CS50 Pset4 Filter(more) blur函数运行结果异常排查

这是CS50x 2022课程Pset4（更高难度组）Filter板块的练习内容，本次排查对象为完整图像滤镜项目中的blur（模糊）函数，当前实现无法通过测试用例，问题定位与修复如下。

问题代码 #

// Blur image
void blur(int height, int width, RGBTRIPLE image[height][width])
{
    RGBTRIPLE temp_img[height][width];
    // copy original image array
    for (int i = 0; i < height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            temp_img[i][j] = image[i][j];
        }
    }
    // iterate throughout the image
    for (int i = 0; i < height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            int sumBlue = 0;
            int sumGreen = 0;
            int sumRed = 0;
            float count_pix = 0;

            // obtain value of original colour values around target pixel- red green blue
            for (int r = -1; r <= 1; r++)
            {
                for (int c = -1; c <= 1; c++)
                {
                    // logic to determine if pixel is existent
                    if ((0 <= i + r && i + r < height) && (0 <= j + c && j + c < width))
                    {
                        // add all RGB values accordingly, with counter
                        sumBlue += temp_img[i + r][j + r].rgbtBlue;
                        sumGreen += temp_img[i + r][j + r].rgbtGreen;
                        sumRed += temp_img[i + r][j + r].rgbtRed;
                        count_pix ++; //count number of iterations to average out later
                    }
                }
            }
            // average out and add replace values into original image for output
            image[i][j].rgbtBlue = round(sumBlue / count_pix);
            image[i][j].rgbtGreen = round(sumGreen / count_pix);
            image[i][j].rgbtRed = round(sumRed / count_pix);
        }
    }
    return;
}

原代码设计逻辑 #

• 创建RGBTRIPLE类型的临时二维数组temp_img，完整拷贝原始图像数据，避免计算过程中原图像像素被修改，干扰后续计算结果
• 双重循环遍历图像内每一个像素，初始化蓝、绿、红三通道的求和变量sumBlue、sumGreen、sumRed，以及有效像素计数器count_pix
• 通过双重偏移循环（行偏移r范围-1到1，列偏移c范围-1到1）遍历当前像素的3x3邻域，判断邻域像素坐标在图像合法范围内（行坐标在0到height-1区间、列坐标在0到width-1区间）时，累加对应像素的三通道值，同时计数器自增
• 将三通道累加值除以有效像素数，通过round函数取整后赋值给原图像对应像素，完成模糊计算

测试失败表现 #

• 中间像素模糊测试：预期输出127 140 149\n，实际输出123 137 145\n
• 边缘像素模糊测试：预期输出80 95 105\n，实际输出85 100 110\n
• 角落像素模糊测试：预期输出70 85 95\n，实际输出65 80 90\n

根因定位 #

核心错误为邻域像素列索引用错变量：在3x3邻域遍历的像素值累加逻辑中，二维数组的列索引错误使用了行偏移变量r，而非预先定义的列偏移变量c，导致实际参与求和计算的像素并非目标像素周围的完整3x3邻域，仅取到了沿对角线方向的错位像素，所有场景下的求和结果均偏离正确值。
错误代码片段如下：

sumBlue += temp_img[i + r][j + r].rgbtBlue;
sumGreen += temp_img[i + r][j + r].rgbtGreen;
sumRed += temp_img[i + r][j + r].rgbtRed;

修复方案 #

将上述三行中的列索引从j + r修改为j + c，修复后的对应逻辑段为：

if ((0 <= i + r && i + r < height) && (0 <= j + c && j + c < width))
{
    sumBlue += temp_img[i + r][j + c].rgbtBlue;
    sumGreen += temp_img[i + r][j + c].rgbtGreen;
    sumRed += temp_img[i + r][j + c].rgbtRed;
    count_pix ++;
}

修复后所有测试用例均可正常通过。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ryanlhy