【正文】 fpArray[k * iTempW + l]。 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 33 // 返回 return TRUE。 } // 更改光標(biāo)形狀 BeginWaitCursor()。 // 恢復(fù)光標(biāo) EndWaitCursor()。 // 解除鎖定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDocGetHDIB())。 // 釋放內(nèi)存 LocalUnlock(hNewDIBBits)。 l iTempW。 i lHeight iTempH + iTempMY + 1。 // 計算結(jié)果 FLOAT fResult。 * BOOL WINAPI Template(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, int iTempH, int iTempW, int iTempMX, int iTempMY, FLOAT * fpArray, FLOAT fCoef) { // 指向復(fù)制圖像的指針 LPSTR lpNewDIBBits。所以，研究將圖像處理結(jié)合彩色圖像，會讓數(shù)字圖像處理，有更大的發(fā)展空間。 Laplacian 算子是二階微分算子。 （ c）圖是經(jīng) Prewitt 算子處理后的圖像：對噪聲有抑制作用，抑制噪聲的原理是通過像素平均，但是像素平均相當(dāng)于對圖像的低通濾波，所以 Prewitt 算子對邊緣的定位不如Roberts 算子。同時還要編寫用來響應(yīng)用戶操作這些控制的代碼。本類庫 (MFC) 的層次結(jié)構(gòu) ，該 結(jié)構(gòu)包容了 Windows API 中的用戶界面部分，能夠很容易地以面向?qū)ο蟮姆绞浇? Windows 應(yīng)用程序。因此，在不知道物體尺度和位置的情況下，很難準(zhǔn)確確定濾波器的σ值。 （ 2） 在確定邊界附近的點位于亮區(qū)還是暗區(qū)時，也可利用 Laplace 算子。它可以檢測各個方向上的邊緣，減少細(xì)節(jié)的丟失。以下是用于檢測對角線方向不連續(xù)性的附加 Prewitt 和 Sobel 算子。 在 3 3 的圖像區(qū)域內(nèi)，第一行與第三行的差近似于對 x 的偏微分，第一列與第三列的差近似于對 y的偏微分。 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 13 第三章 邊緣檢測算法綜述 第一節(jié) 概述 圖像處理中大多數(shù)是針對數(shù)字圖像的，為了計算方便，常利用小區(qū)域模板進(jìn)行卷積來近似計算梯度。 2) 增強：增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點鄰域強度的變化值。所以可用二階導(dǎo)數(shù)過零點檢測邊緣位置，蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 12 而二階導(dǎo)數(shù)在過零點附近的符號確定邊緣像素在圖像邊緣的暗區(qū)或明區(qū)。 我們來看 圖 21第一排是一些具有邊緣的圖像示例，第二排是沿圖像水平方向的一個剖面圖，第三排和第四排分別為剖面的一階和二階導(dǎo)數(shù)。 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 10 第二章 邊緣檢測的基本概念 第一節(jié) 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 圖像中的邊緣檢測一般如下完成：執(zhí)行圖像場的空間差分，接著執(zhí)行一個閾值運算，來確定幅度劇烈改變的點。 只有精確的圖像邊緣檢測才能真正實現(xiàn)機器人視覺及圖像測量、衛(wèi)星遙感技術(shù)、 精確制導(dǎo)等技術(shù)。對圖像中物體的邊緣檢測能夠提取物體的關(guān)鍵特征或輪廓，可以用較少的比特數(shù) 表示圖像，達(dá)到壓縮圖像數(shù)據(jù)的目的。圖像邊緣是圖像中最基本的特征，是分析理解圖像的基礎(chǔ)。實際應(yīng)用中使用基于梯度和二階微分的邊緣檢測算子時，通常需要先對圖像進(jìn)行濾波平滑處理。至今提出的關(guān)于邊緣檢測的方法和理論尚存在不足之處，在某些具體情況下仍然無法很好的檢測出目標(biāo)物體的邊緣，難以找到一種普遍適應(yīng)性的邊蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 8 緣檢 測方法。 5) 圖像描述 圖像描述是圖像識 別和理解的必要前提。 3) 圖像增強和復(fù)原 圖像增強和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。 3. 通用性、靈活性高：盡管可視圖像成像體系中的設(shè)備規(guī)模和精度各不相同，但把圖像信號直接進(jìn)行 A/D 變換或記錄成照片，對于計算機來說都能用二維數(shù)組表示，即不管什么樣的圖像都可用 同樣的方法進(jìn)行處理。壓縮圖像的數(shù)據(jù)或從圖像數(shù)據(jù)中獲取更多信息。邊緣檢測一直以來都是圖像處理與分析領(lǐng)域的研究熱點。隨著信息高速公路、數(shù)字化地球概念的提出以及因特網(wǎng)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像以其信息量大，傳輸速度快，作用距離遠(yuǎn)等一系列優(yōu)點必將成為人類獲取信息的重要來源。 邊緣在邊緣檢測、圖像分割、模式識別、機器視覺等中有很重要的作用。諸如此類的圖像處理應(yīng)用領(lǐng)域都要用到圖像的分析和理解技術(shù)。 For medical 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 4 cancer cells from it, requirement can be identified by a relevant microscope of describing the shape of cancer cells. Such image processing applications with image analysis and understanding of the technology. Edge over the edge detection, image segmentation, pattern recognition and machine vision has very important role. Edge is the important foundation for edge detection, is also the basis of shape detection. Edge detection operators check every pixel fields and grayscale rate, also includes quantitative determination of direction. Most use based on directional derivative deconvolution method for masking. The earliest puts forward some of edge detection based on gradient, such as Roberts operator, operator Prewitt operator, Sobel operator, Kirsch operator, optimal operator in classical edge detection operator is developed on the basis of, this kind of method is obtained according to the signaltonoise ratio of edge detection for improving the optimal filter, the traditional operator function of noise, such as gaussian Laplace operator. Finally by vc + + to achieve various algorithms, and pare various algorithms. Keywords： Image processing, edge detection, algorithm, convolution 蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計 5 前言 數(shù)字圖像處理技術(shù)起源于 20 世紀(jì) 20年代，經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事的各個領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟中發(fā)揮著越來越大的作用。邊緣廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間，基元與基元之間，因此它也是圖像分割所依賴的重要特征。數(shù)字圖像處理是利用計算機（或數(shù)字技術(shù)）對圖像信息進(jìn)行加工處理，以改善圖像的質(zhì)量。因此，在傳送和復(fù)制圖像時，只在計算機內(nèi)部進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)不會丟失或遭破壞，這樣使數(shù)字圖像處理不會因圖像的存儲、傳輸或復(fù)制等一系列變換操作導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化，從而保持再現(xiàn)性。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。這一方面是由于邊緣檢測本身的重要性，另一方面也反映了邊緣檢測課題的深度和難度。與基于梯度的邊緣檢測算子相比，拉普拉斯算子對噪聲更加敏感，增強了噪聲對圖像的影響。物體形狀、物體邊界、位置遮擋、陰影輪廓及表面紋理等重要視覺信息在圖像中均有邊緣產(chǎn)生。 圖像信息是可以進(jìn)行壓縮的，因為原始數(shù)據(jù)存在著大量的冗余信息，同時人的視覺具有”掩蓋效應(yīng)”，所以在圖像傳輸時可以對某些信息進(jìn)行一定程度上的丟失，以達(dá)到較大的壓縮比。輸出一種決策，確定物體應(yīng)歸屬的類別。第四章介紹 算法 的 VC++實現(xiàn)和結(jié)果分析。 這種不連續(xù)?？梢岳们髮?dǎo)數(shù)的方法方便的檢測到，一般常用一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。在這兩個階躍之間有一個過零點，它的位置正對應(yīng)原始圖像中邊緣的位置。 第三節(jié) 邊緣檢測的一般步驟 一般來說，邊緣檢測的算法有如下四個步驟： 1) 濾波：邊緣檢測算法主要是基于圖像增強的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器 的性能。這是由于大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣 出現(xiàn)在圖像某一像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。邊緣的方向角由最大梯度的方向決定。 另外， 只要對以上的 Prewitt 和 Sobel 算子稍做變化，就能使他們在對角線方向反應(yīng)敏感。最大響應(yīng)掩模的序號構(gòu)成了對邊緣方向的編碼。 這時，須先對圖像進(jìn)行平滑處理。大σ 值的濾波器在平滑相互鄰近的兩個邊緣時，可能會將它們連在一起，這樣只能檢測出一個邊緣。它是一個全面的應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境，使用它 可以 充分利用具 有面向?qū)ο筇匦缘? C++ 來開發(fā)出專業(yè)級的 Windows 應(yīng)用程序。下一步，是 用 C++語言 實現(xiàn)代碼。經(jīng)分析，由于 Robert 算子 通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應(yīng)，故采用上述算子檢測的邊緣圖像常需做細(xì)化處理，邊緣定位的精度不是很高。 .，可以檢測各個方向上邊緣，減少細(xì)節(jié)丟失，但同時增加了計算量。 二．本次圖像處理只能處理 256 色位圖，也就是灰度圖，而目前彩色圖像提高用的更加普遍，它能提 供更豐富的圖像信息，能使數(shù)字圖像處理結(jié)果更準(zhǔn)確。 * * 說明 : * 該函數(shù)用指定的模板（任意大?。﹣韺D像進(jìn)行操作，參數(shù) iTempH 指定模板 * 的高度，參數(shù) iTempW 指定模板的寬度，參數(shù) iTempMX 和 iTempMY 指定模板的中心 * 元素坐標(biāo)，參數(shù) fpArray 指定模板元素， fCoef 指定系數(shù)。 LONG l。 // 行 (除去邊緣幾行 ) for(i = iTempMY。 k++) { for (l = 0。 } }