基于C++实现高斯滤波

高斯滤波是一种图像处理算法，可以平滑图像并减少噪声。它基于高斯函数，通过对图像中每个像素及其周围像素的加权平均值进行计算来实现。

以下是基于C语言实现高斯滤波的代码示例：

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

#define MAX_IMAGE_WIDTH  1024
#define MAX_IMAGE_HEIGHT 1024

int image[MAX_IMAGE_HEIGHT][MAX_IMAGE_WIDTH];   // 图像数组

float gaussianKernel[5][5] = {  // 高斯核
    {0.003, 0.013, 0.022, 0.013, 0.003},
    {0.013, 0.059, 0.097, 0.059, 0.013},
    {0.022, 0.097, 0.159, 0.097, 0.022},
    {0.013, 0.059, 0.097, 0.059, 0.013},
    {0.003, 0.013, 0.022, 0.013, 0.003}
};

int Clamp(int value, int min, int max) {  // 限制像素值在最大值和最小值之间
    if(value < min) {
        return min;
    } else if(value > max) {
        return max;
    } else {
        return value;
    }
}

int main() {
    int imageWidth;
    int imageHeight;
    int row, col, i, j;
    int sum;
    int kernelSize = 5;  // 高斯核大小

    // 读取图像
    FILE* fp = fopen("input.raw", "rb");
    fread(&imageWidth, sizeof(int), 1, fp);
    fread(&imageHeight, sizeof(int), 1, fp);
    fread(image, sizeof(int), imageWidth*imageHeight, fp);
    fclose(fp);

    // 对每个像素应用高斯滤波
    for(row = 0; row < imageHeight; row++) {
        for(col = 0; col < imageWidth; col++) {
            sum = 0;
            for(i = -kernelSize/2; i <= kernelSize/2; i++) {
                for(j = -kernelSize/2; j <= kernelSize/2; j++) {
                    sum += (int)(gaussianKernel[i+kernelSize/2][j+kernelSize/2] * (float)image[Clamp(row+i, 0, imageHeight-1)][Clamp(col+j, 0, imageWidth-1)]);
                }
            }
            image[row][col] = sum;
        }
    }

    // 保存图像
    fp = fopen("output.raw", "wb");
    fwrite(&imageWidth, sizeof(int), 1, fp);
    fwrite(&imageHeight, sizeof(int), 1, fp);
    fwrite(image, sizeof(int), imageWidth*imageHeight, fp);
    fclose(fp);

    return 0;
}

该代码会读取名为“input.raw”的原始图像，并将处理后的图像保存到名为“output.raw”的文件中。注意，该代码仅支持灰度图像，如果您要处理彩色图像，则需要将其转换为灰度图像。