【正文】 下面的函數(shù) ButterWorthHighP。 // 更新視圖 pDocUpdateAllViews(NULL)。 // 恢復(fù)光標形狀 EndWaitCursor()。 } } // 釋放內(nèi)存 delete []pUnchImage。 xnWidth。 ynHeight。 } } // 調(diào)用高通濾波函數(shù)進行 圖像增強 HighPassFilterEnhance(pUnchImage, nWidth, nHeight, 50) 。 xnWidth。 ynHeight。 // 開辟內(nèi)存，存儲圖像數(shù) 據(jù) ,該 數(shù)據(jù)的存儲 不是 DWORD 對齊的 unsigned char * pUnchImage = new unsigned char[nWidth*nHeight]。 int nHeight= 。 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 39 CSize sizeImage = pDibGetDimensions()。 } // 循環(huán)控制變量 int y。 // 判斷是否是 8bpp 位圖 if (lpBMIHbiBitCount != 8) { // 提示用戶 MessageBox(目前只支持 256 色位圖的圖 像分割！ , 系統(tǒng)提示 , MB_ICONINFORMATION | MB_OK)。 CDib * pDib = pDocm_pDibInit。 /************************************************************************* * * \函數(shù)名稱： * OnEnhanceSharpFreq() * * \輸入?yún)?shù) : * 無 * 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 38 * \返回值 : * 無 * * \說明 : * 該函數(shù)利用高通濾 波實現(xiàn)圖像 增強 * ************************************************************************ */ void CImageProcessingView::OnEnhanceSharpFreq() { // TODO: Add your mand handler code here //更改光標形狀 BeginWaitCursor()。 } 實現(xiàn)函數(shù) HighPassFilterEnhance()后 ，在菜單“ 圖像增強”添加菜單項“理想高通 濾波”。 pCTData = NULL。 } } // 釋放內(nèi)存 delete pCTData。 unchValue = (unsigned char) max( 0 , min ( 255 , ( sqrt (dReal * dReal + dImag * dImag ) + 100 )))。 dReal = pCTData[y*nTransWidth + x].real() 。電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 37 嚴格來講這種處理 // 相當(dāng)于增加了一些低頻分量（在頻率 (0,0)）。 xnWidth。 ynHeight。 } } // 經(jīng)過濾波的圖像進行反 變換 IFFT_2D(pCFData, pCTData, nWidth, nHeight)。 xnRadius。 ynRadius。 } } // 傅立葉正變換 DIBFFT_2D(pCTData, nWidth, nHeight, pCFData) 。 x++) { unchValue = lpImage[y*nWidth +x]。 y++) { for(x=0。 } } 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 36 // 把圖像數(shù)據(jù)傳給 pCTData for(y=0。 xnTransWidth。 ynTransHeight。 pCFData=new plexdouble[nTransWidth * nTransHeight]。 // 濾波的半徑不能超過頻 域的最大半 徑 if(nRadiusnTransWidth1 || nRadiusnTransHeight1) { return 。 dTmpTwo = pow(2,dTmpTwo) 。 // 計算進行傅立葉變換的 點數(shù) （ 2 的整數(shù)次 冪） dTmpOne = log(nHeight)/log(2)。 dTmpTwo = pow(2,dTmpTwo) 。 // 計算進行傅立葉變換的 點數(shù) （ 2 的整數(shù)次冪） dTmpOne = log(nWidth)/log(2)。 double dReal。 // 指向時域數(shù)據(jù)的指針 plexdouble * pCTData 。 int nTransHeight。 double dTmpTwo 。 int x 。注意，這個指針指 向的數(shù)據(jù)區(qū)不能是 CDib 指向的數(shù) * 據(jù)區(qū)，因為 CDib 指向的數(shù)據(jù)區(qū)的每 一行是 DWORD 對齊的。 下面的函數(shù) HighPassFilterEnhance()利用理想高 通濾波實現(xiàn)了圖像銳化，其具體代 碼實現(xiàn)如下 所示。 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 33 // 更新視圖 pDocUpdateAllViews(NULL)。 // 恢復(fù)光標形狀 EndWaitCursor()。 } } // 釋放內(nèi)存 delete []pUnchImage。 xnWidth。 ynHeight。 180 } } // 調(diào)用 LinearSharpen 函數(shù)進行圖像 銳化增強 LinearSharpen(pUnchImage, nWidth, nHeight) 。 xnWidth。 ynHeight。 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 32 // 開辟內(nèi)存，存儲圖像數(shù) 據(jù) ,該 數(shù)據(jù)的存儲 不是 DWORD 對齊的 unsigned char * pUnchImage = new unsigned char[nWidth*nHeight]。 int nHeight= 。 CSize sizeImage = pDibGetDimensions()。 } // 循環(huán)控制變量 int y。 // 判斷是否是 8bpp 位圖 if (lpBMIHbiBitCount != 8) { // 提示用戶 MessageBox(目前只支持 256 色位圖的圖 像分割！ , 系統(tǒng)提示 , MB_ICONINFORMATION | MB_OK)。 CDib * pDib = pDocm_pDibInit。 /************************************************************************* * * \函數(shù)名稱： * OnEnhanceSharp() * * \輸入?yún)?shù) : * 無 * * \返回值 : * 無 * 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 31 * \說明 : * 該函數(shù)利用 Laplacian 算子實現(xiàn)圖像的銳 化 * ************************************************************************* */ void CImageProcessingView::OnEnhanceSharp() { //更改光標形狀 BeginWaitCursor()。 } 實現(xiàn)函數(shù) LinearSharp()后，在菜單“圖像增強 ”添加 菜單項“圖像銳化”。 } } delete []pdGrad 。 xnWidth 。 ynHeight 。 } 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 30 // 梯度值寫入內(nèi)存 *(pdGrad+y*nWidth+x)=dGrad。 xx3。 yy3。 nTmp[2][2] = lpImage[(y+1)*nWidth + x + 1 ] 。 // 模板第三行 nTmp[2][0] = lpImage[(y+1)*nWidth + x 1 ] 。 nTmp[1][1] = lpImage[y*nWidth + x ] 。 nTmp[0][2] = lpImage[(y1)*nWidth + x + 1 ] 。 // Laplacian 算子需要的各點像素值 // 模板第一行 nTmp[0][0] = lpImage[(y1)*nWidth + x 1 ] 。 xnWidth1 。 ynHeight1 。 int xx 。 // 臨時變量 double dGrad。 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 29 nWeight[2][2] = 1 。 nWeight[2][0] = 1 。 nWeight[1][1] = 8 。 nWeight[0][2] = 1 。 nWeight[0][0] = 1 。 // 初始化為 0 memset(pdGrad, 0, nWidth*nHeight*sizeof(double)) 。 double * pdGrad 。 /************************************************************************* * * \函數(shù)名稱： * LinearSharpen() * * \輸入?yún)?shù) : * LPBYTE lpImage 指向圖像數(shù)據(jù)得 指針 * int nWidth 圖像數(shù)據(jù)寬度 * int nHeight 圖像數(shù)據(jù)高度 * * \返回值 : 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 28 * 無 * * \說明 : * 線性銳化圖像增強 * 本函數(shù)采用拉普拉 斯算子對圖 像進行線性 銳化 * 在原來圖像上加上 拉普拉斯算 子銳化的信 息 * ************************************************************************* */ void LinearSharpen (LPBYTE lpImage, int nWidth, int nHeight) { // 遍歷圖像的縱坐標 int y。在這 里，我們利用 Lapacian 算子來進行示例。 指數(shù)高通 濾波器 指數(shù)高通濾波器的傳 遞函數(shù) H(u,v)可以表示為 ： ? ? ?????? ???????? nvuDDvuH ,e x p),( 0 0D 為截止頻率， n 為級數(shù)。 2122 )(),( vuvuD ?? 是頻率平面上點（ u,v） 到 原點（ 0,0）的距離 。 這里 G(u,v)為高通濾波器處 理后的圖像 ； H（ u,v） 為頻域 高通濾波器的傳遞函數(shù)； F（ u,v） 為 原始圖像 f(u,v)的傅氏變換 。圖形中的邊緣和線條與圖像頻譜中的高頻分量相對應(yīng)，因此可以通 過高通濾波 的方法，使低頻分量得 到抑制，從而達到增強高頻分量，使圖 像的邊緣或 線條變得清 晰的目的。梯度算子和 laplacian 算子都對噪聲敏感，因此一 般用它們檢 測邊緣前要 先對圖像進行 平滑。由于 Prewitt邊緣檢測算子是通過八個方向模板對圖像進行卷積運算，因此運算量比較大。 Prewitt 算子和 Sobel 算子提 取邊緣的結(jié) 果差不多。設(shè)原 圖像為 電氣工程學(xué)院學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 25 3 3 3 3 33 8 7 6 33 6 0 5 33 7 8 4 33 8 3 3 3f??????????? 對 f 中模板罩不住的 地方其處理 結(jié)果令為 0，其它的像素一 次按照式（式 1）進行計 算。 Sobel 算子包含兩組 3x3的矩陣，分別為 橫向及縱向 模板，將 之與圖像作平 面 卷積 ，即可分別得出橫向及縱向的亮 度差分近似 值。在圖像處理中常被用于提取圖像的邊緣。 prewitt 算子為 在檢測邊緣的 同時減少噪 聲的影響， 從加大邊緣檢測算子的模板大小出發(fā)，由 2*2 擴大到 3*3 來計算差分算子，采用 prewitt 算子能檢 測到邊緣點 ，還可以抑 制噪聲。 Priwitt 微分算子 定義如下： ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?1,11,1 ,1,11,11,1 ?????? ?????????? yxfyxf yxfyxfyxfyxfD x ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?1,11,1 1,1,1,11,1 ?????? ?????????? yxfyxf yxfyxfyxfyxfD y 22 yx DDf ??? 因為平均能減少或消除噪聲， Prewitt 梯度算子法就是先求平均，再求差分來求梯度。 Roberts 交叉 微分算子函 數(shù) Roberts 算子模板是 一個 2 2 的模板，左上角 的是當(dāng)前待 處理