VC编程实现数字图像的边缘检测

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);
　}