數(shù)字圖像處理課程答辯終(編輯修改稿)
2025-05-29 08:18 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ,h=0。k9。k++) { if(squareiance[k]mix) {mix=squareiance[k]。h=k。} } /*求方差最小的模塊，并求出其序號 */ 最大均勻性平滑濾波 椒鹽彩色圖像 椒鹽彩色圖像 Sigma平滑濾波 原理：根據(jù)統(tǒng)計學原理，屬于同一類的元素的置信區(qū)間，落在均值附近 2σ的范圍之內(nèi) 算法：構(gòu)造一個模板，并計算模板的標準差 σ；設(shè)立置信區(qū)間： [f(x,y)2σ， f(x,y)+ 2σ].f(x,y)為當前像素值（待處理像素值）；用模板中落在置信區(qū)間范圍內(nèi)的所有像素的均值替換待處理像素的值。 Sigma平滑濾波 for(i=2,k=0,sum=0。i=2。i++) /*取 5*5模板的 25個灰度值 */ { for(j=2。j=2。j++) { IPI_GetPixelValue (RedImage, x+i, y+j, amp。gray_level)。 f[k]=gray_level。 k++。 sum=sum+gray_level。 } } aver=sum/25。 /*求標準差 */ for(k=0,squareiance=0。k25。k++) {sum=f[k]*f[k]aver*aver。 squareiance=sum+squareiance。} sigma=sqrt(squareiance)。 for(i=0,k=0,sum=0。i25。i++) /*求在置信區(qū)間內(nèi)的灰度值個數(shù)及其平均值 */ {if((f[i]=(f[12]2*sigma))amp。amp。(f[i]=(f[12]+2*sigma))) {sum=sum+f[i]。 k++。 } } aver_value=sum/k。 Sigma平滑濾波
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