题目
【试题背景】 顿顿在学习了数字图像处理后,想要对手上的一副灰度图像进行降噪处理。不过该图像仅在较暗区域有很多噪点,如果贸然对全图进行降噪,会在抹去噪点的同时也模糊了原有图像。因此顿顿打算先使用邻域均值来判断一个像素是否处于较暗区域,然后仅对处于较暗区域的像素进行降噪处理。
【问题描述】 待处理的灰度图像长宽皆为 n 个像素,可以表示为一个 n×n大小的矩阵 A,其中每个元素是一个[0,L)范围内的整数,表示对应位置像素的灰度值。 对于矩阵中任意一个元素$A_{ij}$(0≤i,j<n) ,其邻域定义为附近若干元素的集和: $111$
这里使用了一个额外的参数 r 来指明$A_{ij}$附近元素的具体范围。根据定义,易知$neighbor(i,j,r)$最多有$(2r+1)^2$个元素。
如果元素$A_{ij}$邻域中所有元素的平均值小于或等于一个给定的阈值 t,我们就认为该元素对应位置的像素处于较暗区域。 下图给出了两个例子,左侧图像的较暗区域在右侧图像中展示为黑色,其余区域展示为白色。
现给定邻域参数 r 和阈值 t,试统计输入灰度图像中有多少像素处于较暗区域。
【输入格式】 输入共 n+1 行。
输入的第一行包含四个用空格分隔的正整数 n、L、r 和 t,含义如前文所述。
第二到第 n+1 行输入矩阵 A。 第i+2
(0≤i<n)行包含用空格分隔的 n 个整数,依次为$A_{i0},A_{i1},···,A_{i(n-1)}$。
【输出格式】 输出一个整数,表示输入灰度图像中处于较暗区域的像素总数。
【样例输入】
1 | 4 16 1 6 |
【样例输出】
1 | 7 |
【样例输入】
1 | 11 8 2 2 |
【样例输出】
1 | 83 |
代码
1 | //二维数组前缀和 |