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1、VC编程实现数字图像的边缘检测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VisualC++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
2、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)]}
3、△xf(x,y)
4、+
5、△yf(x,y)
6、; 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
7、-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)]=
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(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：voidCDibView::OnMENUSobel()//灰度图像数据的获得参见天极网9.
12、10日发表的拙作//VC数字图像处理一文{ HANDLEdata1handle; LPBITMAPINFOHEADERlpBi; CDibDoc*pDoc=GetDocument(); HDIBhdib; unsignedchar*hData; unsignedchar*data; hdib=pDoc->m_hDIB; BeginWaitCursor(); lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib); hData=lpbi+*(LPDWORD)lpbi+256*sizeof(RGBQUAD)
13、; //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=(unsignedchar*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle); AfxGetApp()->BeginWaitCursor(); inti,j,buf,buf1,buf2; for(j=0;jbi
14、Height;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)(i
15、nt)*(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 buf
16、2=(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
