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);
}