图像平滑之平均平滑

作为代码界的菜鸟，最近在尝试着用vs实现《数字图像处理与机器视觉》一书中有关图像处理的VC++代码。目前在研究空间域增强，希望自己能够越走越远^_^
本篇是图像平滑中的平均平滑的实现。

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

//常用滤波模板数组
//平均平滑1/9
float Template_Smooth_Avg[9] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
/****************************************************************************************************
用指定的模板（任意大小）来对图像进行操作，参数iTempH指定模板的高度，iTempW指定模板的宽度，
参数ITempMX和ITempMY指定模板的中心元素坐标，参数pfArray指定模板元素，fCoef指定系数
*****************************************************************************************************/
void Template(Mat img,Mat &dst, int nTempH, int nTempW, int nTempMY, int nTempMX, float *pfArray, float fCoef)
{
    int i, j;
//#pragma omp parallel for
    for (i = nTempMY; i < img.rows - (nTempH - nTempMY) + 1; i++)
    {
        for (j = nTempMX; j < img.cols - (nTempW - nTempMX) + 1; j++)
        {
            float fResult1 = 0;
            float fResult2 = 0;
            float fResult3 = 0;
//#pragma omp parallel for
                for (int k = 0; k < nTempH; k++)
                {
                    for (int l = 0; l < nTempW; l++)
                    {
//#pragma omp critical
                        //{
     
                            fResult1 += img.at(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[0] * pfArray[k*nTempH + l];
                            fResult2 += img.at(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[1] * pfArray[k*nTempH + l];
                            fResult3 += img.at(i + l - nTempMX, j + k - nTempMY)[2] * pfArray[k*nTempH + l];
                        //}
                    }
                }
                fResult1 *= fCoef;
                fResult1 = (float)fabs(fResult1);
                fResult2 *= fCoef;
                fResult2 = (float)fabs(fResult2);
                fResult3 *= fCoef;
                fResult3 = (float)fabs(fResult3);

//#pragma omp critical
                //{
     
                dst.at(i, j)[0] = (fResult1>255) ? 255 : (fResult1 + 0.5);
                dst.at(i, j)[1] = (fResult2>255) ? 255 : (fResult2 + 0.5);
                dst.at(i, j)[2] = (fResult3>255) ? 255 : (fResult3 + 0.5);
                //}
        }
    }
}
void main()
{
    Mat img = imread("2.jpg");
    cvNamedWindow("原图", CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("原图", img);
    Mat dst=img.clone();
    Template(img, dst, 3, 3, 1, 1, Template_Smooth_Avg, (float)1 / 9);
    cvNamedWindow("平均平滑", CV_WINDOW_FREERATIO);
    imshow("平均平滑", dst);
    waitKey(0);
}

原图如下：

平均平滑后结果图如下：

需要注意的是由于使用的图片分辨率比较大，所以程序运行时间比较长。如何提高算法的速度是我在未来将要研究的一部分内容，这里就不再研究。