Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法
[函数名称]
图像统计滤波 WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T)
/// <summary>
/// Statistical filtering process.
/// </summary>
/// <param name="src">The source image.</param>
/// <param name="T">The threshould to adjust filter effect.</param>
/// <returns></returns>
public static WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T)////图像统计滤波
{
if (src != null)
{
int w = src.PixelWidth;
int h = src.PixelHeight;
WriteableBitmap srcImage = new WriteableBitmap(w, h);
byte[] temp = src.PixelBuffer.ToArray();
byte[] tempMask = (byte[])temp.Clone();
double mean = 0;
double std = 0;
int[] windowValue = new int[9];
double mR = 0;
double mG = 0;
double mB = 0;
for (int j = 1; j < h-1; j++)
{
for (int i = 1; i < w-1; i++)
{
windowValue[0] = (int)(tempMask[(i - 1) * 4 + (j - 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i - 1) * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4] * 0.299);
windowValue[1] = (int)(tempMask[i * 4 + (j - 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[i * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[i * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4] * 0.299);
windowValue[2] = (int)(tempMask[(i + 1) * 4 + (j - 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4] * 0.299);
windowValue[3] = (int)(tempMask[(i-1) * 4 + j * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i-1) * 4 + 1 + j * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + j * w * 4] * 0.299);
windowValue[4] = (int)(tempMask[i * 4 + j * w * 4] * 0.114 + tempMask[i * 4 + 1 + j * w * 4] * 0.587 + tempMask[i * 4 + 2 + j * w * 4] * 0.299);
windowValue[5] = (int)(tempMask[(i + 1) * 4 + j * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + j * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + j * w * 4] * 0.299);
windowValue[6] = (int)(tempMask[(i - 1) * 4 + (j + 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i - 1) * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4] * 0.299);
windowValue[7] = (int)(tempMask[i * 4 + (j + 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[i * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[i * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4] * 0.299);
windowValue[8] = (int)(tempMask[(i + 1) * 4 + (j + 1) * w * 4] * 0.114 + tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4] * 0.587 + tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4] * 0.299);
for (int n = 0; n < 9; n++)
{
mean += (double)((double)(windowValue[n]) / 9);
}
for (int n = 0; n < 9; n++)
{
std += Math.Pow((double)(windowValue[n]) - mean, 2)/9;
}
if (windowValue[4] >= T * Math.Sqrt(std))
{
for (int k = -1; k < 2; k++)
{
for (int m = -1; m < 2; m++)
{
mB += (double)tempMask[(i + m) * 4 + (j + k) * w * 4] / 9;
mG += (double)tempMask[(i + m) * 4 + 1 + (j + k) * w * 4] / 9;
mR += (double)tempMask[(i + m) * 4 + 2 + (j + k) * w * 4] / 9;
}
}
temp[i * 4 + j * w * 4] = (byte)mB;
temp[i * 4 + 1 + j * w * 4] = (byte)mG;
temp[i * 4 + 2 + j * w * 4] = (byte)mR;
}
mean = 0;
std = 0;
mR = mG = mB = 0;
}
}
Stream sTemp = srcImage.PixelBuffer.AsStream();
sTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
sTemp.Write(temp, 0, w * 4 * h);
return srcImage;
}
else
{
return null;
}
}
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