c++ - 具有可分离内核的2D模糊卷积

Question

我正在尝试使用自定义float数组进行模糊卷积。

我的数组定义为float array[width*height]。我编辑了these函数，以便它可以与自定义数组一起使用，而不仅限于OpenCV cv::Mat
我的代码如下所示:

int reflect(int M, int x)
{
    if(x < 0)
    {
        return -x - 1;
    }
    if(x >= M)
    {
        return 2*M - x - 1;
    }

    return x;
}

void separable2DConvolution(float * data, Size dataSize, float *kernel, int kernelSize)
{
    // make copy of original image
    float * dataCopy = new float[dataSize.width()*dataSize.height()];
    memcpy(dataCopy, data, dataSize.width()*dataSize.height());
    float * temp = new float[dataSize.width()*dataSize.height()];
    memcpy(temp, data, dataSize.width()*dataSize.height());

    float sum;
    int x1, y1;
    int kernelRadius = floor(kernelSize/2);

    // along y - direction
    for(int y = 0; y < dataSize.height(); y++){
        for(int x = 0; x < dataSize.width(); x++){
            sum = 0.0;
            for(int i = -kernelRadius; i <= kernelRadius; i++){
                y1 = reflect(dataSize.height(), y - i);
                sum = sum + kernel[i + kernelRadius]*dataCopy[y1*x+y1];
            }
            temp[y*x+y] = sum;
        }
    }

    // along x - direction
    for(int y = 0; y < dataSize.height(); y++){
        for(int x = 0; x < dataSize.width(); x++){
            sum = 0.0;
            for(int i = -kernelRadius; i <= kernelRadius; i++){
                x1 = reflect(dataSize.width(), x - i);
                sum = sum + kernel[i + kernelRadius]*temp[x1*y+x1];
            }
            data[x*y+y] = sum;
        }
    }

    delete [] temp;
    delete [] dataCopy;
}

数组以separable2DConvolution的形式传递给data，Size是具有定义的宽度和高度的自定义类(均为有效且大于0)，kernel是归一化的高斯数组(几乎与cv::getGaussianKernel中的一个一致)，并且kernelSize是高斯数组的大小(我使用的是11号)。

我使用此函数从 OpenCV 替换cv::sepFilter2D，但是输出有所不同。使用函数后，我将转换图像以查看差异。

OpenCV输出具有(如预期的那样)“模糊”的值，但是在将相同的输入传递给我的函数的情况下，前三分之一是有噪点的(根本没有模糊)，而图像的另一部分是完整的。

我的代码有什么问题？

谢谢您的帮助!

Answer 1

您用于保存像素总和的下标是错误的。 temp[y*x+y]将第一列的所有结果写入第一个像素(temp[0])。许多其他像素将保持不变。您可能需要temp[y * dataSize.width() + x]，在下一个循环中以及在计算下标以读取像素值时对data[x*y+y]进行类似的更改。

无关的，您不需要对位图进行memcpy进行复制，因为您应该写入图像中的每个像素。您根本不需要dataCopy，因为原始data数组尚未更改。

对于整数，使用floor是多余的。由于kernelSize是肯定的，因此您只能说int kernelRadius = kernelSize / 2;，因为这会舍入。