基于vc的數(shù)字圖像處理軟件的開發(fā)(參考版)
2025-06-27 15:51本頁面
【正文】 要注意的是，我們處理的雖然是二值圖，但實際上是256級灰度圖，不過只用到了0和255兩種顏色。圖314 LOG算子模板圖315常用的LOG算子是55的模板，如圖314所示。(a)同向水平 (b)同向垂直圖312 Sobel同性算子 使用Sobel算子進行邊緣檢測的效果如圖313：圖313 Sobel算子邊緣檢測由于噪聲點(灰度與周圍點相差很大的點)對邊沿檢測有一定的影響，所以效果更好的邊沿檢測器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。 (a)傳統(tǒng)水平 (b)傳統(tǒng)垂直 (c)Sobel水平 (d)Sobel垂直圖311 Sobel算子模板Sobel算子另一種形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有兩個，一個是檢測水平邊沿的，另一個是檢測垂直平邊沿的。下面是傳統(tǒng)模板與Sobel算子水平與垂直邊沿檢測模板。在邊沿檢測中，常用的一種模板是Sobel算子。噪聲的存在使基于導數(shù)的邊緣檢測方法效果明顯降低，在噪聲較大的情況下所用的邊緣檢測算子通常都是先對圖像進行適當?shù)钠交?，抑制噪聲，然后求導?shù)，或者對圖像進行局部擬合，再用擬合光滑函數(shù)的導數(shù)來代替直接的數(shù)值導數(shù)，如Canny算子等。這些邊緣檢測器對邊緣灰度值過渡比較尖銳且噪聲較小等不太復雜的圖像可以取得較好的效果。邊緣檢測室基于物體與背景之間在灰度(或紋理)特性上存在著某種不連續(xù)性(或突變性)進行的一種檢測技術(shù)。邊緣常常意味著一個區(qū)域的終結(jié)和另一個區(qū)域的開始。 膨脹的示意圖本軟件對圖37進行膨脹后，效果如圖310圖310 膨脹后的圖片 邊緣總是以強度突變的形式出現(xiàn)，可以定義為圖像局部特性的不連續(xù)性，如灰度的突變。圖39用公式表示為：D(X)={a | Ba↑X}=X B。本軟件進行腐蝕的效果如下，圖37為原圖，圖38為腐蝕后的圖片圖37 原圖圖38 腐蝕后的圖片膨脹可以看做是腐蝕的對偶運算，其定義是：把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba擊中X，我們記下這個a點。 腐蝕的示意圖圖36中X是被處理的對象，B是結(jié)構(gòu)元素。圖36本軟件對圖像的灰度直方圖統(tǒng)計效果如圖35：圖35 灰度直方圖把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我們記下這個a點，所有滿足上述條件的a點組成的集合稱做X被B腐蝕的結(jié)果?；叶戎狈綀D是灰度值的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度值的像素的個數(shù)。 灰度直方圖是數(shù)字圖像處理中一個最簡單、最有用的工具，它描述了一幅圖像的灰度級內(nèi)容。圖33 圖像旋轉(zhuǎn)示意圖 本軟件進行圖像旋轉(zhuǎn)功能如圖34： 圖34 圖像旋轉(zhuǎn) 點運算模塊包括圖片的灰度化、灰度直方圖功能。坐標系Ⅰ以圖像左上角點為坐標原點，向右為x軸正方向，向下為y軸正方向；而坐標系Ⅱ是以圖像的中心為原點，向右為x軸正方向，向上為y軸正方向。（3）將坐標系Ⅱ變回
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