实例介绍
【实例截图】
【核心代码】
//算法一：rgb2gray
1.新建byte[width*height*3]数组存储整个图片的RGB值
2.取每个像素的RGB值求平均值为灰度值
3.将灰度值赋回原图
//算法二：添加噪声
1.取两个随机数，Pa，Pb
2.有Pa概率 噪声设为最大值255
3.有Pb概率 噪声设为最小值0
4.设置噪声
//算法三：高斯滤波
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.使用正态分布模板[1,1,2,2,4,2,2,1,1]
3.处理九宫格里每个像素灰度赋给中心像素
4.return retmap
//算法四：中值滤波
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.使用冒泡排序取中值
3.处理九宫格里每个像素灰度，取中值赋给中心
4.return retmap
//算法五：均值滤波
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.处理九宫格里每个像素灰度，求平均数赋给中心
3.return retmap
//算法五：阈值平均滤波
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.处理九宫格里每个像素灰度，求平均数
3.判断平均数与原值相差是否大于阈值
4.大于取平均值
5.小于依然设置原值
6.return retmap
//算法六：拉普拉斯锐化
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.使用a=1的拉普拉斯模板处理[-1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1]
3.处理九宫格里每个像素灰度
4.return retmap
//算法七：伪彩色增强
1.取每个九宫格像素的灰度值
2.按灰度级分层，不同灰度级赋不同颜色
3.处理九宫格里每个像素
4.return retmap
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