opencv图像中余弦噪声去除，使用c++代码

以下是使用C语言实现对OpenCV图像中余弦噪声去除的代码：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty())
    {
        printf("Image not found!");
        return -1;
    }

    Mat noisy_image = image.clone();
    float amplitude = 50.0; //设置余弦噪声的振幅
    for (int i = 0; i < noisy_image.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < noisy_image.cols; j++)
        {
            noisy_image.at<uchar>(i, j) += amplitude * cos(2 * CV_PI * i / 32.0) + amplitude * cos(2 * CV_PI * j / 32.0);
        }
    }

    imshow("Noisy Image", noisy_image);

    Mat filtered_image = noisy_image.clone();
    float alpha = 1.0; //设置平滑滤波器的参数
    for (int i = 0; i < filtered_image.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < filtered_image.cols; j++)
        {
            float sum = 0.0;
            float count = 0.0;
            for (int k = i - 1; k <= i + 1; k++)
            {
                for (int l = j - 1; l <= j + 1; l++)
                {
                    if (k >= 0 && k < filtered_image.rows && l >= 0 && l < filtered_image.cols)
                    {
                        sum += alpha * filtered_image.at<uchar>(k, l);
                        count += alpha;
                    }
                }
            }
            filtered_image.at<uchar>(i, j) = (uchar)(sum / count);
        }
    }

    imshow("Filtered Image", filtered_image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

该代码首先读取一张灰度图像，然后为其添加余弦噪声。接着使用平滑滤波器将噪声去除。在这个例子中，平滑滤波器是一个3x3的滤波器，每个像素周围3x3个像素的像素值被平均计算，其中平均值的参数alpha可以调整，以控制平滑的程度。

最后，使用imshow()函数将原始图像和去噪后的图像显示在屏幕上。用户可以使用waitKey()函数等待按键输入，然后程序退出。