如何正确地应用滤镜到图像数组？

Question

我的问题并不是指我需要用什么操作符来操作矩阵，而是通过执行这个程序来实际寻找什么。

例如，我有一个矩阵形式的图像，我需要执行几个操作（这个过滤器就是其中之一）。将所述图像转换为灰度后，我需要应用以下滤镜

float[][] smoothKernel = { 
      {0.1f,0.1f,0.1f}, 
      {0.1f,0.2f,0.1f}, 
      {0.1f,0.1f,0.1f} 
    }; 

就可以了。

作业文件给出了这个例子，所以我假设当被要求“平滑”图像时，我不得不用每个像素替换其邻居的平均值（同时还要确保特殊情况如角落或边被妥善处理）。

的基本思路是这样的：

public static float[][] filter(float[][] gray, float[][] kernel) { 
    // gray is the image matrix, and kernel is the array I specifed above 
    float current = 0.0f; 
    float around = 0.0f; 
    float[][] smooth = new float[gray.length][gray[0].length]; 
    for (int col = 0; col < gray.length; col++) { 
     for (int row = 0; row < gray[0].length; row++) { 
     //first two for loops are used to do this procedure on every single pixel 
     //the next two call upon the respective pixels around the one in question 
      for (int i = -1; i < 2; i++) { 
       for (int j = -1; j < 2; j++) { 
        around = at(gray, i + col, j + row); //This calls a method which checks for the 
              //pixels around the one being modified 
        current += around * kernel[i+1][j+1]; 
        //after the application of the filter these are then added to the new value 
       } 
      } 
      smooth[col][row] = current; 
      current = 0.0f; 
      //The new value is now set into the smooth matrix 
     } 
    } 
    return smooth; 
} 

我的困境在于，如果我要创建这个新的数组float[][] smooth;，从而避免覆盖输出的原始（图像的值是在这种情况下，所有的白色...）。从上面链接的示例中的最终产品，我无法理解发生了什么。

应用过滤器的正确方法是什么？这是一种通用的方法，还是因不同的过滤器而异？

感谢您花时间澄清此问题。

编辑：我发现了两个错误，我在下面的评论中详细说明，执行回代码，现在一切工作正常。

我也已经能够验证示例中的某些值计算错误（从而导致我的困惑），所以我一定会在下一节课中指出它。

Answer 1

问题已经通过别有用心的方法解决了，但我并没有删除它，希望其他人可以从中受益。原始代码可以在编辑中找到。

我的一个更高级的同事帮助我注意到我错过了两件事：一个是在计算新数组中的“平滑”变量后重置当前变量的问题（导致产生白色图像，因为此值会越来越大，因此超过了二进制颜色限制，所以它被设置为最大值）。第二个问题是我不断迭代相同的像素，导致整个图像具有相同的颜色（我正在迭代新的数组）。所以我添加了这些规格，并且所有工作都很好。