当我进行卷积时，我遇到了如何设置边界的大问题。我们得到了这部分代码，我已经实现了零填充，但现在我必须将像素值反映到边界。
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 für 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;
}
那么我如何获得不同蒙版尺寸的像素值以将它们反映到图像的边界？