【正文】 *(m_pImgDataOut+i*lineByte+j*pixelByte+k)=t。 由于我們關(guān)心的是邊緣點位置而不是其周圍的實際灰度差 , 因此 , 一般都選擇與方向無關(guān)的邊緣檢測算子。si n c osy x y???? 39。如果我們1 2 1 0 0 0 1 2 1 1 0 1 2 0 2 1 0 1 a b a 0 0 0 a b a a 0 a b 0 b a 0 a 長春大學光華學院 畢業(yè)設(shè)計（論文）專用紙 共 30 頁 第 17 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 取 a=1/8， b=1/4 則得到的就是 1/8 乘 Sobel 算子。它是最早分析圖像中的邊緣、線、模型和圖形學的文章。以像素為單位； int m_imgHeight。//指向整個 DIB 的指針 (包含BITMAPFILEHEHEDER,BITMATPINFOHEADER ,和顏色表 ) LPBITMAPINFOHEADER m_pInfoHead?？梢詫IB 的格式進行控制，因為我們可以指定每個像素的顏色位數(shù)，并且可以指定是否對它進行壓縮。 BYTE rgbRed。 biPlanes：必須是 1，不用考慮。 第 2部分為位圖信息頭 BITMAPINFOHEADER，它也是一個結(jié)構(gòu)，其定義如下： typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{ DWORD biSize。 Cbitmap 類封裝了 Windows GDI 位圖，同時提供了一些位圖的成員函數(shù)。通過顏色索引表來表示圖像， 16種狀態(tài)可以用 4 位 (bit)表示，所以一個像素要用半個字節(jié)。為了防止閃爍，每秒要重復幾十次掃描過程。圖像的扭曲校正功能可以對變形的圖像進行幾何校正，從而得出準確的圖像。無論是顯示器還是打印機，都是畫圖給用戶看。 對圖像邊緣檢測評價的研究和對評價系統(tǒng)的研究越來越得到關(guān)注。 圖像上顏色相近的像素連在一起形成了不同的區(qū)域而不同的區(qū)域間的邊緣表現(xiàn)為顏色灰度的躍變。 序號 (學號 )： 040740525 長春大學光華學院 畢 業(yè) 設(shè) 計 （ 論 文 ） 基于 MFC 的圖像邊緣檢測提取算法仿真 姓 名 系 別 信息工程系 專 業(yè) 計算機技術(shù)與科學 班 級 指導教師 2020 年 6 月 15 日 長春大學光華學院 畢業(yè)設(shè)計（論文）專用紙 I ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 基于 MFC 的圖像邊緣檢測提取算法仿真 [摘要 ] 本論文是要通過計算機仿真的方法來實現(xiàn)對圖像邊緣的提取，并生成新的圖像，新的圖像只含有邊緣，無其他的顏色信息。邊緣檢測就是利用微分等方法通過對灰度躍變的分析尋找圖像上區(qū)域邊緣的技術(shù)，對數(shù)字圖像，通常使用卷積或類似卷積的方法來實現(xiàn)對灰度的分析。 將現(xiàn)有的算法應(yīng)用于工程實際中。這圖就抽象為 CDC。 (3)圖像增強 圖像增強主要是突出圖像中重要的信息 ，同時減弱同時減弱或去除不需要的信息。我們常說的屏幕分辨率為1024*768 像素，刷新頻率為 85Hz，意思是每行掃描 1024 像素，一共要掃描768 行，每秒重復掃描屏幕 85 次。整個圖像要用 200*200*，即 20200 字節(jié)，再加上顏色表占用 3*16=48 字節(jié)，也不過 20208 字節(jié)。在使用 CBitmap 對象時，首先要創(chuàng)建一個 Cbitmap 對象，然后把它選進設(shè)備環(huán)境中，再調(diào)用其成員函數(shù)進行處理，使用完畢后，把它從設(shè)備環(huán)境中選出并刪除。 LONG biWidth。 biBitCount：指定表示顏色時藥用到的位數(shù)，常用的值為 1(黑白二色圖 )、4(16色圖 )、 8(256色 )、 24(真彩色圖 )，新的“ .bmp”格式支持 32 位色 biCompression：指定位圖是否壓縮，有效的值為 BI_RGB， BI_RLE8，BI_RLE4， BI_BITFIELDS(都是一些 Windows 定義好的常量 )。 該顏色的紅色分量。如果使用了壓縮格式，就必須對 GetDIBits 進行兩次調(diào)用，一次用于計算需要的內(nèi)存，另一次來產(chǎn)生 DIB 數(shù)據(jù)。//圖像信息頭指針； HPALETTE m_hPalette。//圖像的 高，以像素為單位； }。作者提出的系統(tǒng)是第一個 3D 視覺系統(tǒng) ,其中有許多后來被大家常用的算子。 哪一個算子比較好？這個問題的答案取決于圖像的噪聲，如果在每個點噪聲都是相同的，那么 Prewitt 算子是比較好的；如果靠近邊緣的噪聲是沿著邊緣的 2 倍，那么 Sobel 算子是比較好的。 39。用拉普拉斯算子檢測邊緣就是估算拉普拉斯算子的輸出 , 找出它的零點位置。 算子的實現(xiàn) ： [1] for(i=1。 if(t255) t=255。據(jù)此 , 對數(shù)字圖像的每個像素取它的關(guān)于 X 方向和 Y 方向的二階差分之和的相反數(shù) , 即 Laplacian 算子的相反數(shù) : 2( , ) ( , ) ( 1 , ) ( 1 , ) ( , 1 ) ( , 1 ) 4 ( , )G i j f i j f i j f i j f i j f i j f i j? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式 [6] (, )Gi j 稱為邊緣圖像。39。 利用這兩個模板對當前像 素進行卷積，得到的方向?qū)?shù)為 )2(2 )2(2 bag bag yx ?? ?? ?? [6] 公式 因此當前像素處的梯度的大小為 : 22)2(2 ?? ??? baG [4] 公式 顯然要有 : 1)2(2 ??ba [4] 公式 如果我們?nèi)?a=b=1/6 則得到的模板就是 1/6 乘 Prewitt 算子 。這是一篇大家都應(yīng)該閱讀的論文。//圖像的寬。//每個像素占的位數(shù)； private: LPBYTE m_pDib。 GetDIBits：該函數(shù)利用申請到的內(nèi)存，由 GDI 位圖來構(gòu)造 DIB。 該顏色的綠色分量。 biHeight：指定圖像的高度，單位是像素。 bfOffBits：為從文件頭到實際的位圖數(shù)據(jù)的偏移字節(jié)數(shù)。我們可以將 GDI 位圖數(shù)據(jù)在同一臺計算機內(nèi)的不同應(yīng)用程序間任意傳遞，但是由于其對設(shè)備的依賴性，在不同長春大學光華學院 畢業(yè)設(shè)計（論文）專用紙 共 30 頁 第 9 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 類型計算機間的傳遞是沒有任何意義的。例如表的第0 行為 (255， 0， 0)，表示紅色，那么當某個像素為紅色時，只需要標明 0即長春大學光華學院 畢業(yè)設(shè)計（論文）專用紙 共 30 頁 第 8 頁 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 可。顯示時采用掃描的方式：電子槍每次從左到右掃描一行，為每個像素著色，然后再從上到下掃描整個屏幕，利用人眼的視覺暫留效應(yīng)就可以顯示出一屏完整的圖像。幾何處理是最常見的圖像處理手段，幾乎任何圖像處理軟件都提供了最基本的圖像縮放功能。 CDC 設(shè)備文本。 對特殊圖像邊緣檢測的研究 越來越得到重視，目前有很多針對立體圖像、彩色圖像、多光譜圖像、合成孔徑雷達圖像、深度圖像、紋理圖像、超聲圖像、計算機斷層掃描、磁共振圖像、共聚焦激光掃描顯微鏡圖像以及運動圖像等特殊圖像的邊緣檢測技術(shù)的研究。由此看出邊緣的定義與算法有關(guān)，同時邊緣的定義以像素灰度的躍變?yōu)榛A(chǔ)。在通過用計算機進行仿真的過程中，演示仿真系統(tǒng)是使 用 VC++ 來編寫的，應(yīng)用了面向?qū)ο蟮木幊趟枷?，并使?C++語言實現(xiàn)。 邊緣檢測的研究背景及意義 利用計算機進行圖像處理有 兩個目的：一是生產(chǎn)更適合人類觀察和識別的圖像；二是希望能由計算機自動識別和理解圖像。 在此本可以將使用 VC++ 編程設(shè)計軟件對邊緣檢測技術(shù)的的各個算法進行仿真編程，來分析和比較各個算法的功能和效果，以便更深入的了解圖像邊緣檢測技術(shù)。 CDC與其他 GDI(圖形設(shè)備接口 )一起，完成文字和圖形、圖像的顯示工作。本論文所研究的范圍就是屬于圖像的增強。一般刷新頻率大于 80Hz 時，人眼感受不到因屏幕刷新而產(chǎn)生的閃爍，這種顯示器被 稱為位映像設(shè)備。這樣一幅圖像整個占用的字節(jié)數(shù)只是用前面方法表示的 1/6。 (DIB) DIB 是設(shè)備無關(guān)位圖 (DeviceIndependent Bitmap)的縮寫，它自帶顏色信息，因此調(diào)色板管理非常容易。 LONG biHeight。需要注意，Windows 位 圖可以采用 RLE4 和 RLE8 的壓縮格式，但是使用不經(jīng)常。 BYTE rgbReserved。 CreateDIBitmap：該函數(shù)從 DIB 出發(fā)來創(chuàng)建 GDI 位圖。//調(diào)色板指針； int m_pColorTableLength。 通過 BMP文件讀取的方式生成 DIB，也可以通過參數(shù)的傳遞方式生成 DIB，本類始終都是一次為 DIB 的指針 m_pdib 分配內(nèi)存。它使用了三維物體的多邊形模型 ,通過計算圖像中的灰度數(shù)據(jù)尋找圖像中的“塊”然后對他最適當?shù)谋硎?，最后通過匹配來尋找物體。也就是算子的好壞取 決于噪聲的結(jié)構(gòu) 。 39。離散情況下 , 拉普拉斯算子有幾種不同的模板計算形式 : 2?? 或 或 由于拉普拉斯算子是一個二階導數(shù) , 它將在邊緣處產(chǎn)生一個陡峭的零交叉。im_imgHeight1。 t=sqrt(x*x+y*y)+。 對屋頂狀邊緣 , 在邊緣點的二階導數(shù)取極小值。c os si nx x y???? 39?？偟倪^程是： 222 ))()(( T hr e s hPMPME HV ????? 公式 Sobel 算子和 Prewitt 算子的不同就在于使用的模板不一樣： [5] S1= S2= 我們假設(shè)圖像的灰度滿足下面這個關(guān)系： ??? ??? yxM yx , [7] 公式 當前像素 3 3 鄰域內(nèi)像素值為 ???????????????????? ???????? ??????????????????? [7] 公式 定義垂直算子和水平算子形如： [5] 之所以這樣定義是為了滿足對稱性和電路設(shè)計的需要。Machine Perception of 3D Solids 是 Roberts 在 1963 年寫的 (MIT)博士畢業(yè)論文。//計算顏色表的長度； protected: int m_imgWidth。//圖像顏色表指針； int m_nBitPixel。 StrechDIBits：該函數(shù)按照與 StretchBlt 函數(shù)類似的方式將 DIB 直接顯示 在顯示器或打印機上。 該顏色的藍色分量 BYTE rgbGreen。 長春大學光華學院 畢業(yè)設(shè)計（論文）專用紙 共 30 頁 第 11 頁