快速中值滤波算法
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均值滤波和中值滤波
均值滤波和中值滤波是图像处理的两种常用的滤波算法,它们的目的都是为了去掉图像中的噪声,以使图像变得更清晰,以满足下一步处理所需。
均值滤波是一种很常见的滤波算法。
该算法通过统计一定形状的邻域窗口内像素的灰度值,将窗口中各点像素的灰度值求平均,然后将新的灰度值赋给窗口中的每一点像素,从而进行滤波。
由于噪声的特性,噪声点往往灰度值低于其它像素,因此采用均值滤波的过滤效果良好,能够很好的消除噪声,但是也会消除掉有帮助的图像信息,因此多数情况下只是用于滤除少量的随机噪声,而不能用于去除椒盐噪声。
中值滤波则是另一种常用的滤波算法。
它的原理是通过统计一定范围内像素的中位数来进行滤波。
先以块为单位,确定该块中某一点处的灰度值。
然后,把该点所在连通区域的所有点的灰度值读取出来排序,去掉最大值和最小值,再求中间的中位数,将这个中位数作为该点处的灰度值,从而进行滤波处理。
中值滤波主要用于滤除椒盐噪声,可以更好的保留原始图像的信息,但是它的耗时较多,且由于中位数的计算,比较麻烦。
总之,均值滤波和中值滤波作为图像滤波的两种常用技术,具有他们各自良好的应用特点和优势,根据不同的情况和需求,可以采用适当的技术进行滤波,以满足下一步处理的条件。
十大滤波算法滤波是一种常用的数据处理技术,用于有效构建和改善信号的质量,优化信号的性能。
通过滤波,可以有效地抑制信号中的噪声,从而提高信号的清晰度,改善信号的性能。
现在,在许多应用及其他领域中,滤波算法已经成为一个重要的研究课题。
首先,我们应该了解滤波算法有哪些,其中主要有十类滤波算法:低通滤波、带通滤波、带阻滤波、高通滤波、椭圆滤波、阶跃滤波、时间延迟滤波、均值滤波、中值滤波、振荡器滤波。
下面,我们来详细介绍这十类滤波算法。
1. 低通滤波:它是将所有高频成分从信号中滤除,保留低频成分的一种滤波器。
它可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度,同时改善信号的性能。
2.通滤波:它是一种仅保留低频和高频成分的滤波器,可以有效地去除中间频率的干扰成分,提高系统的鲁棒性。
3.阻滤波:它是滤除一定范围内的频率成分,保留高频成分和低频成分的一种滤波器。
它可以有效地利用低频成分进行模型适应,以解决信号的噪声问题。
4.通滤波:它是一种仅保留高频成分的滤波器,可以有效地滤除信号中的低频成分,增强信号的清晰度。
5.圆滤波:它是在低通滤波器和带通滤波器之间的一种滤波器,可以有效地去除信号中的噪声,提高信号的清晰度。
6.跃滤波:它是一种仅保留高频成分和低频成分的滤波器,可以有效地滤除信号中的中频成分,以消除信号中的干扰。
7.间延迟滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的高频成分,提高信号的清晰度。
8.值滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度。
9. 中值滤波:它是一种仅保留低频成分的滤波器,可以有效地抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度。
10.荡器滤波:它是一种放大和抑制信号中特定频率成分的滤波器,可以有效地改善信号的性能。
以上便是十大滤波算法,它们可以有效地分离信号中的高频、低频成分,抑制信号中的噪声,提高信号的清晰度,改善信号的性能。
因此,滤波算法在现代信号处理领域的应用也越来越广泛,并且取得了很好的效果。
常用的8种数字滤波算法摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。
关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法1引言在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。
为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。
噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。
所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。
数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点:(1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。
(2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。
(3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。
(4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。
2 常用数字滤波算法数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。
设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为:其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也可以是计算机的输出信号。
具有上述关系的数字滤波器的当前输出与现在的和过去的输入、过去的输出有关。
由这样的差分方程式组成的滤波器称为递归型数字滤波器。
如果将上述差分方程式中bK取0,则可得:说明输出只和现在的输入和过去的输入有关。
均值滤波,高斯滤波,中值滤波均值滤波,高斯滤波和中值滤波是数字图像处理中常用的三种平滑滤波技术,用于降低图像噪声和去除图像中的不相关细节。
本文将对这三种滤波方法进行介绍、比较和分析。
一、均值滤波均值滤波是一种简单的平滑滤波方法,它的原理是用滤波窗口内像素的平均值来代替中心像素的值。
具体来说,对于滤波窗口内的每个像素,计算其邻域内所有像素的平均值,然后将结果作为中心像素的值。
这样可以有效地平滑图像并去除高频噪声。
然而,均值滤波的缺点是它不能很好地保留图像的边缘信息,使得图像看起来模糊且失去细节。
二、高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯分布的平滑滤波方法,它认为像素点的邻域内的像素值与中心像素点的距离越近,其权重越大。
它的滤波过程是在滤波窗口内,对每个像素点进行加权平均。
加权的权重由高斯函数决定,距离中心像素点越近的像素点的权重越大,距离越远的像素点的权重越小。
通过这种加权平均的方式,可以更好地保留图像的细节和边缘信息,同时有效地去除噪声。
高斯滤波的唯一缺点是计算复杂度较高,特别是对于大型滤波窗口和高分辨率图像来说。
三、中值滤波中值滤波是一种统计滤波方法,它的原理是用滤波窗口内像素的中值来代替中心像素的值。
具体来说,对于滤波窗口内的每个像素,将其邻域内的像素按照大小进行排序,然后将排序后像素的中值作为中心像素的值。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果,能够保持图像的边缘信息,避免了均值滤波和高斯滤波的模糊问题。
然而,中值滤波的缺点是不能去除高斯噪声和高频噪声,因为当滤波窗口内的像素含有这些噪声时,中值滤波会产生失真效果。
比较和分析:三种滤波方法各有优劣,应根据实际需求选择合适的滤波方法。
均值滤波是最简单、计算复杂度最低的方法,在去除高斯噪声和低频噪声方面效果较差,但对边缘信息的保留效果较差。
高斯滤波通过加权平均的方式更好地保留了图像的细节和边缘信息,适用于处理高斯噪声并且具有一定的平滑效果。
中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去噪效果,并保持了图像的边缘信息,但对于高斯噪声和高频噪声则效果较差。
中值滤波原理及MATLAB实现摘要:图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。
本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。
中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。
文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。
MATLAB 是一种高效的工程计算语言,在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
关键词:图像,中值滤波,去噪,MATLAB1.引言20世纪20年代,图像处理首次得到应用。
上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。
60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。
图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。
为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。
根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。
经典的去噪方法有:空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。
这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。
2.中值滤波在图像滤波中,常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术,线性滤波以其完美的理论基础,数学处理简单、易于采用和硬件实现等优点,一直在图像滤波领域中占有重要的地位。
线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用,但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差,且模糊信号边缘。
非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系,常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征,一定程度上克服线性滤波器的不足,非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器,其应用于多维信号处理时,对窄脉冲信号具有良好的抑制能力,但中值滤波器对中拖尾(如均匀分布噪声)和短拖尾分布噪声(如高斯噪声),滤波性能较差,且拖尾越短,其滤波能力越差。
单片机程序中常用滤波算法的时间常数计算滤波算法是常用的信号处理技术,它可以用于去除噪声、平滑信号、提取信号特征等应用场景。
在单片机程序中,常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。
滤波算法的时间复杂度是衡量算法性能的重要指标之一、在单片机程序中,时间常数是指滤波算法的执行时间,通常以时钟周期来度量。
时钟周期是单片机中基本操作(如加法、乘法、移位等)所需的时钟信号个数。
移动平均滤波是一种简单且常用的滤波算法,它通过计算一定数量的样本的平均值来平滑信号。
移动平均滤波的时间常数取决于所选取的样本数量。
假设移动平均滤波使用N个样本,单片机的时钟频率为f,则移动平均滤波的时间常数可以通过以下公式计算:T_avg = N / f中值滤波是一种非线性滤波算法,它通过求取一组样本的中值来去除噪声。
中值滤波的时间常数取决于所选取的样本数量。
假设中值滤波使用N个样本,单片机的时钟频率为f,则中值滤波的时间常数可以通过以下公式计算:T_med = N / f卡尔曼滤波是一种递归滤波算法,它可以根据系统的动态模型和测量值来估计被测量值的最优估计。
卡尔曼滤波的时间常数取决于计算卡尔曼增益和更新状态的复杂度。
具体的时间常数计算比较复杂,通常需要根据具体实现来评估。
除了滤波算法本身,还需要考虑单片机的处理能力和数据处理规模。
如果样本数量较大,计算量较大,可能会导致滤波算法的执行时间过长,从而影响实时性。
在实际应用中,需要综合考虑滤波效果和系统实时性的平衡。
在单片机程序中,滤波算法的时间常数还会受到代码优化、编译器优化、硬件加速等因素的影响。
通过合理的算法选择和实现优化,可以提高滤波算法的执行效率,减少时间常数,从而提高单片机程序的性能。
总之,滤波算法的时间常数是衡量滤波算法执行效率的重要指标,它可以通过样本数量、时钟频率等因素来计算。
在单片机程序中,需要平衡滤波效果和系统实时性,通过合理的算法选择和实现优化来提高性能。
摘要通常,在自然界中大部分信号都存在噪声。
而在如今的数字信号处理中,有各种各样的数字信号滤波器,可以实现对噪声信号的滤波,恢复出原始信号的波形。
本课程设计是基于一维信号被噪声信号污染后,分别经过均值滤波和中值滤波处理后,提取出原始信号,并且观看不同M值时滤波后波形的比较。
均值滤波和中值滤波在数字信号处理中都是非常重要的滤波器,具有广泛的应用。
关键词均值滤波中值滤波数字信号处理目录摘要 (1)第1章均值滤波 (3)1.1 均值滤波的原理 (3)1.2 均值滤波的实现算法 (3)1.3 均值滤波的应用 (3)1.4 均值滤波器 (3)第2章中值滤波 (4)1.1 中值滤波的原理 (4)1.2 中值滤波的实现算法 (4)1.3 中值滤波的应用 (4)1.4 中值滤波器 (4)第3章均值滤波和中值滤波滤除噪声方法 (5)3.1 均值滤波和中值滤波对噪声信号滤波 (5)3.2 程序设计 (7)3.3 结果分析 (8)3.4 心得体会 (11)参考文献 (12)1.1均值滤波的原理均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身)。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为领域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度值u(x,y),即u(x,y)=1/m ∑f(x,y)①m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
1.2均值滤波的实现算法均值滤波将每个像素点的灰度值设置为以该点为中心的邻域窗口内的所有像素灰度值的平均值,以实现像素的平滑,达到图像去噪的目的。
设输入图像信号为f(x,y),去噪处理后的输出图像为g(x,y),则有g(x,y)=| f(x,y)- u (x,y)| ②通过上式可以达到消除信号噪声的目的,但对于其中的每一个灰度值来说,都需要按照式①求取以该点中心的邻域窗口内所有像素的平均值,对长度为(2n+1)的信号来说,需要进行(2n+1)次加法、一次乘法、一次除法。
adc滤波的10种经典算法ADC(模数转换器)滤波算法是将采样得到的模拟信号进行数字化处理时常用的方法。
滤波的目的是去除噪声和不必要的频率成分,以提高信号质量。
下面列举了10种经典的ADC滤波算法:1. 均值滤波器:将一组采样值取平均值,用于平滑信号,减小噪声的影响。
该算法简单且易于实现,但对于快速变化的信号可能会引入较大的误差。
2. 中值滤波器:将一组采样值排序,取中间值作为输出值。
中值滤波器能够有效地去除脉冲噪声,对于非线性噪声具有良好的去除效果。
3. 限幅滤波器:将采样值限制在一定范围内,超出范围的值替换为最大或最小值。
该滤波器适用于信号中存在脉冲噪声的情况,能够有效去除异常值。
4. 低通滤波器:只允许低频信号通过,抑制高频信号。
常用的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、布脱沃斯滤波器等。
低通滤波器可应用于去除高频噪声,平滑信号。
5. 高通滤波器:只允许高频信号通过,抑制低频信号。
高通滤波器可用于去除低频噪声,突出高频信号。
6. 带通滤波器:只允许一定频率范围内的信号通过,抑制其他频率的信号。
带通滤波器可用于突出某个频段的信号。
7. 自适应滤波器:根据输入信号的特点自动调整滤波参数,适应不同的信号环境。
自适应滤波器能够实时调整滤波效果,适应信号的变化。
8. 卡尔曼滤波器:利用系统的状态方程和观测方程,通过最小化预测误差和观测误差的加权和,实现对信号的滤波。
卡尔曼滤波器适用于线性系统,能够对系统状态进行较准确的估计。
9. 无限脉冲响应(IIR)滤波器:在滤波过程中利用反馈,具有较窄的通带和较宽的阻带。
IIR滤波器具有较好的频率响应特性,但容易引入稳定性问题。
10. 有限脉冲响应(FIR)滤波器:滤波过程中不利用反馈,仅利用输入信号和滤波器的系数进行计算。
FIR滤波器具有较好的稳定性和线性相位特性,适用于需要精确频率响应的应用。
这些经典的ADC滤波算法在不同的应用场景中有着各自的优势和适用性。
在实际应用中,需要根据信号的特点和要求选择合适的滤波算法,以达到最佳的滤波效果。
曲线滤波算法
曲线滤波算法是一种对信号进行平滑处理的方法,主要用于去除噪声或突变。
下面介绍两种常见的曲线滤波算法:
1. 移动平均滤波算法:该算法将信号分成若干窗口,在每个窗口内计算信号的平均值作为滤波后的值。
移动平均滤波可以分为简单移动平均滤波和加权移动平均滤波两种形式。
简单移动平均滤波:对于每个窗口,计算窗口内信号值的平均值作为滤波后的值。
加权移动平均滤波:对于每个窗口,计算窗口内信号值加权平均值作为滤波后的值。
权重可以根据具体情况来进行设置。
2. 中值滤波算法:该算法通过将信号的窗口内值进行排序,选取中间值作为滤波后的值。
中值滤波算法可以有效地去除突变噪声。
当滤波窗口大小较小时,中值滤波算法会导致信号的平滑程度较高。
这些算法可以根据具体需求来选择和调整参数。
曲线滤波算法是一种基本的信号处理算法,在实际应用中经常使用。
几种中值滤波去噪方法分析在数字图像的转换、存储和传输等过程中,经常性由于电子设备工作环境的不稳定,由于设备中含有一些污染物等原因,导致数字图像中一些像素点的灰度值发生非常大的变化,变得非常小或者非常大;而且大气环境很容易干扰无线数据传输,从而让传输信号混入噪声,接收到的无线信号恢复成传输过来的数字图像较原图像相比也会有很大的不同。
在这些过程中,椒盐噪声很容易就会对数字图像造成感染。
客户满意的数字图像尽可能少或者没有受到椒盐噪声的污染。
所以我们需要去噪处理。
在现阶段处理椒盐噪声方面的研究成果方面,因为中值滤波有其非线性的特性,对比其他线性滤波方法可以取得更好的效果,同切同时还可以更好的保留图像的边缘信息。
很多学者在研究通过中值滤波消除椒盐噪声的影响,希望可以得到更好的去噪效果。
第一节标准中值滤波方法标准中值滤波是把这个窗口内的像素点按灰度值大小进行排列,把灰度值的平均值当作标准值。
我们以一个8位的图像作为例子,因为椒盐噪声会让受影响的像素点灰度值改为亮点,即灰度值为255;或者暗点,即灰度值为0。
我们在排序的时候,把收到污染的像素点的灰度值大小排列出来,取中间值为所有噪点值,那么就可以消除噪声污染对这个点的影响。
其具体步骤如下:①把窗口在图像中滑动,然后让窗口中心与某一像素点重合②记录下窗口中所有像素点的灰度值③将这些灰度值从小到大排序④记录下该灰度值序列中间的值⑤将所记录下的中间值替代窗口中心像素点的灰度值因为中值滤波的输出灰度值大小是由窗口的中值大小所决定的,所以中值滤波对于窗口内脉冲噪声远远没有均值滤波敏感。
因此相对于均值滤波,中值滤波可以在有效去除脉冲噪声的同时,减小更多的模糊图像。
由于由于中值滤波所采用的窗口大小会直接决定去噪效果和图像模糊程度,而且图像去噪后的用途也就决定了窗口的形式。
以5*5窗口为例,常见的形状如图2.1所示:图 2.1 常见的尺寸为5*5的中值滤波窗口尽管标准中值滤波方法称得上是现在市面上的一种最简单有效的去除椒盐噪声的方法。
⼗⼀种通⽤滤波算法(转)Easy Code⼀.⼗⼀种通⽤滤波算法(转)1、限幅滤波法(⼜称程序判断滤波法) A、⽅法:根据经验判断,确定两次采样允许的最⼤偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值⽆效,放弃本次值,⽤上次值代替本次值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲⼲扰 C、缺点⽆法抑制那种周期性的⼲扰平滑度差2、中位值滤波法 A、⽅法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按⼤⼩排列取中间值为本次有效值 B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动⼲扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果 C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法 A、⽅法:连续取N个采样值进⾏算术平均运算 N值较⼤时:信号平滑度较⾼,但灵敏度较低 N值较⼩时:信号平滑度较低,但灵敏度较⾼ N值的选取:⼀般流量,N=12;压⼒:N=4 B、优点:适⽤于对⼀般具有随机⼲扰的信号进⾏滤波这样信号的特点是有⼀个平均值,信号在某⼀数值范围附近上下波动 C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适⽤⽐较浪费RAM4、递推平均滤波法(⼜称滑动平均滤波法) A、⽅法:把连续取N个采样值看成⼀个队列队列的长度固定为N 每次采样到⼀个新数据放⼊队尾,并扔掉原来队⾸的⼀次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进⾏算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取:流量,N=12;压⼒:N=4;液⾯,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:对周期性⼲扰有良好的抑制作⽤,平滑度⾼适⽤于⾼频振荡的系统 C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性⼲扰的抑制作⽤较差不易消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差不适⽤于脉冲⼲扰⽐较严重的场合⽐较浪费RAM 5、中位值平均滤波法(⼜称防脉冲⼲扰平均滤波法) A、⽅法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法” 连续采样N个数据,去掉⼀个最⼤值和⼀个最⼩值然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取:3~14 B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性⼲扰,可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差 C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法⼀样⽐较浪费RAM6、限幅平均滤波法 A、⽅法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法” 每次采样到的新数据先进⾏限幅处理,再送⼊队列进⾏递推平均滤波处理 B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性⼲扰,可消除由于脉冲⼲扰所引起的采样值偏差 C、缺点:⽐较浪费RAM7、⼀阶滞后滤波法 A、⽅法:取a=0~1 本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果 B、优点:对周期性⼲扰具有良好的抑制作⽤适⽤于波动频率较⾼的场合 C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值⼤⼩不能消除滤波频率⾼于采样频率的1/2的⼲扰信号 8、加权递推平均滤波法 A、⽅法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越⼤。
十一种通用软件滤波算法滤波算法是一种常用的信号处理算法,用于去除信号中的噪声、干扰或者其他不需要的成分,以提高信号质量。
通用软件滤波算法主要用于数字信号处理,以下是十一种常见的通用软件滤波算法:1. 均值滤波算法(Mean Filtering):将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的平均值。
它适用于消除高频噪声。
2. 中值滤波算法(Median Filtering):将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的中值。
它适用于去除椒盐噪声。
3. 加权平均滤波算法(Weighted Mean Filtering):在均值滤波算法基础上,引入权值对周围样本进行加权平均,以便更好地保留原始信号的特征。
4. 自适应均值滤波算法(Adaptive Mean Filtering):根据信号的每个采样与周围样本的灰度差异,调整均值滤波算法的滤波参数,以提高滤波效果。
5. 高斯滤波算法(Gaussian Filtering):通过计算输入信号的每个采样与其周围邻域内各个样本之间的高斯核函数权重的加权平均来滤波信号。
6. 卡尔曼滤波算法(Kalman Filtering):根据系统状态特性和测量信息,结合时间和测量的线性状态方程,通过最小化预测误差方差来估计和滤波信号。
7. 二阶无限脉冲响应滤波器算法(IIR Filtering):基于差分方程和递归方式运算的滤波算法,具有较好的频率响应,但容易产生数值不稳定和计算复杂度高的问题。
8. 有限脉冲响应滤波器算法(FIR Filtering):基于加权线性组合的方式来滤波信号,具有稳定性好、易于实现的特点。
9. 最小均方滤波算法(Least Mean Square Filtering):通过最小化滤波器的均方误差来更新滤波器权值,以逼近滤波器的最优解。
10. 快速傅里叶变换滤波算法(FFT Filtering):利用快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域,并利用频域上的特性进行滤波。
十大滤波算法范文滤波算法是信号处理中常用的一种技术,用于去除噪声、平滑数据、提取频率成分等。
以下是十大常用的滤波算法:1. 均值滤波算法(Mean Filter):计算邻域像素的平均值来代替当前像素值,适用于去除随机噪声。
2. 中值滤波算法(Median Filter):用邻域像素的中值来代替当前像素值,适用于去除脉冲噪声。
3. 高斯滤波算法(Gaussian Filter):按照高斯函数计算权重,对邻域像素进行加权平均,适用于光滑数据且保留边缘细节。
4. 锐化滤波算法(Sharpening Filter):增强图像的边缘和细节,通过将原始图像与低通滤波器生成的图像相减得到。
5. 无限脉冲响应滤波算法(Infinite Impulse Response Filter,IIR Filter):使用递归差分方程计算输出,具有较低的计算复杂度和较好的频率响应。
6. 有限脉冲响应滤波算法(Finite Impulse Response Filter,FIR Filter):使用有限长度的冲激响应作为滤波器的权重系数,适用于数字滤波器设计。
7. 快速傅里叶变换滤波算法(Fast Fourier Transform Filter,FFT Filter):将时域信号转换为频域信号进行滤波,适用于频域处理。
8. 卡尔曼滤波算法(Kalman Filter):通过将测量值与模型预测值进行加权平均,适用于估计系统状态和减少噪声。
9. 维纳滤波算法(Wiener Filter):通过最小均方误差准则对输入信号进行估计,适用于信号恢复和去噪。
10. 自适应滤波算法(Adaptive Filter):根据输入信号的特性调整滤波器的参数,适用于未知统计特性的信号处理。
以上是十大常用的滤波算法,它们都有各自的适用场景和优劣势。
在实际应用中,选择合适的滤波算法对于信号处理的效果至关重要。
一.十一种通用滤波算法(转)1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法)A、方法:根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法:连续采样N次(N取奇数)把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点:能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点:对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法:连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时:信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时:信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取:一般流量,N=12;压力:N=4B、优点:适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点:对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法(又称滑动平均滤波法)A、方法:把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取:流量,N=12;压力:N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4 B、优点:对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点:灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法(又称防脉冲干扰平均滤波法)A、方法:相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取:3~14B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法:相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点:融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点:比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法:取a=0~1本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点:对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点:相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法:是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。
sse 中值滤波SSE中值滤波中值滤波是一种常用的信号处理方法,常用于图像处理领域,用于去除图像中的噪声。
在SSE(Streaming SIMD Extensions)中,也可以利用向量运算的特性来进行中值滤波,提高处理效率。
中值滤波的原理是通过对像素周围的邻域进行排序,然后选取中间值作为该像素的新值。
在传统的中值滤波方法中,对于每个像素点,需要遍历其邻域中的所有像素,并进行排序。
这种方法在处理大尺寸的图像时,效率较低。
而在SSE指令集中,可以利用向量寄存器的并行计算能力,将多个像素同时处理,提高了处理效率。
在使用SSE进行中值滤波时,可以将图像数据按照向量的方式进行加载,然后通过SSE指令进行向量运算。
具体步骤如下:1. 将图像数据按照向量长度进行对齐,使得每次向量加载的数据是连续的。
2. 将加载的向量数据进行排序,可以使用冒泡排序、插入排序等方法。
3. 选取排序后的中间值作为像素的新值。
4. 将结果保存到输出图像中。
在进行SSE中值滤波时,需要注意以下几点:1. 图像数据的边界处理:由于中值滤波需要对像素的邻域进行排序,因此在图像的边界处,需要对边界像素进行特殊处理。
可以采用镜像填充、边界复制等方法来处理边界问题。
2. 向量长度的选择:在使用SSE指令进行向量运算时,向量长度需要根据具体的处理器架构来选择,以充分利用CPU的计算能力。
一般来说,SSE2指令集支持128位的向量运算,SSE4指令集支持更长的256位向量运算。
3. 算法的优化:中值滤波是一个计算密集型的任务,通过合理选择算法和优化代码,可以进一步提高处理效率。
例如,可以使用快速排序算法或者局部排序算法来减少排序的时间复杂度。
总结起来,SSE中值滤波是一种利用SSE指令集进行图像处理的方法。
通过充分利用向量运算的特性,可以提高中值滤波的处理效率。
在实际应用中,可以根据具体的需求和硬件平台选择合适的向量长度和优化算法,以达到更好的效果。
快速中值滤波算法————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:南昌大学实验报告学生姓名:洪僡婕学号:6100411159 专业班级:数媒111班实验类型:■验证□综合□设计□创新实验日期: 4.29 实验成绩:一、实验项目名称数字图像处理二、实验目的实现快速中值滤波算法三、实验内容用VC++实现中值滤波的快速算法四、主要仪器设备及耗材PC机一台五、实验步骤// ImageProcessingDoc.cpp : implementation of the CImageProcessingDoc class// #include "stdafx.h"#include "ImageProcessing.h"#include "ImageProcessingDoc.h"#include "GreyRatio.h"#include <math.h>#define PI (acos(0.0) * 2)#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;#endif///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDocIMPLEMENT_DYNCREATE(CImageProcessingDoc, CDocument)BEGIN_MESSAGE_MAP(CImageProcessingDoc, CDocument)//{{AFX_MSG_MAP(CImageProcessingDoc)ON_COMMAND(ID_HISTOGRAM_ADJUSTIFCATION, OnHistogramAdjustifcation)ON_COMMAND(ID_FFT, OnFft)ON_COMMAND(ID_SALT_PEPPER_NOICE, OnSaltPepperNoice)ON_COMMAND(ID_RANDOM_NOISE, OnRandomNoise)ON_COMMAND(ID_MEDIAN_FILTERING, OnMedianFiltering)ON_COMMAND(ID_DCT, OnDct)ON_COMMAND(ID_FWT, OnFwt)ON_COMMAND(ID_DHT, OnDht)ON_COMMAND(ID_WAVELET_TRANSFORM, OnWaveletTransform)ON_COMMAND(ID_GREY_ADJUSTIFCATION, OnGreyAdjustifcation)ON_COMMAND(ID_GREY_LINEAR_ADJUSTIFCATION, OnGreyLinearAdjustifcation)ON_COMMAND(ID_GREY_SEGLINEAR_ADJUSTIFCATION, OnGreySeglinearAdjustifcation) ON_COMMAND(ID_2DGRAD, On2dgrad)ON_COMMAND(ID_ROBERT, OnRobert)//}}AFX_MSG_MAPEND_MESSAGE_MAP()///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDoc construction/destructionCImageProcessingDoc::CImageProcessingDoc(){// TODO: add one-time construction code heremImageFile = NULL;bFileIsLoad = FALSE;nRows = 256;nCols = 256;mSourceData = NULL;pSourceData = NULL;bDataIsProcessed = FALSE;mResultData = FALSE;pResultData = FALSE;FourierDataR = NULL;FourierDataI = NULL;}CImageProcessingDoc::~CImageProcessingDoc(){}BOOL CImageProcessingDoc::OnNewDocument(){if (!CDocument::OnNewDocument())return FALSE;// TODO: add reinitialization code here// (SDI documents will reuse this document)return TRUE;}///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDoc serializationvoid CImageProcessingDoc::Serialize(CArchive& ar) {if (ar.IsStoring()) {// TODO: add storing code here}else{// TODO: add loading code here}}///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDoc diagnostics#ifdef _DEBUGvoid CImageProcessingDoc::AssertValid() const{CDocument::AssertValid();}void CImageProcessingDoc::Dump(CDumpContext& dc) const{CDocument::Dump(dc);}#endif //_DEBUG///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDoc commandsBOOL CImageProcessingDoc::OnOpenDocument(LPCTSTR lpszPathName) { int x;int y;if (!CDocument::OnOpenDocument(lpszPathName))return FALSE;// TODO: Add your specialized creation code hereif(mSourceData) {free(mSourceData);mSourceData = NULL;}if (!(mSourceData = (unsigned char *)malloc(nRows*nCols*sizeof(unsigned char))))return FALSE;if (pSourceData) {free(pSourceData);pSourceData = NULL;}if (!(pSourceData = (unsigned char *)malloc(3*nRows*nCols*sizeof(unsigned char))))return FALSE;if (mResultData) {free(mResultData);mResultData = NULL;}if (!(mResultData = (unsigned char *)malloc(nRows*nCols*sizeof(unsigned char))))return FALSE;if (pResultData) {free(pResultData);pResultData = NULL;}if (!(pResultData = (unsigned char *)malloc(3*nRows*nCols*sizeof(unsignedchar))))return FALSE;if (mImageFile) {fclose(mImageFile);mImageFile = NULL;}if (!(mImageFile = fopen(lpszPathName,"rb"))){free(mSourceData);return FALSE;}if (fread(mSourceData,sizeof(unsigned char),nRows*nCols,mImageFile) != (unsigned)nCols*nRows) {free(mSourceData);fclose(mImageFile);mImageFile = NULL;bFileIsLoad = false;return FALSE;}for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){pSourceData[3*y*nCols+3*x] = mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+1] = mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+2] = mSourceData[y*nCols+x];}bFileIsLoad = TRUE;return TRUE;}void CImageProcessingDoc::OnHistogramAdjustifcation(){// TODO: Add your command handler code hereint x,y;double *mR;double *mS;mR = new double[256];mS = new double[256];for(x=0;x<256;x++){mR[x] = mS[x] = 0.0;}//统计直方图for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){mR[mSourceData[y*nCols+x]] ++;}for(x=0;x<256;x++){for(y=0;y<x;y++)mS[x] += mR[y];mS[x] /= nRows*nCols;}//直方图变换for(y = 0; y < nRows; y++)for(x = 0; x < nCols; x++)mResultData[y*nRows+x] = (char) (255* mS[mSourceData[y*nRows+x]]);//灰度计算for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){pResultData[3*y*nCols+3*x] = mResultData[y*nCols+x];pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = mResultData[y*nCols+x];pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = mResultData[y*nCols+x];}//更新显示UpdateAllViews(NULL);}// FFTandIFFT 一维傅立叶变换与逆变换函数// 输入时域数据实部Tr,虚部Ti// 输出频域数据实部Tr,虚部Ti// 序列长度N,N等于2的r次幂// FFTorIFFT,逻辑变量,非零做正变换,零做反变换void CImageProcessingDoc::FFTandIFFT(float *Tr, float *Ti, int N, bool FFTorIFFT) {int r; //迭代次数int l,j,k;//循环变量int p; //用于蝶形计算加权系数的指数int B; //对偶结点距离float X,Y,XX,YY;float w;float cosw,sinw;if (!FFTorIFFT) { //如果做傅立叶逆变换,则必须对数列除以Nfor(l=0;l<N;l++){Tr[l] /= N;Ti[l] /= N;}}//计算循环次数rr = 0; l = N;while(l /= 2) r++;//倒序int LH = N/2;int i;float temp;j = 0;for (i=1;i<N-1;i++){k = LH;while(j>=k) {j = j-k;k = k/2;}j = j + k;if (i<=j) {temp = Tr[i]; Tr[i] = Tr[j]; Tr[j] = temp;temp = Ti[i]; Ti[i] = Ti[j]; Ti[j] = temp;}}for(l=0; l <= r; l++) //共r级{B = 1<<(l-1); // 第l层对偶结点距离为2^(l-1)for(j=0; j < B;j++){p = j*(1<<(r-l));w = 2*PI*p/N;for(k=j;k<N-1;k+=(1<<l)) {if (FFTorIFFT) { //若做傅立叶正变换cosw =cos(-w);sinw =sin(-w);}else{ //傅立叶反变换cosw =cos(w);sinw =sin(w);}X = Tr[k] + Tr[k+B]*cosw - Ti[k+B] * sinw;Y = Ti[k] + Tr[k+B]*sinw + Ti[k+B] * cosw; XX = Tr[k] - Tr[k+B]*cosw + Ti[k+B] * sinw;YY = Ti[k] - Tr[k+B]*sinw - Ti[k+B] * cosw;Tr[k] = X;Ti[k] = Y;Tr[k+B] = XX;Ti[k+B] = YY;}}}}void CImageProcessingDoc::OnFft(){// TODO: Add your command handler code hereint i,j;int ii,jj;float temp;float *Tr;float *Ti;Tr = new float[nCols];Ti = new float[nCols];if ( FourierDataR) {delete FourierDataR;FourierDataR = NULL;}if ( FourierDataI) {delete FourierDataI;FourierDataR = NULL;}FourierDataR = new float[nRows*nCols];FourierDataI = new float[nRows*nCols];for(i=0;i<nRows;i++){for(j=0;j<nCols;j++){ //图像数据先给傅立叶变换数组FourierDataR[i*nCols+j] = (float) mSourceData[i*nCols+j];FourierDataI[i*nCols+j] = 0.0;}for (i=0;i<nRows;i++){ //每行进行傅立叶变换for (j=0;j<nCols;j++){Tr[j] = FourierDataR[i*nCols + j];Ti[j] = FourierDataI[i*nCols + j];}FFTandIFFT(Tr,Ti,nCols,1);for (j=0;j<nCols;j++){FourierDataR[i*nCols + j] = Tr[j];FourierDataI[i*nCols + j] = Ti[j];}}delete Tr;delete Ti;Tr = new float[nRows];Ti = new float[nRows];for(j=0;j<nCols;j++){ //每列进行傅立叶变换for (i=0;i<nRows;i++){Tr[i] = FourierDataR[i*nCols + j];Ti[i] = FourierDataI[i*nCols + j];}FFTandIFFT(Tr,Ti,nRows,1);for (i=0;i<nRows;i++){FourierDataR[i*nCols + j] = Tr[i];FourierDataI[i*nCols + j] = Ti[i];}}for (i=0;i<nRows;i++){for (j=0;j<nCols;j++){temp = sqrt(FourierDataR [i*nCols+j]*FourierDataR [i*nCols+j] +FourierDataI [i*nCols+j]*FourierDataI[i*nCols+j] );temp /= 100;if(temp > 255.0)temp = 255.0;ii = nRows - 1 - (i<nRows/2?i+nRows/2:i-nRows/2);jj = (j<nCols/2)?(j+nCols/2):(j-nCols/2);//将变换后现实的原点调整在中心位置pResultData[3*ii*nCols+3*jj] = (int) temp;pResultData[3*ii*nCols+3*jj+1] = (int) temp;pResultData[3*ii*nCols+3*jj+2] = (int) temp;}//更新显示UpdateAllViews(NULL);delete FourierDataR;delete FourierDataI;FourierDataI = NULL;FourierDataR = NULL;return;}void CImageProcessingDoc::OnSaltPepperNoice(){// TODO: Add your command handler code here// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;Salt_Pepper_Noise(mSourceData,nCols,nRows);for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){pSourceData[3*y*nCols+3*x] = (unsigned char) mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+1] = (unsigned char) mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+2] = (unsigned char) mSourceData[y*nCols+x];}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::OnRandomNoise(){// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;Random_Noise(mSourceData,nRows,nCols);for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){pSourceData[3*y*nCols+3*x] = (unsigned char)mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+1] = (unsigned char)mSourceData[y*nCols+x];pSourceData[3*y*nCols+3*x+2] = (unsigned char)mSourceData[y*nCols+x];}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::Salt_Pepper_Noise(unsigned char *mdata, int nHeight, int nWidth) {unsigned char* lpSrc;//循环变量long i;long j;//生成伪随机种子srand((unsigned)time(NULL));//在图像中加噪for (j = 0;j < nHeight ;j++){for(i = 0;i < nWidth ;i++){if(rand()>31500) {// 指向源图像倒数第j行,第i个象素的指针lpSrc = (unsigned char *)&mdata[j*nWidth + i];//图像中当前点置为黑*lpSrc = 0;}}}// 返回return ;}void CImageProcessingDoc::Random_Noise(unsigned char *mdata, int nHeight, int nWidth) {// 指向源图像的指针unsigned char* lpSrc;//循环变量long i;long j;//像素值unsigned char pixel;//噪声BYTE NoisePoint;//生成伪随机种子srand((unsigned)time(NULL));//在图像中加噪for (j = 0;j < nHeight ;j++){for(i = 0;i < nWidth ;i++){NoisePoint=rand()/1024;// 指向源图像倒数第j行,第i个象素的指针lpSrc = (unsigned char *)&mdata[nWidth * j + i];//取得像素值pixel = (unsigned char)*lpSrc;*lpSrc = (unsigned char)(pixel*224/256 + NoisePoint);}}// 返回return ;}void CImageProcessingDoc::MedianFiltering(unsigned char *sourcedata, unsigned char *resultdata,int nHeight, int nWidth, int nR){int i,j,m,n,r;unsigned tmp;unsigned char* mdata = new unsigned char[(2*nR+1)*(2*nR+1)];for (i=0;i<nRows;i++)for (j=0;j<nCols;j++){if((i<nR) || (i>nHeight-nR-1) || (j<nR) || (j>nWidth-nR-1))resultdata[i*nWidth+j] = 0;else {for(m=-nR;m<=nR;m++)for(n=-nR;n<=nR;n++)mdata[(m+nR)*(2*nR+1)+n+nR] =sourcedata[(i+m)*nWidth+(j+n)]; //排序for(m=0;m<(2*nR+1)*(2*nR+1)-2;m++){r = 1;for (n=m+1;n<(2*nR+1)*(2*nR+1);n++){if (mdata[n]<mdata[n+1]){tmp = mdata[n];mdata[n]=mdata[n+1];mdata[n+1]=tmp;r=0;}}if (r)break;}mResultData[i*nWidth+j] = mdata[nR*(2*nR+1)+nR];}}}void CImageProcessingDoc::OnMedianFiltering() {// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;MedianFiltering(mSourceData,mResultData,nRows,nCols,1);for(y = 0; y < nRows; y++){for(x = 0; x < nCols; x++){pResultData[3*y*nCols+3*x] = (unsigned char) mResultData[y*nCols+x];pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = (unsigned char) mResultData[y*nCols+x];pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = (unsigned char) mResultData[y*nCols+x];}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::OnDct() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::OnFwt() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::OnDht() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::OnWaveletTransform() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::OnGreyAdjustifcation() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::OnGreyLinearAdjustifcation() {// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;int tmp;CGreyRatio mdlg;mdlg.DoModal();for(y=0;y<nRows;y++)for(x=0;x<nCols;x++){tmp =(int)(mdlg.m_GreyRatio*mSourceData[y*nCols+x]);tmp = tmp>255?255:tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = tmp;}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::OnGreySeglinearAdjustifcation() {// TODO: Add your command handler code here}void CImageProcessingDoc::On2dgrad() {// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;int dx;int dy;int tmp;for(y=0;y<nRows-1;y++){for(x=0;x<nCols-1;x++){dx = mSourceData[y*nCols+x] - mSourceData[y*nCols+x+1];dy = mSourceData[y*nCols+x] - mSourceData[(y+1)*nCols+x];tmp = (int) sqrt(dx*dx+dy*dy);tmp = tmp>255?255:tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = tmp;}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::OnRobert() {// TODO: Add your command handler code hereint x;int y;int dx;int dy;int tmp;for(y=0;y<nRows-1;y++){for(x=0;x<nCols-1;x++){dx = mSourceData[y*nCols+x] - mSourceData[(y+1)*nCols+x+1];dy = mSourceData[y*nCols+x+1] - mSourceData[(y+1)*nCols+x];tmp = (int) sqrt(dx*dx+dy*dy);tmp = tmp>255?255:tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+1] = tmp;pResultData[3*y*nCols+3*x+2] = tmp;}UpdateAllViews(NULL);}void CImageProcessingDoc::DCTandIDCT(float *Ff, int N, bool bDctIDct){ float *mR;float *mI;int i;float Ff0 = 0;mR = new float[N*2];mI = new float[N*2];if(bDctIDct){for(i=0;i<2*N;i++){if(i<N)mR[i] = Ff[i];else{mR[i] = 0;mI[i] = 0;}for(i=0;i<N;i++){Ff0 += Ff[i];Ff0 = Ff0/sqrt(N);FFTandIFFT(mR,mI,2*N,true)Ff[0] = Ff0;for(i=0;i<N;i++){Ff[i] = (mR[i]*cos(i*PI/(2*N)) + mI[i]*sin(i*PI/(2*N))) *sqrt(2.0/N);}else{for(i=0;i<2*N;i++){if(i<N){mR[i] = Ff[i]*cos(i*PI/(2*N));mI[i] = Ff[i]*sin(i*PI/(2*N));}else{mR[i] = 0;mI[i] = 0;}}for(i=0;i<N;i++){Ff0 += Ff[i];Ff0 = Ff0/sqrt(N);FFTandIFFT(mR,mI,2*N,false);for(i=0;i<N;i++){Ff[i] = 1/sqrt(N) - sqrt(2.0/N) + sqrt(2.0/N)*mR[i];}return;}六、实验数据七、思考及体会在设计算法编制程序的时候,我们充分考虑到程序运行的时间复杂度和空间复杂度问题,在解决问题的前提下,使算法尽量简单,使程序运行占有的空间尽量的小,这样来减少不必要的时问浪费和空间浪费,从而太大的提高程序执行的效率。