierDataI [i*nCols+j]*FourierDataI[i*nCols+j] )。 jj = (jnCols/2)?(j+nCols/2):(jnCols/2)。 } //更新顯示 UpdateAllViews(NULL)。 FourierDataR = NULL。 Salt_Pepper_Noise(mSourceData,nCols,nRows)。 x nCols。 } UpdateAllViews(NULL)。 for(y = 0。 x++){ pSourceData[3*y*nCols+3*x] = (unsigned char) mSourceData[y*nCols+x]。 }void CImageProcessingDoc::Salt_Pepper_Noise(unsigned char *mdata, int nHeight, int nWidth) { unsigned char* lpSrc。 //在圖像中加噪 for (j = 0。i++){ if(rand()31500) { // 指向源圖像倒數(shù)第j行，第i個(gè)象素的指針 lpSrc = (unsigned char *)amp。}void CImageProcessingDoc::Random_Noise(unsigned char *mdata, int nHeight, int nWidth) { // 指向源圖像的指針 unsigned char* lpSrc。 //噪聲 BYTE NoisePoint。j++){ for(i = 0。mdata[nWidth * j + i]。}void CImageProcessingDoc::MedianFiltering(unsigned char *sourcedata, unsigned char *resultdata,int nHeight, int nWidth, int nR){ int i,j,m,n,r。inRows。 else { for(m=nR。n++) mdata[(m+nR)*(2*nR+1)+n+nR] =sourcedata[(i+m)*nWidth+(j+n)]。 for (n=m+1。mdata[n+1] =tmp。 } }}void CImageProcessingDoc::OnMedianFiltering() {// TODO: Add your mand handler code here int x。 y nRows。 pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = (unsigned char) mResultData[y*nCols+x]。 int y。 for(y=0。x++){ tmp =(int)(*mSourceData[y*nCols+x])。 pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = tmp。 int dx。ynRows1。 dy = mSourceData[y*nCols+x] mSourceData[(y+1)*nCols+x]。 pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = tmp。 int y。 for(y=0。x++){ dx = mSourceData[y*nCols+x] mSourceData[(y+1)*nCols+x+1]。 pResultData[3*y*nCols+3*x] = tmp。}void CImageProcessingDoc::DCTandIDCT(float *Ff, int N, bool bDctIDct){ float *mR。 mR = new float[N*2]。i++){ if(iN) mR[i] = Ff[i]。iN。 for(i=0。i2*N。 mI[i] = 0。 Ff0 = Ff0/sqrt(N)。i++){ Ff[i] = 1/sqrt(N) sqrt() + sqrt()*mR[i]。本實(shí)驗(yàn)充分考慮到程序運(yùn)行的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度問題。
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