package PCI.ASQ.isolation; 
//作者,著作权人： 罗瑶光，浏阳
public class MartrixIsolationFilter{ 
  //带精度 多维矩阵中非有效成份筛选过滤算法 
  //Theory，模式识别，专家系统， 罗瑶光Yaoguang.Luo 
  //Application 罗瑶光
  //scaleDistance 为 卷积筛选的精度， PCARatio为有效邻接总数的量比 
  //适用于 索贝尔 emboss等卷积处理过滤后，进行噪声过滤。增加精准度。 
  public int[][] getIsolationFilterMartix2D(int[][] input
  , int scaleDistance, double PCARatio){ 
    double compareRate= Math.pow(1+ scaleDistance* 2, 2)* PCARatio; 
    int[][] output= new int[input.length][input[0].length]; 
    for(int i= scaleDistance; i< input.length- scaleDistance; i++){ 
      for(int j= scaleDistance; j< input[0].length- scaleDistance; j++){ 
        if(0< input[i][j]) { 
          int PCA= 0; 
          for(int p= -scaleDistance; p< scaleDistance; p++) { 
            for(int q= -scaleDistance; q< scaleDistance; q++){ 
              if(input[p][q]== input[i][j]) { 
                PCA++; 
              } 
            } 
          }
          //筛选过滤
          if(PCA> compareRate) {
            output[i][j]= input[i][j]; 
          }
        } 
      }
    }
    return output;
  }
  public int[][][] getIsolationFilterMartix3D(int[][][] input
  , int scaleDistance, double PCARatio){ 
    double compareRate= Math.pow(1+ scaleDistance* 2, 3)* PCARatio; 
    int[][][] output= new int[input.length][input[0].length][input[0][0].length];
    for(int i= scaleDistance; i< input.length- scaleDistance; i++){ 
      for(int j= scaleDistance; j< input[0].length- scaleDistance; j++){ 
        for(int k= scaleDistance; k< input[0].length- scaleDistance; k++){ 
          if(0< input[i][j][k]) { 
            int PCA= 0; 
            for(int p= -scaleDistance; p< scaleDistance; p++) { 
              for(int q= -scaleDistance; q< scaleDistance; q++) { 
                for(int r= -scaleDistance; r< scaleDistance; r++) { 
                  if(input[p][q][r]== input[i][j][r]) {
                    PCA++; 
                  } 
                }
              }
            }
            //筛选过滤 
            if(PCA> compareRate) { 
              output[i][j][k]= input[i][j][k]; 
            } 
          } 
        } 
      } 
    }
    return output; 
  } 
}