Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.71Sigma平滑滤波器
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.71Sigma平滑滤波器
[算法说明]
Sigma平滑滤波器是构造一个模板,比如3*3大小的模板,计算这个模板对应的像素的标准差d,然后根据统计学原理,得到一个置信区间v,假设3*3模板中心像素为p,则v大小范围为[p-d,p+d]。
我们判断3*3模板中对应像素是否落在置信区间v内,对于在v内的像素,我们求取他们的均值,然后,当前模板对应的中心像素的滤波值就等于这个均值。
图像表示如下:
/// <summary>
/// Sigma filter.
/// </summary>
/// <param name="src">The source image.</param>
/// <returns></returns>
public static WriteableBitmap SigmaFilterProcess(WriteableBitmap src)////Sigma滤波器
{
if (src != null)
{
int w = src.PixelWidth;
int h = src.PixelHeight;
WriteableBitmap filterImage = new WriteableBitmap(w, h);
byte[] temp = src.PixelBuffer.ToArray();
byte[] tempMask = (byte[])temp.Clone();
double[] Gray = new double[9];
double variance = 0;
int count = 0;
for (int j = 1; j < h - 1; j++)
{
for (int i = 1; i < w - 1; i++)
{
variance = 0;
count = 0;
int[] B = new int[9] { tempMask[i * 4 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + (j - 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + j * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + (j + 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + (j + 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + (j + 1) * w * 4] };
int[] G = new int[9] { tempMask[i * 4 + 1 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 1 + j * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 1 + (j + 1) * w * 4] };
int[] R = new int[9] { tempMask[i * 4 + 2 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + (j - 1) * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + j * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + j * w * 4], tempMask[(i - 1) * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4], tempMask[i * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4], tempMask[(i + 1) * 4 + 2 + (j + 1) * w * 4] };
for (int n = 0; n < 9; n++)
{
Gray[n] = (double)B[n] * 0.114 + (double)G[n] * 0.587 + (double)R[n] * 0.299;
}
for (int m = 0; m < 9; m++)
{
variance += ((double)Gray[m] - Gray.Average()) * ((double)Gray[m] - Gray.Average()) / 9;
}
variance = Math.Sqrt(variance);
for (int m = 0; m < 9; m++)
{
if (Gray[m] < Gray[0]-variance && Gray[m] > variance + Gray[0])
{
R[m] = 0;
G[m] = 0;
B[m] = 0;
}
else count++;
}
temp[i * 4 + j * w * 4] = (byte)(B.Sum() / count);
temp[i * 4 + 1 + j * w * 4] = (byte)(G.Sum() /count);
temp[i * 4 + 2 + j * w * 4] = (byte)(R.Sum() / count);
}
}
Stream sTemp = filterImage.PixelBuffer.AsStream();
sTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
sTemp.Write(temp, 0, w * 4 * h);
return filterImage;
}
else
{
return null;
}
}
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.71Sigma平滑滤波器的更多相关文章
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法 [函数名称] 高斯平滑滤波器 GaussFilter(WriteableBitmap src,int r ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.75灰度图像的形态学算法
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.75灰度图像的形态学算法 前面章节中介绍了二值图像的形态学算法,这里讲一下灰度图的形态学算法,主要是公式,代码略. 1,膨胀算法 2,腐蚀算法 3 ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述 图像颜色空间是图像颜色集合的数学表示,本小节将针对几种常见颜色空间做个简单介绍. /// <summary> / ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算 /// <summary> /// /// </summary>Variance computing. / ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.3图像直方图计算
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.3图像直方图计算 /// <summary> /// Get the array of histrgram. /// </sum ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.4图像信息熵计算
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.4图像信息熵计算 [函数代码] /// <summary> /// Entropy of one image. /// </su ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.5图像形心计算
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.5图像形心计算 /// <summary> /// Get the center of the object in an image. ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.73一种背景图像融合特效
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.73一种背景图像融合特效 /// <summary> /// Image merge process. /// </summar ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.1图像均值计算
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.1图像均值计算 /// <summary> /// Mean value computing. /// </summary> ...
随机推荐
- 我的IT成长路——为梦想扬帆起航
在持续了一个多月的雾霾之后,西安这座城市又看到了久违的阳光,好的天气预兆新梦想的开始.我的IT路从开始接触编程开始已经有5个年头了,从一个没有摸过计算机的农村男孩到现在学会几门编程语言的IT人,这段路 ...
- 简洁常用权限系统的设计与实现(四):不维护level,用递归方式构造树
第三篇中,我们通过维护节点的深度level,通过迭代所有的节点,只需要一次,就构造了树. 本篇,换一种方式. 好处是:不维护节点的深度level,增加和修改节点时,也不用维护.递归实现,代码比较清晰 ...
- hibernate基本配置与简单增删改查
ORM(Object Relation Mapping)是对象关系映射,是一个思想,它的作用是在关系数据库与对象之间做一个自动映射,将数据库中的表格映射到一个类,也就是持久化类,数据表中每行映射为对象 ...
- JDBC连接数据库中CallableStatement执行有参存储过程及注解其他
Oracle的建有参存储过程的过程 procedure pro_01(v_01 in number,v_02 out varchar2) as begin select name into v_02 ...
- 三种方法解决 Failed to start LSB: Bring up/down networking 问题
感谢朋友支持本博客.欢迎共同探讨交流.因为能力和时间有限,错误之处在所难免.欢迎指正! 假设转载.请保留作者信息. 博客地址:http://blog.csdn.net/qq_21398167 原博文地 ...
- Qt自定义密码框,先显示后隐藏(继承以后改写slot即可,即与哪个相近就改写哪个)good
现在很多应用在密码输入时,会先显示一段时间,大概几百毫秒,然后再变成星号或者圆点隐藏起来.这样做的好处是,可以让密码输入者看到自己输入的字符,同时又防止密码被偷窥.但是Qt自带的密码输入框,要么输入时 ...
- 防止SQL/XSS攻击
function clean($str) { $str=trim($str); $str=strip_tags($str); $str=stripslashes($str ...
- shell问题集合
1.syntax error near unexpected token `then' if后要有空格,[] 中括号的开头和结尾要有空格! [ $1-eq"root" ]中括号中的 ...
- PHP中遍历关联数组的方法
下面介绍PHP中遍历关联数组的三种方法:foreach <?php $sports = array( 'football' => 'good', 'swimming' => 'ver ...
- UML静态视图——类图、对象图、包图
绘画类的最重要的图是抽象类.让我们回顾一下类的基本内容. 一.分类 1.类的概念: 面向对象编程的类是一个基本概念.类是具有相同特性的.办法.集合语义和一组对象的关系. 2.类分类: 实体类:保存要放 ...