EWA（Elliptical Weighted Average）滤波是一种基于加权平均的图像滤波方法，常用于对纹理进行滤波。EWA 滤波可以有效地降低图像噪声，同时保留图像的细节和纹理。
EWA 滤波的主要思路是对图像进行加权平均，其中每个像素的权重根据它与其他像素的距离和方向角度来计算。具体来说，对于每个像素，首先计算它与所有其他像素之间的距离和方向角度，然后根据这些距离和方向角度计算像素的权重。权重越大的像素对最终的加权平均贡献越大。
以下是在 C++ 中实现 EWA 滤波的示例代码：
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>struct Point {double x, y;Point(double _x, double _y) : x(_x), y(_y) {}
};double gaussian(double x, double y, double sx, double sy, double rho) {double a = (x * x) / (sx * sx) + (y * y) / (sy * sy) - 2 * rho * x * y / (sx * sy);return exp(-a / (2 * (1 - rho * rho)));
}double distance(const Point& a, const Point& b) {double dx = a.x - b.x;double dy = a.y - b.y;return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}double angle(const Point& a, const Point& b) {double dx = b.x - a.x;double dy = b.y - a.y;return atan2(dy, dx);
}double filter(const std::vector<std::vector<double>>& image, double u, double v, double rmax, double alpha) {double sum = 0;double weightSum = 0;int w = image[0].size();int h = image.size();Point p(u, v);for (int y = 0; y < h; ++y) {for (int x = 0; x < w; ++x) {Point q(x, y);double d = distance(p, q);if (d > rmax) {continue;}double a = angle(p, q);double w = gaussian(d, fabs(a), rmax, alpha * rmax, 0);sum += w * image[y][x];weightSum += w;}}return sum / weightSum;
}void ewaFilter(std::vector<std::vector<double>>& image, double rmax, double alpha) {int w = image[0].size();int h = image.size();std::vector<std::vector<double>> filteredImage(h, std::vector<double>(w));for (int y = 0; y < h; ++y) {for (int x = 0; x < w; ++x) {filteredImage[y][x] = filter(image, x, y, rmax, alpha);}}image = filteredImage;
}Plain Text上述代码中，实现了一个 ewaFilter 函数，用于对图像进行 EWA 滤波。ewaFilter 函数接受一个二维数组 image 作为输入，表示待滤波的图像。rmax 和 alpha 分别表示 EWA 算法中的两个参数。函数首先遍历图像中的每个像素，然后调用 filter 函数计算该像素的加权平均值，最终得到滤波后的图像。
在 filter 函数中，首先计算该像素与其他所有像素之间的距离和方向角度，然后使用高斯核函数计算像素的权重，并根据权重对像素进行加权平均，最终得到该像素的滤波结果。
希望这对您有所帮助！

AI生成，暂未验证。