Refine lee滤波代码

### Lee滤波代码实现与优化 #### MATLAB 实现 Lee 滤波 以下是基于MATLAB的Lee滤波器实现，该算法能够有效降低图像中的加性高斯白噪声 (AWGN)，同时保留图像的重要特征。 ```matlab function filteredImage = leeFilter(image, windowSize) % LEEFILTER 对输入图像执行Lee滤波操作。 % % 输入参数: % image - 原始灰度图像矩阵 % windowSize - 过滤窗口大小，默认为奇数（如3x3） % % 输出参数: % filteredImage - 经过Lee滤波后的图像 if mod(windowSize, 2) == 0 || windowSize < 3 error('窗口大小必须是大于等于3的奇数'); end [m, n] = size(image); halfWindow = floor(windowSize / 2); filteredImage = zeros(m, n); % 初始化输出图像 meanArray = zeros(m, n); % 存储局部均值 varianceArray = zeros(m, n); % 存储局部方差 for i = halfWindow + 1 : m - halfWindow for j = halfWindow + 1 : n - halfWindow % 提取当前窗口内的像素子集 subImage = double(image(i-halfWindow:i+halfWindow, ... j-halfWindow:j+halfWindow)); meanVal = mean(subImage(:)); % 计算局部均值 varianceVal = var(subImage(:), 1); % 计算局部方差 globalMean = mean(meanVal); % 图像全局均值估计 globalVariance = mean(varianceVal); % 图像全局方差估计 weightFactor = min(globalVariance ./ max(varianceVal, eps), 1); % 权重因子计算 filteredValue = meanVal + weightFactor * (image(i,j) - meanVal); % 更新像素值 filteredImage(i,j) = uint8(filteredValue); % 将结果存储到输出图像中 end end ``` 此代码实现了基本的Lee滤波逻辑，并允许用户指定过滤窗口大小。它通过滑动窗口的方式逐像素处理图像数据，在每个位置上分别计算局部统计量（均值和方差），并通过权重调整机制更新目标像素值[^1]。 --- #### C++ 实现 Lee 滤波 对于C++环境下的Lee滤波实现，可以借助OpenCV库完成高效运算： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat leeFilter(const Mat& src, int windowSize) { CV_Assert(src.channels() == 1 && !src.empty()); // 确保输入图像是单通道灰度图像 Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); int halfWindowSize = windowSize / 2; float globalMean = static_cast<float>(mean(src)[0]); Scalar globalVarScalar = mean((src.convertTo(CV_32F)).mul(src.convertTo(CV_32F))); float globalVariance = abs(static_cast<float>(globalVarScalar[0]) - powf(globalMean, 2)); for(int y = halfWindowSize; y < src.rows - halfWindowSize; ++y){ for(int x = halfWindowSize; x < src.cols - halfWindowSize; ++x){ Rect roi(x - halfWindowSize, y - halfWindowSize, windowSize, windowSize); Mat patch = src(roi).clone(); float localMean = static_cast<float>(mean(patch)[0]); Scalar localVarScalar = mean(patch.mul(patch)); float localVariance = abs(static_cast<float>(localVarScalar[0]) - pow(localMean, 2)); float weightFactor = fminf(globalVariance / fmaxf(localVariance, numeric_limits<float>::epsilon()), 1.0f); dst.at<uchar>(y,x) = saturate_cast<uchar>(weightFactor * (static_cast<int>(src.at<uchar>(y,x)) - localMean) + localMean); } } return dst; } int main(){ Mat img = imread("noisy_image.png", IMREAD_GRAYSCALE); if(img.empty()){ cout << "无法加载图片!" << endl; return -1; } Mat result = leeFilter(img, 7); // 使用7x7窗口进行LEE滤波 imwrite("filtered_result.png", result); namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Original Image", img); namedWindow("Filtered Result", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Filtered Result", result); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0; } ``` 这段程序利用了OpenCV框架来简化图像处理过程，包括读写文件、创建ROI区域等功能调用。其核心部分同样遵循了标准的Lee滤波公式，即通过对每一个感兴趣的小块区域求解平均强度及其变化程度来进行平滑化处理[^4]。 --- #### 性能优化建议 为了提高效率可以从以下几个方面入手： - **并行计算**：采用多线程或多核CPU架构加速循环迭代速度； - **GPU支持**：如果硬件条件允许的话，则可考虑移植至CUDA平台进一步提升性能； - **内存访问模式改进**：尽量减少随机存取次数，保持连续性的访存顺序有助于缓存命中率增加从而加快整体运行时间； 以上就是关于如何编写以及改善一个典型的LEE空间域低通滤波器的具体方法介绍[^2]. ---