图像平滑之平均平滑

作为代码界的菜鸟，最近在尝试着用vs实现《数字图像处理与机器视觉》一书中有关图像处理的VC++代码。目前在研究空间域增强，希望自己能够越走越远^_^
本篇是图像平滑中的平均平滑的实现。

#include <iostream>#include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;//常用滤波模板数组//平均平滑1/9float Template_Smooth_Avg[9] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };/****************************************************************************************************用指定的模板（任意大小）来对图像进行操作，参数iTempH指定模板的高度，iTempW指定模板的宽度，参数ITempMX和ITempMY指定模板的中心元素坐标，参数pfArray指定模板元素，fCoef指定系数*****************************************************************************************************/void Template(Mat img,Mat &dst, int nTempH, int nTempW, int nTempMY, int nTempMX, float *pfArray, float fCoef){    int i, j;//#pragma omp parallel for    for (i = nTempMY; i < img.rows - (nTempH - nTempMY) + 1; i++)    {        for (j = nTempMX; j < img.cols - (nTempW - nTempMX) + 1; j++)        {            float fResult1 = 0;            float fResult2 = 0;            float fResult3 = 0;//#pragma omp parallel for                for (int k = 0; k < nTempH; k++)                {                    for (int l = 0; l < nTempW; l++)                    {//#pragma omp critical                        //{                            fResult1 += img.at<Vec3b>(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[0] * pfArray[k*nTempH + l];                            fResult2 += img.at<Vec3b>(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[1] * pfArray[k*nTempH + l];                            fResult3 += img.at<Vec3b>(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[2] * pfArray[k*nTempH + l];                        //}                    }                }                fResult1 *= fCoef;                fResult1 = (float)fabs(fResult1);                fResult2 *= fCoef;                fResult2 = (float)fabs(fResult2);                fResult3 *= fCoef;                fResult3 = (float)fabs(fResult3);//#pragma omp critical                //{                dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = (fResult1>255) ? 255 : (fResult1 + 0.5);                dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = (fResult2>255) ? 255 : (fResult2 + 0.5);                dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = (fResult3>255) ? 255 : (fResult3 + 0.5);                //}        }    }}void main(){    Mat img = imread("2.jpg");    cvNamedWindow("原图", CV_WINDOW_FREERATIO);    imshow("原图", img);    Mat dst=img.clone();    Template(img, dst, 3, 3, 1, 1, Template_Smooth_Avg, (float)1 / 9);    cvNamedWindow("平均平滑", CV_WINDOW_FREERATIO);    imshow("平均平滑", dst);    waitKey(0);}

原图如下：

平均平滑后结果图如下：

需要注意的是由于使用的图片分辨率比较大，所以程序运行时间比较长。如何提高算法的速度是我在未来将要研究的一部分内容，这里就不再研究。