public static uint[,] LowPassFilter(uint[,] b, int bpp, bool cutEdges)
{
uint[,] data = Convolution.Conv3x3(b, bpp, LOW_PASS_FILTER_MATRIX);
if (cutEdges)
{
return(CutArrayEdges(data));
}
else
{
data = SetArrayEdgesToZero(data);
return(data);
}
}
public static uint[,] LowPassDifferenceFilter(uint[,] b, int bpp)
{
uint[,] lowPassData = Convolution.Conv3x3(b, bpp, LOW_PASS_FILTER_MATRIX);
uint[,] lowPassDiffData = new uint[lowPassData.GetLength(0), lowPassData.GetLength(1)];
int nWidth = lowPassData.GetLength(0);
int nHeight = lowPassData.GetLength(1);
List <uint> allValues = new List <uint>();
for (int y = 0; y < nHeight; ++y)
{
for (int x = 0; x < nWidth; ++x)
{
// The median 5x5 value is the median of all values in the 5x5 region around the point
allValues.Clear();
if (x - 2 >= 0)
{
if (y - 2 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 2, y - 2]);
}
if (y - 1 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 2, y - 1]);
}
allValues.Add(lowPassData[x - 2, y]);
if (y + 1 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 2, y + 1]);
}
if (y + 2 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 2, y + 2]);
}
}
if (x - 1 >= 0)
{
if (y - 2 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 1, y - 2]);
}
if (y - 1 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 1, y - 1]);
}
allValues.Add(lowPassData[x - 1, y]);
if (y + 1 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 1, y + 1]);
}
if (y + 2 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x - 1, y + 2]);
}
}
allValues.Add(lowPassData[x, y]);
if (x + 1 < nWidth)
{
if (y - 2 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 1, y - 2]);
}
if (y - 1 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 1, y - 1]);
}
allValues.Add(lowPassData[x + 1, y]);
if (y + 1 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 1, y + 1]);
}
if (y + 2 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 1, y + 2]);
}
}
if (x + 2 < nWidth)
{
if (y - 2 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 2, y - 2]);
}
if (y - 1 >= 0)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 2, y - 1]);
}
allValues.Add(lowPassData[x + 2, y]);
if (y + 1 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 2, y + 1]);
}
if (y + 2 < nHeight)
{
allValues.Add(lowPassData[x + 2, y + 2]);
}
}
allValues.Sort();
int middleCal = allValues.Count / 2;
if (allValues.Count % 2 == 1)
{
lowPassDiffData[x, y] = allValues[middleCal];
}
else if (allValues.Count > 1)
{
lowPassDiffData[x, y] = (uint)((allValues[middleCal] + allValues[middleCal - 1]) / 2);
}
else if (allValues.Count == 1)
{
lowPassDiffData[x, y] = allValues[0];
}
if (lowPassDiffData[x, y] > lowPassData[x, y])
{
lowPassDiffData[x, y] = 0;
}
else
{
lowPassDiffData[x, y] = (uint)(lowPassData[x, y] - lowPassDiffData[x, y]);
}
}
}
return(lowPassDiffData);
}
public static bool LowPassFilter(Pixelmap b)
{
return(Convolution.Conv3x3(b, LOW_PASS_FILTER_MATRIX));
}