unmixと条件付き平均：排除エイリアシングと条件付き平均

unmix

手順は排除するために使用される「画素エイリアシング」をいわゆるエイリアシング画素、一部の画素が直ちにエッジラインを横切るので、画素上に結像自然シーン画像、CMOSエッジラインの値です。

このような特徴は、Rが、G、Bの三色の画素勾配値が矛盾している画素です。例えば、CMOSは、各ピクセルの色は、その配列順序左から右にソートされるR、G、B三色センサを有します。

だから、傾斜したエッジ画素位置G、及び次いで三色の勾配値は異なる稜線部、オブジェクトの下部の背景、博士> dBでのちょうど一行、そうでない場合はデシベル> DRが存在する場合.. このような

ピクセルは、我々はunmixによってそれを排除することができます。この方法は、それが、画素勾配画素置換の、同一又は類似の画素近傍であり、非常にシンプルです。ここで、コードは次のとおりです。

Unmixマット（CONSTマット＆IMG、neibourSizeをINT）
{ 
    MAT imgCopy img.clone =（）; 
    INT = NR neibourSize / 2; 
    INT COLS = img.cols、行= img.rows; 
    MAT kernel_x =（Mat_ <整数>（1、。 2）<< - 1,1）; 
    マットkernel_y =（Mat_ <整数>（2,1）<< - 1,1）、
    マットimg_dx、img_dy; //事前宣言勾配行列X、Y方向
    filter2D（IMG 、img_dx、CV_32F、kernel_x）; 
    filter2D（IMG、img_dy、CV_32F、kernel_y）; 

    マット勾配= ABS（img_dx）+ ABS（img_dy）; 

    マットシータ= getGradientDirect（img_dy、img_dx）; //この関数は、参照します。https： //www.cnblogs.com/phoenixdsg/p/11352623.html 

    マットthetaGray; 
    cvtColor（シータ、thetaGray、COLOR_RGB2GRAY）; //容易にするために、グレースケール画像の処理に変換

    /// unmix（）関数を
    （iは= NR int型のために、私は、-NR行を<; Iは++します）
    {
        用（INT J = NR; J <COLS-NR; J ++）
        { 
            フロート* PG = CV_MAT_ELEM2（勾配、フロート、I、J）; 
            フロートR＆LT = PG [2]、Gは、Pgは、BはPGを[= = [1] 2]; 
            IF（!! R＆LT B = G = R＆LT || || B = G！）
            { 
                マットthetaGray TMP =（のRect（J-NR、NR-I、neibourSize、neibourSize））; 
                マットTMPR = tmp.clone （）; //隣接画素採取
                フロートPijを= *（CV_MAT_ELEM2（thetaGray 、フロート、I、J））; // 現在の画素値取得
                TMPR = ABSを（TMPR-Pijにある）; 
                tmpr.at <a float>（NR、 NR）= 7; 

                ダブルMINV、
                ポイントMINLOC; 
                minMaxLoc（TMPR、＆MINV、0、＆MINLOC）; 
                MINLOC =ポイント（NR、NR）-minLoc。 
// << COUT "MINV =" << << MINV ";" 
// <<" MINLOC =" << MINLOC <<てendl; 
                int型II = minLoc.y + I、JJ = minLoc.x + J; 
                用（int型のk = 0; K <3; kは++）
                { 
                    imgCopy.ptr <Vec3b>（I）[J] [K] = 
                            img.ptr <Vec3b>（II）[JJ] [K]。
                } 
            } 
        } 
    } 
    戻りimgCopy。
}

　　この関数は2つのパラメータを取り、最初の画像が処理される、第二のパラメータは近傍サイズであり、大きさが3,5,7のような奇数でなければなりません。、unmixの結果である関数の戻り値は、。

条件付き平均

現在のピクセルNセット₀隣接する画素の組が有効画素S、{ニッケル}から選択される、Sです。平均有効画素N取得₀」、及び代替N ₀。

{式中、n = S _I：| N _I = N ₀ | <T}。Nは有効画素数です。それは常にS N含まれています_0を。プログラムは次のような効果を持つことになります。

1）均質な領域において、ノイズの少ない平滑化、ノイズの相対値がT未満です。

2）境界領域の近傍に、コントラストが処理なし境界の画素が平均だけを横切って、Tよりも大きいです。そう画像を平滑化、境界画素の側面のみを処理のために意味します。

これでも普通の平均ファジー境界もぼやけてきた、通常のファジー平均値と異なっています。

3）それは、勾配範囲を平滑化するノイズだけではなく、勾配を滑らかにしません。

T未満のテクセル（）との間の小さな差がある場合4）テクスチャ領域において、その後のピクセル、すなわちテクスチャを除去するために、通知領域として平滑であろう。

Tより大きいテクセル差場合、プロセスは、滑らかではありません。

コードは以下の通りであります：

conditionalAerage（マット＆IMG、INT T）無効
{ 
    行INT = img.rows、COLS = img.colsと、
    int型neighborSize = 3; 
    int型NR = neighborSize / 2; 
    （; iが行-NRを<I ++は、I = NR INT）のために
    { 
        ため（INT J = NR; J <COLS-NR; J ++）
        { 
            int型CTN = 0。
            ベクトル<Vec3b> NV; 
            Vec3b P0 = img.at <Vec3b>（i、j）は、
            フロートP0m =フロート（P0 [0] + P0 [1] + P0 [1]）/ 3; 
            （; <neighborSizeで; = I-NRのint ++で）のために
            { 
                ため（INT JN = I-NR; JN <neighborSize; JN ++）
                { 
                    Vec3b Pnの= img.at <Vec3b>（JN、IN）。
                    Pnmを=フロートフロート（PN [0] + Pnを[1] + Pnの[1]）/ 3;
                    （ABS（Pnmを-P0m）<T）であれば
                    { 
                        nv.push_back（PN）。
                    } 
                } 
                Vec3b和（0,0,0）。
                CTN = nv.size（）。
                用（int型V = 0; V <CTN; V ++）
                { 
                    合計+ = NV [V]。
                } 
                Vec3b AVER =和/ CTN。
                （あり、k <img.channels（）; int型のk = 0 ++ k）に対する
                    img.at <Vec3b>（i、j）は[K] = [K]を断言。
            } 

        } 
    } 
}

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