高斯滤波C语言代码实现

高斯滤波是一种常用的图像处理方法，用于平滑图像并减少噪声。下面是一个简单的高斯滤波的C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义高斯函数
double gaussian(double x, double sigma) {
    return exp(-(x * x) / (2 * sigma * sigma)) / (sqrt(2 * M_PI) * sigma);
}

// 高斯滤波函数
void gaussianFilter(int** image, int width, int height, double sigma) {
    // 创建一个临时数组用于存储滤波后的图像
    int** temp = (int**)malloc(height * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        temp[i] = (int*)malloc(width * sizeof(int));
    }

    // 定义高斯核
    int kernelSize = 3;
    double kernel = {
        {1, 2, 1},
        {2, 4, 2},
        {1, 2, 1}
    };

    // 对每个像素进行滤波
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            double sum = 0;
            double weightSum = 0;

            // 对每个邻域像素进行加权求和
            for (int j = -kernelSize / 2; j <= kernelSize / 2; j++) {
                for (int i = -kernelSize / 2; i <= kernelSize / 2; i++) {
                    int neighborX = x + i;
                    int neighborY = y + j;

                    // 边界处理
                    if (neighborX >= 0 && neighborX < width && neighborY >= 0 && neighborY < height) {
                        double weight = kernel[j + kernelSize / 2][i + kernelSize / 2];
                        sum += image[neighborY][neighborX] * weight;
                        weightSum += weight;
                    }
                }
            }

            // 对滤波后的像素进行归一化处理
            temp[y][x] = (int)(sum / weightSum);
        }
    }

    // 将滤波后的图像拷贝回原数组
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        for (int j = 0; j < width; j++) {
            image[i][j] = temp[i][j];
        }
    }

    // 释放临时数组的内存
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        free(temp[i]);
    }
    free(temp);
}

int main() {
    // 假设原始图像是一个3x3的灰度图像
    int width = 3;
    int height = 3;
    int** image = (int**)malloc(height * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        image[i] = (int*)malloc(width * sizeof(int));
    }

    // 初始化原始图像
    image = 10;
    image = 20;
    image = 10;
    image = 20;
    image = 40;
    image = 20;
    image = 10;
    image = 20;
    image = 10;

    // 执行高斯滤波
    double sigma = 1.0;
    gaussianFilter(image, width, height, sigma);

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

    // 释放图像数组的内存
    for (int i = 0; i < height; i++) {
        free(image[i]);
    }
    free(image);

    return 0;
}

这段代码实现了一个简单的高斯滤波，通过定义高斯核和对每个像素进行加权求和来实现平滑效果。你可以根据需要修改图像的大小、高斯核的大小和标准差来进行实验和调整。