unmix和conditional average：消混叠和条件均值

unmix

 该程序用来消除“像素混叠”。所谓像素混叠，是值在自然场景的图像中，边缘线成像到cmos的像素上时，某些像素会刚好跨在该边缘线上。

这样的像素特点就是，其R、G、B三色像素梯度值不一致。比如说cmos上，每个彩色像素有R、G、B三色传感器组成，其排列方式是依次从左向右排序。

那么，如果刚好有一条倾斜的边缘线该像素的G位置，且该边缘线上部为背景、下部为物体，那么其三色梯度值不同，且dR>dB，反之则dB>dR.。类似于这样

的像素，我们可以通过unmix的方法将其消除。方法很简单，就是将该像素邻域内梯度相同或相近的像素替换该像素。下面是程序代码：

Mat unmix(const Mat&img,int neibourSize)
{
    Mat imgCopy=img.clone();
    int nr=neibourSize/2;
    int cols=img.cols,rows=img.rows;
    Mat kernel_x=(Mat_(1,2)<<-1,1);
    Mat kernel_y=(Mat_(2,1)<<-1,1);
    Mat img_dx,img_dy;//预声明X、Y方向的梯度矩阵
    filter2D(img,img_dx,CV_32F,kernel_x);
    filter2D(img,img_dy,CV_32F,kernel_y);

    Mat Gradient=abs(img_dx)+abs(img_dy);

    Mat theta=getGradientDirect(img_dy,img_dx);//该函数参见：https://www.cnblogs.com/phoenixdsg/p/11352623.html

    Mat  thetaGray;
    cvtColor(theta,thetaGray,COLOR_RGB2GRAY);//转成灰度图像便于处理

    ///unmix（）函数
    for(int i=nr;i(nr,nr)=7;

                double minv;
                Point minLoc;
                minMaxLoc(tmpr,&minv,0,&minLoc);
                minLoc=Point(nr,nr)-minLoc;
//                cout<<"minv="<void conditionalAerage(Mat&img,int T)
{
    int rows=img.rows,cols=img.cols;
    int neighborSize=3;
    int nr=neighborSize/2;
    for(int i=nr;i nv;
            Vec3b P0=img.at(i,j);
            float P0m=float(P0[0]+P0[1]+P0[1])/3.;
            for(int in=i-nr;in(in,jn);
                    float Pnm=float(Pn[0]+Pn[1]+Pn[1])/3.;
                    if(abs(Pnm-P0m)(i,j)[k]=aver[k];
            }

        }
    }
}