Question

当我进行卷积时，我遇到了如何设置boundarys的大问题。我们得到了这部分代码，我已经实现了零填充，但现在我必须将像素值反映到边界。

bool ConvolutionFilter::Execute()
{
// First, create a valid output image.
// This fails, if no valid input image is available.
if( !CreateOutputImage() )
{
    return false;
}
// Check if convolution kernel is set.
if( m_Kernel == NULL )
{
    std::cout << "Error: No convolution kernel set!" << std::endl;
    return false;
}

/* Execute the convolution filter. */



/*
 * Hier sind schonmal ein paar Konstanten definiert, die Sie brauchen.
 * Kommentieren Sie den Code aus, wenn Sie diese benutzen.
 */

const int kernelHalfSizeX = m_Kernel->GetHalfSizeX();
const int kernelHalfSizeY = m_Kernel->GetHalfSizeY();
//const int kernelSizeX     = m_Kernel->GetSizeX();
const int imageSizeX = static_cast<int>(m_InputImage->GetSizeX());
const int imageSizeY = static_cast<int>(m_InputImage->GetSizeY());
int conv, value;
/*
 * TODO: Aufgabe 3: Implementieren Sie die Faltung des Eingabe-Bildes m_InputImage
 * mit der Filtermaske m_Kernel und schreiben sie das Ergebnis in das Ausgabe-Bild
 * m_OutputImage.
 * Die Faltung ist gegeben als:
 * f_out(x,y)=sum from{j=-hY} to{hY} sum from{i=-hX} to{hX} f(x+i,y+j) * g(i,j)
 *
 * Aufgabe 3b: Verwenden Sie dabei 0-Randbedingungen, d.h. wenn (x+i,y+j) ausserhalb des Bildbereiches
 * liegen, ist f(x+i,y+j) * g(i,j) = 0.
 *
 * Sie koennen mit m_Kernel->GetCoefficient(i,j) auf die Werte der Filtermaske zugreifen.
 * Lesen Sie die Kommentare in der Klasse ConvolutionKernel fÃ¼r Details!
 *
 * Beachten Sie, dass i und j auch negative Werte annehmen, und deshalb nicht unsigned sein
 * koennen. Evtl. muessen Sie (abhaengig vom Compiler) das Ergebnis von m_InputImage->GetSizeX()
 * bzw. m_InputImage->GetSizeY() zunaechst von unsigned int nach signed int konvertieren, um
 * Warnings bei einem Vergleich mit vorzeichenbehafteten Werten zu vermeiden, oder verwenden Sie
 * die oben definierten Konstanten imageSizeX, imageSizeY.
 */

/*
 * TODO: Aufgabe 3c: Veraendern Sie ihren Code aus Aufg 3b so, dass reflektierende Randbedingungen
 * verwendet werden (siehe Aufgabenblatt).
 * ACHTUNG: Kommentieren sie den Code aus Aufg 3b nur aus, und loeschen Sie diesen nicht!
 *
 */
for(int x = 0; x<=imageSizeX; x++)
{
    for(int y = 0; y<=imageSizeY; y++)
    {
        conv = 0;
        for(int j = -kernelHalfSizeY; j<=kernelHalfSizeY; j++)
        {
            for(int i = -kernelHalfSizeX; i<=kernelHalfSizeX; i++)
            {
                if(x+i>0 || x+i<imageSizeX || y+j>0 || y+j<imageSizeY) {
                 value = m_InputImage->GetPixel(x+i,y+j);
                }
                 else
                 {

                    value = m_InputImage->GetPixel();
                    //value = 0; //Zero-Padding
                 }
                    conv  += value*m_Kernel->GetCoefficient(i,j);
            }
        }
        printf("conv: %d\n", conv);
        m_OutputImage->SetPixel(x,y,conv);
    }
}


return true;
}

那么我如何获得不同掩模尺寸的像素值以将它们反射到图像边界外呢？

Answer 1

int xi = x + i;

if ( xi < 0 ) xi = - xi;
else if ( xi > imageSizeX ) xi = imageSizeX - xi;

int yj = y + j;

... same ...

value = m_InputImage->GetPixel(xi,yj);

我认为这不需要解释......

滤波器卷积反射边界

1 个答案: