c++编程实现knn均值滤波算法

KNN均值滤波算法是一种基于邻域像素的图像滤波方法，它可以消除噪声并平滑图像。下面是C语言实现KNN均值滤波算法的示例代码：

#include <stdio.h>

#define N 3

int main()
{
    int img[N][N] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
    int filtered[N][N];
    int k = 1; // KNN中的K值

    // 对每个像素进行滤波
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            int sum = 0;
            int count = 0;

            // 遍历邻域像素
            for (int m = i - k; m <= i + k; m++) {
                for (int n = j - k; n <= j + k; n++) {
                    // 判断邻域像素是否越界
                    if (m >= 0 && m < N && n >= 0 && n < N) {
                        sum += img[m][n];
                        count++;
                    }
                }
            }

            // 计算邻域像素的平均值
            filtered[i][j] = sum / count;
        }
    }

    // 输出滤波后的图像
    printf("Filtered image:\n");
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            printf("%d ", filtered[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们定义了一个3x3的图像，并使用KNN均值滤波算法对其进行滤波。KNN中的K值为1，表示邻域像素的个数为9个。我们遍历每个像素，并计算其邻域像素的平均值，最终得到滤波后的图像。