数字图像处理算法Word格式.docx
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（1）在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处理，对每个像素的处理使用相同的算法（或者是图像中的某个矩形部分）。
即，对于图像f（x,y）,其中0≤x≤M,0≤y≤N,图像为M*N大小，使用算法algo，则f（x,y）=algo（f（x,y））。
事先实现一个算法框架，然后再以函数指针或函数对象（functor,即实现operator（）的对象）传入算法，可以减轻编程的工作量。
如下代码便是一例:
#ifndefPROCESSALGO_H
#definePROCESSALGO_H
#include<
windows.h>
Gdiplus.h>
namespacensimgtk
{
template<
typenamepixelType,Gdiplus:
PixelFormatpixelFormat,classProcessor>
boolProcessPixelsOneByOne（Gdiplus:
Bitmap*constp_bitmap,Processorprocessor,unsignedintx,unsignedinty,
unsignedintwidth,unsignedintheight）
{
if（p_bitmap==NULL）
returnfalse;
}
if（（width+x>
p_bitmap->
GetWidth（））||（height+y>
p_bitmap->
GetHeight（）））
BitmapDatabitmapData;
Rectrect（x,y,width,height）;
if（p_bitmap->
LockBits（&
rect,Gdiplus:
ImageLockModeWrite,pixelFormat,&
bitmapData）!
=Gdiplus:
Ok）
pixelType*pixels=（pixelType*）bitmapData.Scan0;
for（unsignedintrow=0;
row<
height;
++row）
for（unsignedintcol=0;
col<
width;
++col）
processor（&
pixels[col+row*bitmapData.Stride/sizeof（pixelType）]）;
UnlockBits（&
returntrue;
}
#endif
ProcessPixelsOneByOne函数可以对图像中从（x,y）位置起始，width*height大小的区域进行处理。
模板参数pixelType用于指定像素大小，例如在Win32平台上传入unsignedchar即为8位，用于8阶灰度图。
模板参数Processor为图像处理算法实现，可以定义类实现voidoperator（pixelType*）函数，或者传入同样接口的函数指针。
如下便是一些算法示例（说明见具体注释）:
#ifndefSPATIALDOMAIN_H
#defineSPATIALDOMAIN_H
cmath>
string>
//8阶灰度图的灰度反转算法
classNegativeGray8
public:
voidoperator（）（unsignedchar*constp_value）
*p_value^=0xff;
};
//8阶灰度图的Gamma校正算法
classGammaCorrectGray8
private:
unsignedchard_s[256];
GammaCorrectGray8:
GammaCorrectGray8（doublec,doublegamma）;
voidoperator（）（unsignedchar*constp_value）
*p_value=d_s[*p_value];
//8阶灰度图的饱和度拉伸算法
classContrastStretchingGray8
ContrastStretchingGray8:
ContrastStretchingGray8（doublea1,doubleb1,unsignedintx1,
doublea2,doubleb2,unsignedintx2,doublea3,doubleb3）;
//8阶灰度图的位平面分割，构造函数指定位平面号
classBitPlaneSliceGray8
BitPlaneSliceGray8（unsignedcharbitPlaneNum）;
voidoperator（）（unsignedchar*constp_value）
//上述类中各构造函数的实现代码，应该分在另一个文件中，此处为说明方便，一并列出
#include"
SpatialDomain/spatialDomain.h"
GammaCorrectGray8（doublec,doublegamma）
doubletemp;
for（unsignedinti=0;
i<
256;
++i）
temp=ceil（c*255.0*pow（double（i）/255.0,gamma））;
d_s[i]=unsignedchar（temp）;
doublea2,doubleb2,unsignedintx2,doublea3,doubleb3）
if（x1>
255||x2>
255||x1>
x1）
d_s[i]=i;
else
doubletmp;
x1;
tmp=ceil（a1*double（i）+b1）;
d_s[i]=（unsignedchar）tmp;
for（unsignedinti=x1;
x2;
tmp=ceil（a2*double（i）+b2）;
for（unsignedinti=x2;
tmp=ceil（a3*double（i）+b3）;
BitPlaneSliceGray8:
BitPlaneSliceGray8（unsignedcharbitPlaneNum）
unsignedcharbitMaskArray[8]=
0x01,0x02,0x04,0x08,
0x10,0x20,0x40,0x80
unsignedchartmp=i;
tmp&
=bitMaskArray[bitPlaneNum];
tmp=（tmp>
>
bitPlaneNum）*255;
d_s[i]=tmp;
（2）直方图在GDI+1.0中没有获得支持，我们必须自行实现。
直方图相关的处理在数字图像处理中占有重要地位，可以通过它获取图像灰度级的统计信息，且可以通过直方图进行一些重要的图像增强技术，如直方图均衡化，直方图规定化，基本全局门限等。
下面是获取8阶图像直方图的算法实现：
boolGetHistogramNormalizeGray8（Gdiplus:
Bitmap*constp_bitmap,float*histogramArray）
if（p_bitmap==NULL||histogramArray==NULL）
Rectrect（0,0,p_bitmap->
GetWidth（）,p_bitmap->
GetHeight（））;
ImageLockModeRead,PixelFormat8bppIndexed,&
unsignedchar*pixels=（unsignedchar*）bitmapData.Scan0;
unsignedinthistogram[256];
for（inti=0;
histogram[i]=0;
GetWidth（）;
GetHeight（）;
++histogram[pixels[col+row*bitmapData.Stride]];
constunsignedinttotalPixels=p_bitmap->
GetWidth（）*p_bitmap->
histogramArray[i]=float（histogram[i]）/float（totalPixels）;
在获取直方图后（即上面算法的第二个参数），再将其作为参数传入下面的对象的构造函数，然后以该对象为仿函数传入ProcessPixelsOneByOne即可实现8阶图像直方图均衡化:
//8阶灰度图的直方图均衡化
classHistogramEqualizationGray8
HistogramEqualizationGray8（constfloat*consthistogramArray）;
#endif
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
HistogramEqualizationGray8:
HistogramEqualizationGray8（constfloat*consthistogramArray）
if（histogramArray!
=NULL）
floatsum=0.0;
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