平滑空间滤波

图像处理中的空间滤波主要有2种类型，平滑空间滤波和锐化空间滤波。平滑空间滤波一般用于模糊图像，比如消除散乱的噪声点等。平滑空间滤波主要有均值滤波和中值滤波，以及其余的复杂统计方法。滤波窗口的大小可以选为33或者44或者5*5等。
其实不同的空间滤波处理基本上就滤波窗口的系数不相同，除了均值滤波要除以滤波窗口大小以及中值滤波要特殊处理之外，那么我们可以实现一个针对特定滤波窗口实现的滤波公共函数。比如，均值滤波窗口

{1,1,1}

{1,1,1},

{1,1,1}

就是选取当前像素点周围9个点的像素值总和再除以9得到的。而中值滤波则必须得到这9个值中排行第5的值作为当前像素的值。平滑滤波的原理也比较简单。下面给出相关的代码。

滤波基础函数，

//传入滤波窗口系数和尺寸(nSize*nSize)
void CxBitmap::Filter(double* pfFactors, int nSize, BOOL bAve)
{
    double fMedian = 0;
    int nRead = 0;
    int nRadius = nSize / 2;//滤波窗口的半径
    int nBytePerPixel = bitmapinfoheader.biBitCount / 8;
    int i, j, k, m, n;

    //拷贝边界到临时缓存区
    for (i = 0; i < nRadius; ++i)
    {
        memcpy(pbyTmpBuffer + i * m_nBytesPerLine, pbyBuffer + i * m_nBytesPerLine,
                m_nBytesPerLine);
        memcpy(pbyTmpBuffer + (bitmapinfoheader.biHeight - 1 - i) * m_nBytesPerLine,
                pbyBuffer + (bitmapinfoheader.biHeight - 1 - i) * m_nBytesPerLine,
                m_nBytesPerLine);
    }

    for (i = 0; i < bitmapinfoheader.biHeight; ++i)
    {
        nRead = i * m_nBytesPerLine;
        for (j = 0; j < nRadius; ++j)
        {
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
        }

        nRead = i * m_nBytesPerLine + nBytePerPixel * (bitmapinfoheader.biWidth - nRadius);
        for (j = 0; j < nRadius; ++j)
        {
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
            pbyTmpBuffer[nRead] = pbyBuffer[nRead++];
        }
    }

    for (i = nRadius; i < bitmapinfoheader.biHeight - nRadius; ++i)
    {
        nRead = i * m_nBytesPerLine + nRadius * nBytePerPixel;
        for (j = nRadius; j < bitmapinfoheader.biWidth - nRadius; ++j)
        {
            for (k = 0; k < m_nBytesPerPixel; ++k)
            {
                fMedian = 0;
                for (m = 0; m < nSize; ++m)
                {
                    for (n = 0; n < nSize; ++n)
                    {
                        fMedian += *(pfFactors + nSize * m + n) * pbyBuffer[nRead                            + (m - nRadius) * m_nBytesPerLine + (n - nRadius) * nBytePerPixel];
                    }
                }
                if (bAve)
                {
                    fMedian /= nSize * nSize;
                }
                //assert(nMedian >= 0);
                //注意必须处理变换后不在0-255范围内的像素
                if (fMedian < 0)
                {
                    fMedian = 0;
                }
                if (fMedian > 255)
                {
                    fMedian = 255;
                }
                pbyTmpBuffer[nRead++] = fMedian;
            }
        }
    }

    m_bBinary = FALSE;//滤波处理之后肯定不是二值图像了
    memcpy(pbyBuffer, pbyTmpBuffer, bitmapinfoheader.biSizeImage);
}

均值滤波函数

//8邻域滤波均值滤波
void CxBitmap::AverageFilter()
{
    const int AVE_NEIGHBOUR_SIZE = 3;
    static double s_fAveFactors[AVE_NEIGHBOUR_SIZE][AVE_NEIGHBOUR_SIZE] =
    {
        {1, 1, 1},
        {1, 1, 1},
        {1, 1, 1},
    };
    assert(m_bLoad);
    if (m_bLoad)
    {
        Filter(s_fAveFactors[0], AVE_NEIGHBOUR_SIZE, TRUE);
    }
}