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VC编程实现数字图像的边缘检测

 2008-11-13 19:32:59 来源:WEB开发网   
核心提示:数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,VC编程实现数字图像的边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位,即:G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△x

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。

本文向读者简单介绍一下这个技术,并给出了在Visual C++环境下实现的代码。

所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分,它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像,图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示,以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现:

对于数字图像,可以用一阶差分代替一阶微分;

△xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);

△yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)

求梯度时对于平方和运算及开方运算,可以用两个分量的绝对值之和表示,即:

G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

Sobel梯度算子是先做成加权平均,再微分,然后求梯度,即:

△xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1);

△yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) + f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1);

G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

上述各式中的像素之间的关系见图

f(x-1,y-1) f(x,y-1) f(x+1,y-1)

f(x-1,y) f(x,y) f(x+1,y)

f(x-1,y+1) f(x,y+1) f(x+1,y+1)

我在视图类中定义了响应菜单命令的边缘检测Sobel算子实现灰度图像边缘检测的函数:

void CDibView::OnMENUSobel()
//灰度图像数据的获得参见天极网9.10日发表的拙作//VC数字图像处理一文
{
 HANDLE data1handle;
 LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
 CDibDoc *pDoc=GetDocument();
 HDIB hdib;
 unsigned char *hData;
 unsigned char *data;
 hdib=pDoc->m_hDIB;
 BeginWaitCursor();
 lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
 hData= lpbi +* (LPDWORD)lpbi + 256*sizeof(RGBQUAD);
 //得到指向位图像素值的指针
 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);//设修改标志为"TRUE"
 data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);
 //申请存放处理后的像素值的缓冲区
 data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
 AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
 int i,j,buf,buf1,buf2;
 for( j=0; jbiHeight; j++)//以下循环求(x,y)位置的灰度值
  for( i=0; ibiWidth; i++)
  {
   if(((i-1)>=0)&&((i+1)biWidth)&&((j-1)>=0)&&((j+1)biHeight))
   {//对于图像四周边界处的向素点不处理
    buf1=(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
       +2*(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
       +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
    buf1=buf1-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
       -2*(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
       -(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
    //x方向加权微分
    buf2=(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
       +2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
       +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
    buf2=buf2-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
       -2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
       -(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1));
    //y方向加权微分
    buf=abs(buf1)+abs(buf2);//求梯度
    if(buf>255) buf=255;
     if(buf<0){buf=0;
       *(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
     }
    else *(data+i*lpBi->biWidth+j)=(BYTE)0;
    }
    for( j=0; jbiHeight; j++)
     for( i=0; ibiWidth; i++)
      *(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
      //处理后的数据写回原缓冲区
      AfxGetApp()->EndWaitCursor();
      GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
      GlobalUnlock(data1handle);
      GlobalFree(date1handle);
      EndWaitCursor();
      Invalidate(TRUE);
 }

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Tags:VC 编程 实现

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