边缘检测和轮廓提取方法和VC++程序.doc

边沿检测和轮廓提取方法和程序1 边沿检测我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用梯度是垂直方向的模板 检测它的边沿。例如，一个梯度为45度方向模板 ，可以检测出135度方向的边沿。1. Sobel算子在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。与 和 相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。图7.1 原图图7.2 普通Sobel算子处理后的结果图图7.3 各向同性Sobel算子处理后的结果图在程序中仍然要用到第3章介绍的通用33模板操作函数TemplateOperation，所做的操作只是增加几个常量标识及其对应的模板数组，这里就不再给出了。2. 高斯拉普拉斯算子由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。常用的LOG算子是55的模板，如下所示 。到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线表示为图7.4。是不是很象一顶墨西哥草帽？所以，LOG又叫墨西哥草帽滤波器。图7.4 LOG到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线图7.5为图7.1用LOG滤波器处理后的结果。图7.5 图7.1用LOG滤波器处理后的结果图LOG的算法和普通模板操作的算法没什么不同，只不过把33改成了55，这里就不再给出了。读者可以参照第3章的源程序自己来完成。7.2 Hough变换Hough变换用来在图象中查找直线。它的原理很简单：假设有一条与原点距离为s，方向角为的一条直线，如图7.6所示。图7.6 一条与原点距离为s，方向角为的一条直线直线上的每一点都满足方程(7.1)利用这个事实，我们可以找出某条直线来。下面将给出一段程序，用来找出图象中最长的直线(见图7.7)。找到直线的两个端点，在它们之间连一条红色的直线。为了看清效果，将结果描成粗线，如图7.8所示。图7.7 原图图7.8 Hough变换的结果可以看出，找到的确实是最长的直线。方法是，开一个二维数组做为计数器，第一维是角度，第二维是距离。先计算可能出现的最大距离为 ，用来确定数组第二维的大小。对于每一个黑色点，角度的变化范围从00到1780(为了减少存储空间和计算时间，角度每次增加20而不是10)，按方程(7.1)求出对应的距离s来，相应的数组元素s 加1。同时开一个数组Line，计算每条直线的上下两个端点。所有的象素都算完后，找到数组元素中最大的，就是最长的那条直线。直线的端点可以在Line中找到。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。BOOL Hough(HWND hWnd)/定义一个自己的直线结构 typedef struct int topx; /最高点的x坐标 int topy; /最高点的y坐标 int botx; /最低点的x坐标 int boty; /最低点的y坐标 MYLINE; DWORD OffBits,BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; LPSTR lpPtr; HDC hDc;LONG x,y; long i,maxd; int k; int Dist,Alpha;HGLOBAL hDistAlpha,hMyLine; Int *lpDistAlpha; MYLINE *lpMyLine,*TempLine,MaxdLine; static LOGPEN rlp=PS_SOLID,1,1,RGB(255,0,0); HPEN rhp;/我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。if( NumColors!=256) MessageBox(hWnd,Must be a mono bitmap with grayscale palette!,Error Message,MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;/计算最大距离 Dist=(int)(sqrt(double)bi.biWidth*bi.biWidth+(double)bi.biHeight*bi.biHeight)+0.5); Alpha=180 /2 ; /0 到 to 178 度，步长为2度 /为距离角度数组分配内存if(hDistAlpha=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*sizeof(int)=NULL)MessageBox(hWnd,Error alloc memory!,Error Message,MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE; /为记录直线端点的数组分配内存 if(hMyLine=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*sizeof(MYLINE)=NULL) GlobalFree(hDistAlpha); return FALSE; OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);/BufSize为缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpDistAlpha=(int *)GlobalLock(hDistAlpha); lpMyLine=(MYLINE *)GlobalLock(hMyLine);for (i=0;i(long)Dist*Alpha;i+) TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i); (*TempLine).boty=32767; /初始化最低点的y坐标为一个很大的值 for (y=0;ybi.biHeight;y+) /lpPtr指向位图数据 lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); for (x=0;xbi.biWidth;x+) if(*(lpPtr+)=0) /是个黑点 for (k=0;k (*TempLine).topy) /记录该直线最高点的x,y坐标 (*TempLine).topx=x; (*TempLine).topy=y; if(y (*TempLine).boty) /记录该直线最低点的x,y坐标 (*TempLine).botx=x; (*TempLine).boty=y; maxd=0; for (i=0;i maxd) /找到数组元素中最大的，及相应的直线端点 maxd=k; MaxdLine.topx=(*TempLine).topx; MaxdLine.topy=(*TempLine).topy; MaxdLine.botx=(*TempLine).botx; MaxdLine.boty=(*TempLine).boty; hDc = GetDC(hWnd); rhp = CreatePenIndirect(&rlp); SelectObject(hDc,rhp); MoveToEx(hDc,MaxdLine.botx,MaxdLine.boty,NULL); /在两端点之间画一条红线用来标识 LineTo(hDc,MaxdLine.topx,MaxdLine.topy); DeleteObject(rhp); ReleaseDC(hWnd,hDc); /释放内存及资源 GlobalUnlock(hImgData);GlobalUnlock(hDistAlpha); GlobalFree(hDistAlpha); GlobalUnlock(hMyLine); GlobalFree(hMyLine); return TRUE;如果 是给定的，用上述方法，我们可以找到该方向上最长的直线。7.3 轮廓提取轮廓提取的实例如图7.9、图7.10所示。图7.9 原图图7.10 轮廓提取轮廓提取的算法非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时(此时该点是内部点)，则将该点删除。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。源程序如下：BOOL Outline(HWND hWnd) DWORD OffBits,BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; LPSTR lpPtr;HLOCAL hTempImgData; LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData; LPSTR lpTempPtr; HDC hDc; HFILE hf; LONG x,y; int num; int nw,n,ne,w,e,sw,s,se;/我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。if( NumColors!=256) MessageBox(hWnd,Must be a mono bitmap with grayscale palette!,Error Message,MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);/BufSize为缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; /为新图缓冲区分配内存 if(hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize)=NULL) MessageBox(hWnd,Error alloc memory!,Error Message,MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);return FALSE; lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);/拷贝头信息和位图数据 memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize); for (y=1;ybi.biHeight-1;y+) /注意y的范围是从1到高度-2 /lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据 lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); for (x=1;xbi.biWidth-1;x+) if(*(lpPtr+x)=0) /是个黑点 /查找八个相邻点 nw=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes-1); n=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes); ne=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes+1); w=(unsigned char)*(lpPtr+x-1); e=(unsigned char)*(lpPtr+x+1); sw=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes-1); s=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes); se=(unsigned char)*(lpPtr+x-Line