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661. 图片平滑器
图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
每个单元格的平均灰度定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。（即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。
如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。
给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。
示例 1:
输入:img = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]] 解释: 对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0 对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0 对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0
示例 2:
输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]] 输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]] 解释: 对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100200200+50)/4) = floor(137.5) = 137 对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((20020050200100+100)/6) = floor(141.666667) = 141 对于点 (1,1): floor((50200200200200100100100100)/9) = floor(138.888889) = 138
提示:
-
m == img.length -
n == img[i].length -
1 <= m, n <= 200 -
0 <= img[i][j] <= 255
思路分析
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/**
* @author D瓜哥 · https://www.diguage.com
* @since 2026-04-26 19:54:40
*/
public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
int m = img.length;
int n = img[0].length;
int[][] result = new int[m][n];
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
result[i][j] = arg(img, i, j);
}
}
return result;
}
private int arg(int[][] img, int row, int column) {
int sum = img[row][column];
int count = 1;
// 上
if (1 <= row) {
// 左上
if (1 <= column) {
sum += img[row - 1][column - 1];
count++;
}
sum += img[row - 1][column];
count++;
// 右上
if (column < img[row].length - 1) {
sum += img[row - 1][column + 1];
count++;
}
}
// 下
if (row < img.length - 1) {
// 左下
if (1 <= column) {
sum += img[row + 1][column - 1];
count++;
}
sum += img[row + 1][column];
count++;
// 右下
if (column < img[row].length - 1) {
sum += img[row + 1][column + 1];
count++;
}
}
// 左
if (1 <= column) {
sum += img[row][column - 1];
count++;
}
// 右
if (column < img[row].length - 1) {
sum += img[row][column + 1];
count++;
}
return sum / count;
}