【正文】 （ 6） 檢測(cè)的靈敏度受邊緣方向影響應(yīng)該小。 （ 2） 邊緣定位的要求要高。 但是當(dāng)我們輸入較大的圖片時(shí)， 運(yùn)算 速度偏慢。 } } 程序運(yùn)行的結(jié)果見圖 316，圖 317 所示： 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 29 圖 316 二值處理后的圖片 圖 317 Canny 檢測(cè)后的圖片 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 30 第 4 章 設(shè)計(jì)的測(cè)試與運(yùn)行 設(shè)計(jì)測(cè)試環(huán)境 測(cè)試安裝的操作系統(tǒng)是 Windows XP，在安裝了 CCS 集成開發(fā)環(huán)境后，在 CCS環(huán)境下，即 可 進(jìn)行本設(shè)計(jì)的測(cè)試與運(yùn)行。 Color cc = (rr, gg, bb)。 fyb = b3 b4。 b2 = 。 gg = (fxg) + (fyg) + 128。 g3 = 。 if (rr 0) rr = 0。 r4 = 。 c4 = (i, j + 1)。 j = 2。// //把圖片中的圖片傳給一個(gè)ＢＩＴＭＡＰ類型 Bitmap box1 = new Bitmap()。 int rr, gg, bb。 Color c2 = new Color()。但是 傳統(tǒng)Canny 算子在 22 的鄰域內(nèi)求有限差分均值來計(jì)算梯度幅值的算法 ， 對(duì)邊緣的定位比較準(zhǔn)確 ， 但對(duì)噪聲過于敏感 ， 容易檢測(cè)出假邊緣和丟失一些真實(shí)邊緣的細(xì)節(jié)部分，實(shí)驗(yàn)效果不好。 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 26 圖 314 二值處理后的圖片 圖 315 Roberts 檢測(cè)后的圖片 在現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算法中 Canny 算法是一種較好的方法 ， 并得到廣泛應(yīng)用 。因此 ， Canny 算子可能會(huì)引入偽邊緣點(diǎn)。 } } = temp。 result = (int)((p0 p3) * (p0 p3) + (p1 p2) * (p1 p2))。 p0 = (int)( * pixel[0].R + * pixel[0].G + * pixel[0].B)。 i++) { pixel[0] = (i, j)。 for (j = height 2。 Bitmap process = (Bitmap)。 算法說明：設(shè)圖像當(dāng)前像素為 f（ i,j） ,輸出圖像當(dāng)前像素為 g(i,j),在這里我采用了 Roberts 交叉算子來進(jìn)行邊緣檢測(cè)，該算子為邊緣檢測(cè)提供了一種簡(jiǎn)單的近似方法： ( , ) | ( , ) ( 1 , 1 ) | | ( 1 , ) ( , 1 ) |g i j f i j f i j f i j f i j? ? ? ? ? ? ? ? （ 311） 下面是這部分的代碼 : 0 0 － 1 0 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 24 Private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { if ( != null) { = true。 = box1。 if(bb255) bb=255。 b5=。 b1=。 fxg=4*g3g1g2g4g5。 g2=。 rr=(fxr)*5+128。 r4=。 c5 = (i, j + 1)。 j++) { c1=(i,j1)。 for (i = 1。// int g1, g2, g3, g4, g5,fxg。 Color c4 = new Color()。 算法說明：設(shè)圖像當(dāng)前像素為 f（ i,j） ,輸出圖像當(dāng)前像素為 g(i,j).則拉普拉斯四鄰域微分算子時(shí)的輸出圖像 g(i,j)為： abs(4*f(i,j)f(i,j1)f(i1,j)f(i+1,j)f(i+1,j)+f(i,j+1)) （ 39） 下面是這部分的代碼： private void button5_Click(object sender, EventArgs e) { if ( != null) { = true。這里 模 板 基 本 要求是對(duì)應(yīng)中心像素的系數(shù)應(yīng)是正的 ， 而對(duì)應(yīng)中心像素臨近像素的系數(shù)應(yīng)是負(fù)的 ， 且所有系數(shù)的和應(yīng)該是零 ， 這 樣不會(huì)產(chǎn)生灰度偏移 。 } ()。 if(rr0) rr=0。 r9=。 r5=。 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 18 r1=。 c6 = (i1,j1)。 c2 = (i1,j)。iwidth2。 int height = 。 Color c7 = new Color()。 Color c3 = new Color()。 算法說明：對(duì)數(shù)字圖像的每個(gè)像素 f(i,j),考察他的上下左右鄰域灰度的加權(quán)值，把各方向上的灰度值加權(quán)之和作為輸出，可以達(dá)到提取圖像邊緣的效果。適當(dāng)取門限 TH,如果 R ( i , j) ≥ TH 則為階躍邊緣點(diǎn)。它由下式給出： 1222()s dx dy?? （ 34） Sobel 算子是 33 算子模板。 else (i, j, cc2)。 j 。 //圖象閾值 .Text = 圖象閾值為 + ()。 } for (k = 0。 } max = b[0]。 k 256。 } //計(jì)算灰度均值 for (t = 1。 r++) { if (h[i, j] == r) tt[r] = tt[r] + 1。 i++) { for (j = 1。 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 13 r = 。 i 。 Color cc2 = (0, 0, 0)。 double max。 double u = 0。 int r。 二值處理的代 碼如下： private void 二值化 _Click(object sender, e) 湖南人文科技學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì) 12 { double num。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上（比如紋理不同），可以將這個(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來分割該圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實(shí)用的圖像處理中，以二值圖像處理實(shí)現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對(duì)圖像做進(jìn)一步處理時(shí)，圖像的集合性質(zhì)只與 像 素值為0 或 255 的點(diǎn)的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級(jí)值，使處理變得簡(jiǎn)單，而且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。 不過在這里指明的是，在 GDI+中圖像存儲(chǔ) 的 格式是 BGR而非 RGB，即其順序?yàn)椋?Blue、 Green、 Red。 ( , , )R G B M A X R G B? ? ? （ 31） 平均值法：平均值法使每個(gè)像素點(diǎn)的 RGB 值等于原像素點(diǎn)的 RGB 值的平 均值，即 ( ) / 3R G B R G B? ? ? ? ? （ 32） 加權(quán)平均法：加權(quán)平均法根據(jù)需要指定每個(gè)像素點(diǎn) RGB 的 權(quán)數(shù)，并取其加權(quán)平均值，即 ( ) / 3r g bR G B W R W G W B? ? ? ? ? ? ? ? （ 33） rW 、 gW 、 bW 表示 RGB 的權(quán)數(shù)，均大于零，通過取不同的權(quán)數(shù)可實(shí)現(xiàn)不同的效果。 這 里， 引入灰度圖像的概念：灰度圖像是一種具有從黑到白 256 級(jí)灰度色域等級(jí)的單色圖像 ， 該圖像中的每個(gè)像素用 8 位數(shù)據(jù)表示，因此像素點(diǎn)值介于黑白間的 256 種灰度中的一種。 (x, y, (Result, Result, Result))。 Result = Result b ? Result : b。 switch (iType) { case 0://平均值法 Result = ((r + g + b) / 3)。 r = 。 x width。 Bitmap process = (Bitmap)。 if ( != null) { = true。 數(shù)字圖像圖形預(yù)處理 數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域的識(shí)別、區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，圖像理解和分析的第一步往往就是邊緣檢測(cè)，目前它已成為機(jī)器視覺研究領(lǐng) 域最活躍的課題之一，在工程應(yīng)用中占有十分重要的地位。 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程圖 圖 32 系統(tǒng)流程圖 本系統(tǒng)可 以實(shí)現(xiàn)彩色圖片和黑白圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)功能，當(dāng)輸入一個(gè)彩色圖片以后，必須將圖片進(jìn)行灰度處理，然后在選擇算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)功能。該 程序 通過調(diào) 用該類里的靜態(tài)成員函數(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的圖像處理功能了。 （ 5） 執(zhí)行程序 待 程序編譯成功下載到芯片后，點(diǎn)擊菜單欄中的“ De