使用框模糊算法模糊图像 - 除了最后一行外，一切正常

Question

我正在研究一种框模糊算法，我必须为课程的一个练习实施该算法。 基本上，我需要使用这个算法拍摄图像并模糊每个像素（下面是课程的描述）。

“对于这个问题，我们将使用“框模糊”，它的工作原理是获取每个像素，并针对每个颜色值，通过平均相邻像素的颜色值为其赋予一个新值。” 考虑以下像素网格，我们对每个像素进行了编号。

https://imgur.com/a/DtsPedu

每个像素的新值将是原始像素 1 行和 1 列内所有像素值的平均值（形成 3x3 框）。 例如，像素 6 的每个颜色值将通过对像素 1、2、3、5、6、7、9、10 和 11 的原始颜色值进行平均来获得（请注意，像素 6 本身包含在平均的）。 同样，像素 11 的颜色值将通过对像素 6、7、8、10、11、12、14、15 和 16 的颜色值进行平均来获得。

对于沿着边缘或角落的像素，如像素 15，我们仍然会寻找 1 行和 1 列内的所有像素：在这种情况下，像素 10、11、12、14、15 和 16。

因此，我尝试实现我的解决方案，创建一个扩展数组，其中图像周围的所有行和列都应将颜色值设置为 0。这样，我就不需要考虑边缘、角落情况。

// Blur image
void blur(int height, int width, RGBTRIPLE image[height][width])
{
    int red = 0, green = 0, blue = 0;
    float counter = 0.0;
    int exheight = height + 2;
    int exwidth = width + 2;
    // Creates an extended array to make the implementation of the box blur algorithm easier
    RGBTRIPLE eximg[exheight][exwidth];
    for (int i = 0; i < exheight; i++) {
        for (int j = 0; j < exwidth; j++) {
            if (i == 0 || i == height + 1) {
                eximg[i][j].rgbtRed = 0;
                eximg[i][j].rgbtGreen = 0;
                eximg[i][j].rgbtBlue = 0;
            }                                  // Sets the '0' color value for the pixels in the extended row and column
            if (j == 0 || j == width + 1) {    
                eximg[i][j].rgbtRed = 0;
                eximg[i][j].rgbtGreen = 0;
                eximg[i][j].rgbtBlue = 0;
            }
            else if (i > 0) {
                eximg[i][j].rgbtRed = image[i - 1][j - 1].rgbtRed;
                eximg[i][j].rgbtGreen = image[i - 1][j - 1].rgbtGreen;    // Configure the layout for the extended array
                eximg[i][j].rgbtBlue = image[i - 1][j - 1].rgbtBlue;
            }
            
        }
    }
    // Configure the blur effect for each pixel
    for (int i = 1; i < exheight; i++) {
        for (int j = 1; j < exwidth; j++) {
            red = 0;
            green = 0;
            blue = 0;
            counter = 0.0;
            // Sets the counter for edge pixels
            if (i - 1 == 0 && (j - 1 == 0 || j - 1 == 3)) {
                counter = 4.0;
            }
            // Sets the counter for corner pixels
            else if ((i == 1 && (j == 2 || j == 3)) || (i == 4 && (j == 2 || j == 3)) || (j == 1 && (i == 2 || i == 3)) || (j == 4 && (i == 2 || i == 3))) {
                counter = 6.0;
            }
            // Sets the counter for middle pixels
            else {
                counter = 9.0;
            }
            // Calculation for the pixels
            red = round((eximg[i][j].rgbtRed + eximg[i][j - 1].rgbtRed + eximg[i][j + 1].rgbtRed + eximg[i - 1][j - 1].rgbtRed + eximg[i - 1][j].rgbtRed + eximg[i - 1][j + 1].rgbtRed + eximg[i + 1][j - 1].rgbtRed + eximg[i + 1][j].rgbtRed + eximg[i + 1][j + 1].rgbtRed) / counter);
            green = round((eximg[i][j].rgbtGreen + eximg[i][j - 1].rgbtGreen + eximg[i][j + 1].rgbtGreen + eximg[i - 1][j - 1].rgbtGreen + eximg[i - 1][j].rgbtGreen + eximg[i - 1][j + 1].rgbtGreen + eximg[i + 1][j - 1].rgbtGreen + eximg[i + 1][j].rgbtGreen + eximg[i + 1][j + 1].rgbtGreen) / counter);
            blue = round((eximg[i][j].rgbtBlue + eximg[i][j - 1].rgbtBlue + eximg[i][j + 1].rgbtBlue + eximg[i - 1][j - 1].rgbtBlue + eximg[i - 1][j].rgbtBlue + eximg[i - 1][j + 1].rgbtBlue + eximg[i + 1][j - 1].rgbtBlue + eximg[i + 1][j].rgbtBlue + eximg[i + 1][j + 1].rgbtBlue) / counter);
            // Applies the changes to the original image array
            image[i - 1][j - 1].rgbtRed = red;
            image[i - 1][j - 1].rgbtGreen = green;
            image[i - 1][j - 1].rgbtBlue = blue;
        }
    }
    return;
}

然后，我用 4x4 图像检查了我的 output。 This is the expected output: 70 85 95 80 95 105 100 115 125 110 125 135 113 126 136 123 136 145 142 155 163 152 165 173 113 119 136 143 151 164 156 166 171 180 190 194 113 112 132 155 156 171 169 174 177 203 207 209

And this is my output: 70 85 95 80 95 105 100 115 125 110 125 135 113 126 136 123 136 145 142 155 163 152 165 173 113 119 136 143 151 164 156 166 171 180 190 194 78 78 58 239 198 211 253 0 2 118 119 147

一切正常，只有最后一行不正确。 有人可以帮我找出错误是什么吗？

Answer 1

问题解决了，黑色像素插入确实错误，还有验证像素是否在边缘的条件。 图像的角落或中间。 现在一切都正确了！