数字图像处理算法实现

1、数字图像处理算法实现编程心得(1)2001414 班 朱伟 20014123摘要：关于空间域图像处理算法框架，直方图处理，空间域滤波器算法框架的编 程心得，使用GDI+(C+)一，图像文件的读取初学数字图像处理时，图像文件的读取往往是一件麻烦的事情， 我们要面对 各种各样的图像文件格式，如果仅用C+的fstream库那就必须了解各种图像编 码格式，这对于初学图像处理是不太现实的，需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在 Win32平台上GDI+(C+)是不错的选择，不光使用上相对于 Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。Gdiplus:Bitmap类为我们提

2、供了读取各类图像文件的接口，Bitm ap:LockBits 方法产生的Bit map Data类也为我们提供了高速访问图像文件 流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现，而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考 MSDI中GDI+文档中关于Bit map类和Bitm apData 类的说明。另外GDI+仅在 WindowsXP/2003上获得直接支持，对于 Windows2000 必须安装相关 DLL，或者安装有 Office 2003 ，Visual Studio 2003 .Net 等软 件。二，空间域图像处理算法框架(1) 在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对

3、其逐个像素的进行处 理，对每个像素的处理使用相同的算法(或者是图像中的某个矩形部分)。即， 对于图像f(x,y),其中0Wx M,0 y N,图像为M*N大小，使用算法algo，则 f(x,y) = algo(f(x,y) 。事先实现一个算法框架，然后再以函数指针或函数对 象(functor,即实现operator。的对象)传入算法，可以减轻编程的工作量。如下代码便是一例：#ifndef PROCESSALGO_H#define PROCESSALGO_H#include #include namespace nsimgtktemplate bool ProcessPixelsOneByOne

4、 (Gdiplus : Bitmap* const p_bitmap , Processor processor , unsigned int x, unsigned int unsigned int width , unsigned int height )if ( p_bitmap = NULL)return falseif (width + x p_bitmap - GetWidth ()| (height + y p_bitmap- GetHeight ()return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rec

5、t (x, y , width , height );if (p_bitmap - LockBits (&rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat , &bitmapData ) != Gdiplus : Ok) return false ;pixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData . Scan0;for (unsigned int row =0; row height ; +row)for (unsigned int col =0; col UnlockBits (&bitmapDat

6、a ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true ;#endifProcessPixelsOneByOne函数可以对图像中从(x,y)位置起始，width*height 大 小的区域进行处理。模板参数pixelType用于指定像素大小，例如在Win32平台 上传入unsigned char即为8位，用于8阶灰度图。模板参数 Processor为图像 处理算法实现，可以定义类实现void operator(pixelType *)函数，或者传入同样接口的函数指针。如下便是一些算法示例(说明见具体注释):#ifndef SPATIALDOMAIN_H#de

7、fine SPATIALDOMAIN_H#include #include namespace nsimgtk/ 8 阶灰度图的灰度反转算法class NegativeGray8public :void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value 人=Oxff ;；/ 8 阶灰度图的Gamm校正算法class GammaCorrectGray8private :unsigned char d_s 256;public :GammaCorrectGray8: GammaCorrectGray8( double c , double

8、gamma；void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;；/ 8阶灰度图的饱和度拉伸算法class ContrastStretchingGray8private :unsigned char d_s 256;public :ContrastStretchingGray8 : ContrastStretchingGray8 (double al , double bl , unsigned intx1,double a2 , double b2, unsigned int x2 , dou

9、ble a3 , double b3);void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;/ 8阶灰度图的位平面分割，构造函数指定位平面号class BitPlaneSliceGray8private :unsigned char d_s 256;public :BitPlaneSliceGray8 (unsigned char bitPlaneNum );void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_

10、value ;#endif/上述类中各构造函数的实现代码，应该分在另一个文件中，此处为说明方便，一并列岀#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkGammaCorrectGray8: GammaCorrectGray8( double c, double gammadouble temp;for (unsigned int i =0; i 255 | x2 255 | x1 x1 )for (unsigned int i =0; i 256; +i)d_s i = i ;elsedouble tmp ;for (unsigne

11、d int i =0; i x1; +i)tmp = ceil ( a1*double (i)+ b1); d_s i = (unsigned char)tmp;for(unsigned int i =x1; i x2; +i)tmp = ceil ( a2*double (i)+ b2);d_s i = (unsigned char)tmp; for(unsigned int i =x2; i 256; +i )tmp = ceil ( a3*double (i)+ b3);d_s i = (unsigned char)tmp;BitPlaneSliceGray8 : BitPlaneSli

12、ceGray8 (unsigned char bitPlaneNum )unsigned char bitMaskArray 8=0x01, 0x02, 0x04, 0x08,0x10, 0x20, 0x40, 0x80;for (unsigned int i =0; i bitPlaneNum ) * 255;d_s i = tmp ;(2) 直方图在GDI+1.0中没有获得支持，我们必须自行实现。直方图相关的处理 在数字图像处理中占有重要地位，可以通过它获取图像灰度级的统计信息，且可 以通过直方图进行一些重要的图像增强技术，如直方图均衡化，直方图规定化， 基本全局门限等。下面是获取8阶图像

13、直方图的算法实现：namespace nsimgtkbool GetHistogramNormalizeGray8 (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , float *histogramArray ) if ( p_bitmap = NULL | histogramArray = NULL)return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (0, 0, p_bitmap -GetWidth (), p_bitmap -GetHeight ();if (p_bitmap -Lo

14、ckBits (&rect , Gdiplus : ImageLockModeRead PixelFormat8bpplndexed ,&bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;unsigned char * pixels = (unsigned char *) bitmapData . Scan0;unsigned int histogram 256;for (int i =0; i 256; +i )histogram i =0;for (unsigned int row =0; row GetWidth (); +row)for (unsig

15、ned int col =0; col GetHeight (); +col)+histogram pixels col +row* bitmapData . Stride ;const unsigned int totalPixels = p_bitmap - GetWidth () * p_bitmap - GetHeight ();for (int i =0; i UnlockBits (&bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true ;在获取直方图后(即上面算法的第二个参数)，再将其作为参数传入下面的对象的 构造函数，然后

16、以该对象为仿函数传入 ProcessPixelsOneByOne即可实现8阶图 像直方图均衡化：#ifndef SPATIALDOMAIN_H#define SPATIALDOMAIN_H#include #include namespace nsimgtk/ 8阶灰度图的直方图均衡化class HistogramEqualizationGray8private :unsigned char d_s 256;public :HistogramEqualizationGray8 (const float * const histogramArray );void operator ()( uns

17、igned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;#endif/#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkHistogramEqualizationGray8 : HistogramEqualizationGray8 (const float * const histogramArray ) if ( histogramArray != NULL)float sum = 0.0 ;for (int i =0; i 256; + )sum += histogramArr

18、ay i ;d_s i = unsigned char ( sum * 255);(3) 空间域滤波器，滤波器是一个m*n大小的掩模，其中m,n均为大于1的 奇数。 滤波器逐像素地通过图像的全部或部分矩形区域，然后逐像素地对掩模覆盖下的像素使用滤波器算法获得响应，将响应赋值于当前像素即掩模中心像素，另外 滤 波器算法使用中将会涉及到图像边缘的问题，这可以对边缘部分掩模使用补零法补齐掩模下无像素值的区域，或者掩模的移动范围以不越出图像边缘的方式移 动，当然这些处理方法都会给图像边缘部分带来不良效果，但是一般情况下， 图像边缘部分往往不是我们关注的部分或者没有重要的信息。下面的滤波器算法框架Spa

19、tialFilterAlgo 即以补零法(zero-padding)实现：#ifndef SPATIALFILTER_H#define SPATIALFILTER_H#include #include #include #include #include #include namespace nsimgtktemplate bool SpatialFilterAlgo (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , FilterMask filterMask , unsigned intx, unsigned int y,unsigned int width , un

20、signed int height )if ( p_bitmap = NULL)return false ;if ( width + x p_bitmap - GetWidth ()|(height + y p_bitmap - GetHeight ()return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (x, y , width , height );if (p_bitmap - LockBits (&rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat ,&bit

21、mapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;pixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData . ScanO;constunsignedint m = filterMask.d_m/masks widthconstunsignedint n = filterMask.d_n;/masks heightstd:vector vpixelType tmpImage (m 1 +width )*( n-1 +height );/ extend image to usezero-padding/ copy original

22、bitmap to extended image with zero-padding methodfor (unsigned int row =0; row vheight ; +row)for (unsigned int col =0; col width ; +col)tmpImage( col +m/ 2)+( row+n/ 2)*( bitmapData . Stride / sizeof ( pixelType )+m1) = pixels col +row* bitmapData . Stride / sizeof ( pixelType );/ process every pix

23、el with filterMaskfor (unsigned int row =0; row vheight ; +row)for (unsigned int col =0; col width ; +col)/ fill the m*n mask with the current pixels neighborhoodfor (unsigned int i =0; i n; +i)for (unsigned int j =0; j UnlockBits (&bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true ;#endif其中模板参

24、数FilterMask即为滤波掩模算法。通常的滤波算法有均值滤波器, 可以模糊化图像，去除图形中的细节部分，使得我们可以关注图像中较为明显的 部分，均值滤波器用于周期性噪声。中值滤波器用于图像中存在椒盐噪声也即脉 冲噪声的情况下。另外有基于一阶微分的Sobel梯度算子和基于两阶微分的拉普 拉斯算子，它们往往被用于边缘检测中。下面是一些滤波器算法的具体实现，所以滤波器算法都应该实现pixelTyperesponse()函数以及有d_mask,d_m,d_n成员，这可以通过继承 _filteMask类获得(不需要付出虚函数代价)。一一#ifndef SPATIALFILTER_H#define S

25、PATIALFILTER_H#include #include #include #include #include #include namespace nsimgtk/滤波器掩模的基类，提供掩模大小d_m,d_n，掩模覆盖下的 m*n个像素值d_mask/ others filterMask should inherit ittemplate struct _filterMaskconst unsigned int d_m;const unsigned int d_n;/ images pixels under the m*n filter maskstd : vector vpixelT

26、ype d_mask;/ filter masks width and heigh must be a odd, if not, it will plus one for the widthor the height_filterMask(unsigned int m, unsigned int n)d_m(mf% ? m: m+1), d_n(n%2? n:n+1), d_mask(d_nfd_n)；/掩模权值为全1的均值滤波器template class averagingFilterMaskSp(unsigned int m, unsigned int n):public _filter

27、Mask public : averagingFilterMaskSp:_filterMask (m n)pixelType response()return std : accumulate ( d_mask begin (), d_mask. end(), 0) / (d_m * d_n );；可自定义掩模权值的均值滤波器template class averagingFilterMask:public _filterMaskprivate :std : vector d_weight ;/ weights vector(m*n)int d_weight_sum ;/ all weight

28、s sumpublic :averagingFilterMask(unsigned int m, unsigned int n, const std : vector &weightVec ):_filterMask(m n), d_weight (weightVec )if (weightVec . size ()!= d_mask. size ()/ if weights size isnt equal to masks size, it will change filter mask asa special filter maskd_weight. resize (d_mask size

29、 (),1);d_weight_sum= std : accumulate (d_weight . begin (), d_weight . end(), 0);pixelType response().begin (),0) /return std : inner_product (d_mask. begin (), d_mask. end(), d_weight d_weight_sum;/中值滤波器template class medianFilterMask:public _filterMaskpublic :medianFilterMask (unsigned int m, unsi

30、gned int n):_filterMask(m n) pixelType response()std: sort (d_mask. begin (), d_mask. end();return d_mask d_mask. size ()/ 2;/ 3*3 拉普拉斯滤波器/ the mask is: 0 1 00 -1 0/1 -5 1 or -1 5 -1/ 0 1 0 0 -1 0/ if pixels brightness is less than min, set it to min/ if pixels brightness is larger than max, set it

31、to maxtemplate class laplacianFilter:public _filterMaskpublic :laplacianFilter():_filterMask(3, 3) pixelType response()int ret = (int )( 5*( int ) d_mask 4)-(int ) d_mask 5+ d_mask 3+ d_mask 1+ d_mask 7);if(ret max)ret=max;return ret；/ 3*3Sobel 滤波器/ the mask is: -1 -2 -1-1 0 1/0 0 0 and -2 0 2/ 1 2

32、1 -1 0 1/ if pixels brightness is larger than max, set it to max template class sobelFilter:public _filterMaskpublic :sobelFilter():_filterMask(3, 3) pixelType response()int ret = : abs(d_masK 6+2*d_masl 7+d_mask 8- d_mask0- 2* d_mask 1 - d_masl2)+ : abs(d_masl 2+2*d_masK 5+d_mask 8- d_mask 0- 2* d_

33、mask3- d_masl 6);if (ret max)ret= max;return ret ;#endif数字图像处理算法实现 编程心得(1)2001414 班 朱伟 20014123摘要：关于空间域图像处理算法框架，直方图处理，空间域滤波器算法框架的编 程心得，使用GDI+(C+)一，图像文件的读取初学数字图像处理时，图像文件的读取往往是一件麻烦的事情，我们要面对各种各样的图像文件格式，如果仅用C+勺fstream库那就必须了解各种图像编 码格式，这对于初学图像处理是不太现实的，需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在 Win32平台上GDI+(C+)是不错的选择，不光使用上相对于

34、Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。Gdiplus:Bitmap类为我们提供了读取各类图像文件的接口，Bitm ap:LockBits 方法产生的Bit map Data类也为我们提供了高速访问图像文件 流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现，而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考 MSDI中GDI+文档中关于Bit map类和Bitm apData 类的说明。另外GDI+仅在 WindowsXP/2003上获得直接支持，对于 Windows2000 必须安装相关 DLL，或者安装有 Office 2003 ，Visual Studio

35、2003 .Net 等软 件。二，空间域图像处理算法框架(1) 在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处 理，对每个像素的处理使用相同的算法(或者是图像中的某个矩形部分)。即， 对于图像f(x,y),其中0Wx M,0 y N,图像为M*N大小，使用算法algo，则 f(x,y) = algo(f(x,y)。事先实现一个算法框架，然后再以函数指针或函数对象(functor,即实现operator。的对象)传入算法，可以减轻编程的工作量。如下代码便是一例：#ifndefPROCESSALGO_H#define PROCESSALGO_H#include #include

36、namespace nsimgtktemplate bool ProcessPixelsOneByOne (Gdiplus : Bitmap* const p_bitmap , Processor processor , unsigned int x, unsigned int unsigned int width , unsigned int height )if ( p_bitmap = NULL)return false ;if ( width + x p_bitmap - GetWidth ()|(height + y p_bitmap - GetHeight ()return fal

37、se ;GdiplusBitmapData bitmapDataGdiplus : Rect rect (x, y , width , height );if (p_bitmap - LockBits (&rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat , &bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;pixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData . ScanO;for (unsigned int row =0; row height ; +row)for

38、 (unsigned int col =0; col UnlockBits (&bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true ;#endifProcessPixelsOneByOne函数可以对图像中从(x,y)位置起始，width*height 大 小的区域进行处理。模板参数pixelType用于指定像素大小，例如在Win32平台 上传入unsigned char即为8位，用于8阶灰度图。模板参数 Processor为图像 处理算法实现，可以定义类实现void operator(pixelType *)函数，或者传入同样接口的函数

39、指针。如下便是一些算法示例(说明见具体注释):#ifndef SPATIALDOMAIN_H#define SPATIALDOMAIN_H#include #include namespace nsimgtk/ 8阶灰度图的灰度反转算法class NegativeGray8public :void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value 人=Oxff ;；/ 8阶灰度图的Gamm校正算法class GammaCorrectGray8private :unsigned char d_s 256;public :GammaCorr

40、ectGray8: GammaCorrectGray8( double c , double gamma；void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;；/ 8阶灰度图的饱和度拉伸算法class ContrastStretchingGray8private :unsigned char d_s 256;public :ContrastStretchingGray8 : ContrastStretchingGray8 (double al , double bl , unsigned int

41、x1,double a2 , double b2, unsigned int x2 , double a3 , double b3);void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;/ 8阶灰度图的位平面分割，构造函数指定位平面号class BitPlaneSliceGray8private :unsigned char d_s 256;public :BitPlaneSliceGray8 (unsigned char bitPlaneNum );void operator ()( unsi

42、gned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;；#endif/上述类中各构造函数的实现代码，应该分在另一个文件中，此处为说明方便，一并列岀#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkGammaCorrectGray8: GammaCorrectGray8( double c, double gammadouble temp;for (unsigned int i =0; i 255 | x2 255 | x1 x1 )for (unsigned int i =0; i

43、 256; +i)d_s i = i ;elsedouble tmp ;for(unsignedint i =0; ix1; +i)tmp = ceil(a1*double (i)+b1);d_s i =(unsignedchar) tmp;for(unsignedint i =x1;i x2; +i)tmp = ceil ( a2*double (i)+ b2); d_s i = (unsigned char)tmp;for(unsigned int i =x2; i 256; +i )tmp = ceil ( a3*double (i)+ b3);d_s i = (unsigned cha

44、r)tmp;BitPlaneSliceGray8 : BitPlaneSliceGray8 (unsigned char bitPlaneNum )unsigned char bitMaskArray 8=0x01, 0x02, 0x04, 0x08,0x10, 0x20, 0x40, 0x80;for (unsigned int i =0; i bitPlaneNum ) * 255;d_s i = tmp ;(2) 直方图在GDI+1.0中没有获得支持，我们必须自行实现。直方图相关的处理 在数字图像处理中占有重要地位，可以通过它获取图像灰度级的统计信息，且可 以通过直方图进行一些重要的图像

45、增强技术，如直方图均衡化，直方图规定化， 基本全局门限等。下面是获取8阶图像直方图的算法实现：namespace nsimgtkbool GetHistogramNormalizeGray8 (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , float *histogramArray ) if ( p_bitmap = NULL | histogramArray = NULL)return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (0, 0, p_bitmap -GetWidth (), p_bitmap -GetHeight ();if (p_bitmap -LockBits (&rect , Gdiplus : ImageLockModeRead PixelFormat8bpplndexed ,&bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;unsigned char * p