2个回答
2009-04-02
展开全部
将常用的检测实现公式列出如下:
Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;
Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|
+|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;
拉普拉斯算子:G[I,j]=|f[i+1,j]+f[i-1,j]+f(i,j+1)+f[i,j-1]-4f[i,j]|;
其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。
不过用robert算法实现的没有找到具体的源代码,下面有一个Sobe算子实现的:
在视图类中定义的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)
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);
}
具体的分析给你一个链接吧:
http://www.builder.com.cn/2007/1116/637870.shtml
Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;
Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|
+|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;
拉普拉斯算子:G[I,j]=|f[i+1,j]+f[i-1,j]+f(i,j+1)+f[i,j-1]-4f[i,j]|;
其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。
不过用robert算法实现的没有找到具体的源代码,下面有一个Sobe算子实现的:
在视图类中定义的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)
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);
}
具体的分析给你一个链接吧:
http://www.builder.com.cn/2007/1116/637870.shtml
参考资料: http://www.builder.com.cn/2007/1116/637870.shtml
光点科技
2023-08-15 广告
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
点击进入详情页
本回答由光点科技提供
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询