//?GaussianFilterOneDimension.cpp?:?定義控制臺應(yīng)用程序的入口點。
//

#include?“stdafx.h“
#include?“cv.h“
#include?“highgui.h“
#define?GaussianSize?7//方形高斯核尺寸
#define?MedianSize??7
#define?pi?3.141592653589793

void?GaussianFilter（IplImage*?imageint?size）;
void?GetOneDimensionGaussianKernel（CvMat*?GaussianKernelint?size）;
//void?MedianFilter（IplImage*imageint?size）;
int?_tmain（int?argc?_TCHAR*?argv[]）
{
	IplImage*?SrcImage????????=cvLoadImage（“./佳人.jpg“CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED）;
	IplImage*?GaussianImage=cvCreateImage（cvGetSize（SrcImage）IPL_DEPTH_8USrcImage->nChannels）;
	IplImage*?MedianImage??=cvCreateImage（cvGetSize（SrcImage）IPL_DEPTH_8USrcImage->nChannels）;

	cvCopyImage（SrcImageGaussianImage）;
	cvCopyImage（SrcImageMedianImage）;

	GaussianFilter（GaussianImageGaussianSize）;
	cvSmooth（MedianImageMedianImageCV_MEDIANMedianSizeMedianSize）
	//MedianFilter（MedianImageMedianSize）;

	cvNamedWindow（“原始圖片“）;
	cvNamedWindow（“高斯濾波后圖片“）;
	cvNamedWindow（“中值濾波后圖片“）;

	cvMoveWindow（“‘原始圖片“200）;
	cvMoveWindow（“高斯濾波后圖片“4500）;
	cvMoveWindow（“中值濾波后圖片“8000）;
	cvShowImage（“原始圖片“SrcImage）;
	cvShowImage（“高斯濾波后圖片“GaussianImage）;
	cvShowImage（“中值濾波后圖片“MedianImage）;
	cvWaitKey（-1）;
	cvDestroyAllWindows（）;
	cvReleaseImage（&SrcImage）;
	return?0;
}
void?GaussianFilter（IplImage*?imageint?size）
{
	CvMat*?GaussianKernel=cvCreateMat（1sizeCV_32FC1）;
	GetOneDimensionGaussianKernel（GaussianKernelsize）;
	unsigned?char*?ImagePin=（unsigned?char*）image->imageData;
	float*?GaussianKernelPin=GaussianKernel->data.fl;
	float*?tempData=new?float[image->widthStep*image->height];
	float?FilterSum=0.0f;
	float?KernelSum=0.0f;
	int?HalfSize=size/2;
	int?hwstcolorchannel;

	for?（colorchannel=0;colorchannel<3;colorchannel++）
	{
		for?（h=0;hheight;h++）
		{
			for（w=0;wwidth;w++）
			{
				FilterSum=0.0f;
				KernelSum=0.0f;
				for?（st=0;st				{
					if?（（w-HalfSize+st）>=0&&（w-HalfSize+st）width）
					{
						KernelSum+=ImagePin[h*image->widthStep+3*（w-HalfSize+st）+colorchannel]*GaussianKernelPin[st-HalfSize];
						FilterSum+=GaussianKernelPin[st-HalfSize];
					}
				}
				tempData[h*image->widthStep+3*w+colorchannel]=KernelSum/FilterSum;
			}
		}
		for?（h=0;hheight;h++）
		{
			for（w=0;wwidth;w++）
			{
				FilterSum=0.0f;
				KernelSum=0.0f;
				for?（st=0;st				{
					if?（（h-HalfSize+st）>=0&&（h-HalfSize+st）height）
					{
						KernelSum+=tempData[（h-HalfSize+st）*image->widthStep+3*w+colorchannel]*GaussianKernelPin[st-HalfSize];
						FilterSum+=GaussianKernelPin[st-HalfSize];
					}
				}
				ImagePin[h*image->widthStep+3*w+colorchannel]=KernelSum/FilterSum;
			}
		}
	}
	delete?[]tempData;
}
void?GetOneDimensionGaussianKernel（CvMat*?GaussianKernelint?size）
{
	int?HalfSize=size/2;
	float?Sigma;
	Sigma=（size/2.0-1）*0.3+0.8;
	float*?GaussianKernelPin=GaussianKernel->data.fl;
	float?DataSum=0.0f;
	for?（int?i=0;i