/// <summary>
/// バイラテラルフィルタの算出
/// </summary>
/// <param name="sourceImage">画像の2次元配列</param>
/// <param name="filterSize">フィルタのサイズ</param>
/// <param name="x">注目画素の横方向の座標</param>
/// <param name="y">注目画素の縦方向の座標</param>
/// <param name="sigma1">ガウシアンフィルタを制御するパラメータ</param>
/// <param name="sigma2">注目画素との画素値の差を制御するパラメータ</param>
/// <returns>指定された座標に対するフィルタの2次元配列</returns>
public static double[,] CalculateBilateralFilter(
byte[,] sourceImage, int filterSize,
int x, int y, double sigma1, double sigma2)
{
Debug.Assert(filterSize % 2 == 1);
Debug.Assert(x >= 0 && x < sourceImage.GetLength(0));
Debug.Assert(y >= 0 && y < sourceImage.GetLength(1));
double[,] filter = new double[filterSize, filterSize];
for (int m = -filterSize / 2; m <= filterSize / 2; ++m)
{
for (int n = -filterSize / 2; n <= filterSize / 2; ++n)
{
filter[m + filterSize / 2, n + filterSize / 2] =
Math.Exp(-(Math.Pow(m, 2.0) + Math.Pow(n, 2.0))
/ (2.0 * Math.Pow(sigma1, 2.0))) *
Math.Exp(-Math.Pow(Utility.GetPixel(sourceImage, x, y) -
Utility.GetPixel(sourceImage, x + m, y + n), 2.0)
/ (2.0 * Math.Pow(sigma2, 2.0)));
}
}
ImageFiltering.NormalizeFilter(filter);
return(filter);
}
/// <summary>
/// 画像にガウシアンフィルタを適用
/// </summary>
/// <param name="sourceImage">画像の2次元配列</param>
/// <param name="filterSize">フィルタのサイズ</param>
/// <param name="standardDeviation">ガウス分布の標準偏差</param>
/// <returns>フィルタ適用後の画像の2次元配列</returns>
public static byte[,] ApplyGaussianFilter(byte[,] sourceImage, int filterSize, double standardDeviation)
{
Debug.Assert(filterSize % 2 == 1);
double[,] filter = new double[filterSize, filterSize];
// ガウシアンフィルタを作成
for (int m = 0; m < filterSize; ++m)
{
for (int n = 0; n < filterSize; ++n)
{
double r = Math.Pow(m - (filterSize / 2), 2.0) + Math.Pow(n - (filterSize / 2), 2.0);
filter[m, n] = Math.Exp(-r / (2.0 * Math.Pow(standardDeviation, 2.0)));
}
}
// フィルタの各要素の合計値が1となるように正規化
ImageFiltering.NormalizeFilter(filter);
return(ImageFiltering.ApplyFilter(sourceImage, filter));
}
