C# 图像处理：高斯滤波与边缘扩展代码实现

private void menuItem11_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox1.Image != null)
            {
                gauss Gauss = new gauss();

                if (Gauss.ShowDialog() == DialogResult.OK)
                {
                    double sigma = Gauss.GetSigma;

                    int mask = Convert.ToInt32(Math.Ceiling(3.0 * sigma));

                    Bitmap bm1 = new Bitmap(pictureBox1.Image);
                    Bitmap bmGauss = new Bitmap(bm1.Width, bm1.Height);

                    double[,] GaussSmooth = smooth(bm1, sigma);

                    for (int i = 0; i < bmGauss.Width; i++)
                    {
                        for (int j = 0; j < bmGauss.Height; j++)
                        {
                            int pix = (int)(GaussSmooth[i, j] * 255);

                            if (pix < 0)
                                pix = 0;
                            else if (pix > 255)
                                pix = 255;

                            bmGauss.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(pix, pix, pix));
                        }

                    }

                    pictureBox2.Refresh();
                    pictureBox2.Image = bmGauss;
                    label2.Text = "高斯滤波";
                }
            }
        }

        public double[,] ImagedateRGB(Bitmap bm) //图像的值
        {
            Color c = new Color();

            int BmIw = bm.Width;
            int BmIh = bm.Height;

            double[,] Imagedate = new double[BmIw, BmIh];

            for (int i = 0; i < BmIw; i++)
            {
                for (int j = 0; j < BmIh; j++)
                {
                    c = bm.GetPixel(i, j);
                    Imagedate[i, j] = (double)(0.299 * c.R + 0.587 * c.G + 0.114 * c.B);
                }
            }

            return Imagedate;
        }