- 利用空间域滤波对图像进行增强处理，要求：
● 通过C#控制台应用程序读入一个灰度图像；
● 获取灰度图像的像素值，并存入二维数组；
● 选择不同的空间域滤波器对二维数组进行卷积运算；
● 利用卷积运算后的新图像像素值重新生成图像，并存储图像文件。
1 由于读取图像和存储图像、对图像变量进行操作，均需要使用Bitmap类，该类需要在解决方案资源管理器添加引用“System.Drawing”，并在Program.cs代码文件中引用命名空间“using System.Drawing;”：
2 读取灰度图像文件，并存入图像实例（如myImage）：
string filename = "E:\a.jpg"; //换成自己的图像文件地址
Bitmap myImage = new Bitmap(filename);
int x = myImage.Width; //图像的宽度，即列数
int y = myImage.Height; //图像的高度，即行数
请自行声明二维数组（如pixel[,]）用以存放图像像素值。
3 像元[i,j]处像素值的获取，可使用图像实例的GetPixel()方法：
//因为是灰度图像，所以每个像素的RGB三个通道值均可作为图像亮度值
pixels[i, j] = myImage.GetPixel(i, j).R;
4 要求从控制台读入一个整数，并根据整数值选择相应的滤波器，如果输入的整数不是正确序号，应该给出处理的方法（使用goto跳转语句），可参考：
5 根据选择的滤波器进行卷积运算，使用的滤波器包括（也可自行设计滤波器）：
均值滤波：
中值滤波：9个像元按大小排序，求中间位置的像元。
Prewitt梯度：注意两个模版分别卷积计算后的绝对值再求和
拉普拉斯算子：（正负号也可颠倒）
注意：
➢ 卷积运算是由当前像元和8个邻域与滤波器对应位置权重值相乘后求和（中值滤波是排序取中间值，Prewitt梯度是两个权重模板）；
➢ 图像边缘的像素8个邻域有缺失，因此需要对图像外围进行填充，或者直接放弃边缘像素（此时图像比原来小一圈），如下图所示；
➢ 可定义卷积运算的静态方法（在类的内部，静态方法可直接通过方法名调用，不需要加类名；实例方法必须通过实例来调用），将输入的滤波器序号作为输入参数，设置选择语句（if或switch）控制不同的计算形式；
➢ 考虑到像素值表示亮度，在图像中用以合成颜色，而经过卷积运算的图像像素值可能超过0
6 卷积运算后得到新的图像像素值，要使用该值构建颜色变量（RGB三通道），然后将每个像素的颜色变量赋给图像像素（可使用原有图像实例myImage或创建新的图像实例newImage）
Bitmap newImage = new Bitmap(x, y);//创建一个新图像变量
for (int i = 0; i < x; i++)
{
for (int j = 0; j < y; j++)
{
Color c = Color.FromArgb(pixels[i, j], pixels[i, j], pixels[i, j]); //通过像素值生成颜色
newImage.SetPixel(i, j, c); //将颜色赋给对应的像元
}
}
7 将重新赋值后的图像变量进行输出，保存为图像文件：
newImage.Save("E:\a" + s + ".jpg", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); //将新图像变量存储为图像文件
