661. 图片平滑器

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题目

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：

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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：

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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

提示：

  • m == img.length
  • n == img[i].length
  • 1 <= m, n <= 200
  • 0 <= img[i][j] <= 255

解法

解法一：

Java

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public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
        int[][] result = new int[img.length][img[0].length];

        for (int i = 0; i < img.length; i++) {
            for (int j = 0; j < img[0].length; j++) {
                int count = 1;
                int total = img[i][j];
                if (i - 1 >= 0) {
                    count++;
                    total += img[i - 1][j];
                }
                if (i + 1 < img.length) {
                    count++;
                    total += img[i + 1][j];
                }
                if (j - 1 >= 0) {
                    count++;
                    total += img[i][j - 1];
                }
                if (j + 1 < img[0].length) {
                    count++;
                    total += img[i][j + 1];
                }
                if (i - 1 >= 0 && j - 1 >= 0) {
                    count++;
                    total += img[i - 1][j - 1];
                }
                if (i + 1 < img.length && j + 1 < img[0].length) {
                    count++;
                    total += img[i + 1][j + 1];
                }
                if (i - 1 >= 0 && j + 1 < img[0].length) {
                    count++;
                    total += img[i - 1][j + 1];
                }
                if (i + 1 < img.length && j - 1 >= 0) {
                    count++;
                    total += img[i + 1][j - 1];
                }
                result[i][j] = total / count;
            }
        }
        return result;
    }
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