自适应各向异性扩散滤波算法怎么通过cpp代码实现

时间: 2023-05-19 13:01:20 浏览: 46
自适应各向异性扩散滤波算法可以通过以下cpp代码实现: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void anisotropicDiffusionFiltering(Mat& src, Mat& dst, int num_iterations, float delta_t, float kappa) { dst = src.clone(); for (int i = 0; i < num_iterations; i++) { Mat diffusivity = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1); for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) { for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) { float dx = (float)(src.at<uchar>(y, x + 1) - src.at<uchar>(y, x - 1)); float dy = (float)(src.at<uchar>(y + 1, x) - src.at<uchar>(y - 1, x)); float diffusivity_val = exp(-(dx * dx + dy * dy) / (kappa * kappa)); diffusivity.at<float>(y, x) = diffusivity_val; } } Mat laplacian; Laplacian(dst, laplacian, CV_8U, 1); for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) { for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) { float laplacian_val = (float)laplacian.at<uchar>(y, x); float diffusion_val = delta_t * diffusivity.at<float>(y, x) * laplacian_val; dst.at<uchar>(y, x) += (uchar)diffusion_val; } } } } int main() { Mat src = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat dst; anisotropicDiffusionFiltering(src, dst, 5, 0.25f, 10.0f); imshow("Input", src); imshow("Output", dst); waitKey(0); return 0; }

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