滤波器卷积反射边界

当我进行卷积时，我遇到了很大的问题，如何设置边界。我们得到了这部分代码，我已经实现了零填充，但是现在我必须将像素值反映到边界。滤波器卷积反射边界

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; 
}

那么如何我可以得到不同的面具大小的像素值，以反映他们的边界出来的形象？

来源

2012-11-28 Xeno1987

-2

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);

我不认为这需要解释一下......

来源

2012-11-28 13:55:20 Potatoswatter

感谢所以这是体现价值的外boundarys？ – Xeno1987

@ user1860010如果x/y坐标超出imageSizeX/Y，则这只是通过从边界减去坐标来反映它们。它不处理过滤器内核大于图像的情况，这需要双反射。如果有必要，可以使用模％'操作符来实现。 – Potatoswatter

好的，滤镜内核不应该大于图像。所以这是一次零填充和反思。谢谢 – Xeno1987

滤波器卷积反射边界

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