难度:简单
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 。
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
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((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.666667) = 141
对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) = 138
/**
* 模拟
* @desc 时间复杂度 O(MN) 空间复杂度 O(1)
* @param img
* @returns
*/
export function imageSmoother(img: number[][]): number[][] {
const m = img.length;
const n = img[0].length;
const result: number[][] = new Array(m)
.fill([])
.map(() => new Array(n).fill(0));
const dist = [
[-1, -1],
[-1, 0],
[-1, 1],
[0, -1],
[0, 0],
[0, 1],
[1, -1],
[1, 0],
[1, 1]
];
for (let i = 0; i < m; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
let num = 0;
let sum = 0;
for (const d of dist) {
const x = i + d[0];
const y = j + d[1];
if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {
num++;
sum += img[x][y];
}
}
result[i][j] = (sum / num) >> 0;
}
}
return result;
}

