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1、谈VC编程实现数字图像的边沿检测数字图像的边沿检测是图像分割、目标区域的识别、区域外形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沿检测，目前它以成为机器视觉探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。本文向读者简单先容一下这个技术，并给出了在VisualC环境下实现的代码。 所谓边沿就是指图像局部亮度变化最明显的部分，它是检测图像局部变化明显变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的明显变化可以用梯度来表示，以边沿检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边沿检测的实现： 对于数字图像，可以用一阶差分代替
2、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，可以用两个分量的尽对值之和表示，即： G[f(x,y)]={[△xf(x,y)][△yf(x,y)]}
3、△xf(x,y)
4、
5、△yf(x,y)
6、; Sobel梯度算子是先做成加权均匀，再微分，然后求梯度，即： △xf(x,y)=f(x-1,y1)2f(x,y1)f(x1,y1)-f(x-1,y-1)-2f(x,y-1)-f(x1,y-1); △yf(x,y)=f(x-1,y-1)2f(x-1,y)
7、f(x-1,y1)-f(x1,y-1)-2f(x1,y)-f(x1,y1); G[f(x,y)]=
8、△xf(x,y)
9、
10、△yf(x,y)
11、; 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(x1,y-1)f(x-1,y)f(x,y)f(x1,y)f(x-1,y1)f(x,y1)f(x1,y1)我在视图类中定义了响应菜单命令的边沿检测Sobel算子实现灰度图像边沿检测的函数：voidCDibVieent(); HDIBhdib; unsignedchar*hData; unsignedchar*data; hdib=pDoc->m
12、_hDIB; BeginAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib); hData=lpbi*(LPDodifiedFlag(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=(unsignedchar*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle); AfxGetApp()->BeginWaitCursor
13、(); inti,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)&&((i1)biWidth)&&((j-1)>=0)&&((j1)biHeight)) {//对于图像四面边界处的向素点不处理 buf1=(int)*(hData(i1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j-1)) 2*(int)*(hData(i1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*
14、8)(j)) (int)(int)*(hData(i1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j1)); 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)(j1)); //x方向加权微分
15、 buf2=(int)(int)*(hData(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j1)) 2*(int)(int)*(hData(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j1)) (int)(int)*(hData(i1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j1)); buf2=buf2-(int)(int)*(hData(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j-1)) -2*(int)(int)*(h
16、Data(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)(j-1)
