第7章 边沿检测与提取轮廓跟踪Word下载.docx
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，另一个是检测垂直平边沿的
各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
下面的几幅图中，图7.1为原图；
图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；
图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。
可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。
图7.1
原图
图7.2
普通Sobel算子处理后的结果图
图7.3
各向同性Sobel算子处理后的结果图
在程序中仍然要用到第3章介绍的通用3×
3模板操作函数TemplateOperation，所做的操作只是增加几个常量标识及其对应的模板数组，这里就不再给出了。
2.
高斯拉普拉斯算子
由于噪声点（灰度与周围点相差很大的点）对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯（LOG）算子。
它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。
常用的LOG算子是5×
5的模板，如下所示
到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线表示为图7.4。
是不是很象一顶墨西哥草帽？
所以，LOG又叫墨西哥草帽滤波器。
图7.4
LOG到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线
图7.5为图7.1用LOG滤波器处理后的结果。
图7.5
图7.1用LOG滤波器处理后的结果图
LOG的算法和普通模板操作的算法没什么不同，只不过把3×
3改成了5×
5，这里就不再给出了。
读者可以参照第3章的源程序自己来完成。
7.2Hough变换
Hough变换用来在图象中查找直线。
它的原理很简单：
假设有一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线，如图7.6所示。
图7.6
一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线
直线上的每一点都满足方程
（7.1）
利用这个事实，我们可以找出某条直线来。
下面将给出一段程序，用来找出图象中最长的直线（见图7.7）。
找到直线的两个端点，在它们之间连一条红色的直线。
为了看清效果，将结果描成粗线，如图7.8所示。
图7.7原图
图7.8Hough变换的结果
可以看出，找到的确实是最长的直线。
方法是，开一个二维数组做为计数器，第一维是角度，第二维是距离。
先计算可能出现的最大距离为
，用来确定数组第二维的大小。
对于每一个黑色点，角度的变化范围从00到1780（为了减少存储空间和计算时间，角度每次增加20而不是10），按方程（7.1）求出对应的距离s来，相应的数组元素[s][
]加1。
同时开一个数组Line，计算每条直线的上下两个端点。
所有的象素都算完后，找到数组元素中最大的，就是最长的那条直线。
直线的端点可以在Line中找到。
要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。
BOOLHough（HWNDhWnd）
{
//定义一个自己的直线结构
typedefstruct{
inttopx;
//最高点的x坐标
inttopy;
//最高点的y坐标
intbotx;
//最低点的x坐标
intboty;
//最低点的y坐标
}MYLINE;
DWORD
OffBits,BufSize;
LPBITMAPINFOHEADER
lpImgData;
LPSTR
lpPtr;
HDC
hDc;
LONG
x,y;
long
i,maxd;
int
k;
Dist,Alpha;
HGLOBAL
hDistAlpha,hMyLine;
Int
*lpDistAlpha;
MYLINE
*lpMyLine,*TempLine,MaxdLine;
staticLOGPEN
rlp={PS_SOLID,1,1,RGB（255,0,0）};
HPEN
rhp;
//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。
if（NumColors!
=256）{
MessageBox（hWnd,"
Mustbeamonobitmapwithgrayscalepalette!
"
ErrorMessage"
MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION）;
returnFALSE;
}
//计算最大距离
Dist=（int）（sqrt（（double）bi.biWidth*bi.biWidth+
（double）bi.biHeight*bi.biHeight）+0.5）;
Alpha=180/2;
//0到to178度，步长为2度
//为距离角度数组分配内存
if（（hDistAlpha=GlobalAlloc（GHND,（DWORD）Dist*Alpha*
sizeof（int）））==NULL）{
MessageBox（hWnd,"
Errorallocmemory!
"
MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION）;
}
//为记录直线端点的数组分配内存
if（（hMyLine=GlobalAlloc（GHND,（DWORD）Dist*Alpha*
sizeof（MYLINE）））==NULL）{
GlobalFree（hDistAlpha）;
return
FALSE;
OffBits=bf.bfOffBits-sizeof（BITMAPFILEHEADER）;
//BufSize为缓冲区大小
BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;
lpImgData=（LPBITMAPINFOHEADER）GlobalLock（hImgData）;
lpDistAlpha=（int*）GlobalLock（hDistAlpha）;
lpMyLine=（MYLINE*）GlobalLock（hMyLine）;
for（i=0;
i<
（long）Dist*Alpha;
i++）{
TempLine=（MYLINE*）（lpMyLine+i）;
（*TempLine）.boty=32767;
//初始化最低点的y坐标为一个很大的值
for（y=0;
y<
bi.biHeight;
y++）{
//lpPtr指向位图数据
lpPtr=（char*）lpImgData+（BufSize-LineBytes-y*LineBytes）;
for（x=0;
x<
bi.biWidth;
x++）
if（*（lpPtr++）==0）//是个黑点
for（k=0;
k<
180;
k+=2）{
//计算距离i
i=（long）fabs（（x*cos（k*PI/180.0）+y*sin（k*PI/180.0）））;
//相应的数组元素加1
*（lpDistAlpha+i*Alpha+k/2）=*（lpDistAlpha+i*Alpha+k/2）+1;
TempLine=（MYLINE*）（lpMyLine+i*Alpha+k/2）;
if（y>
（*TempLine）.topy）{
//记录该直线最高点的x,y坐标
（*TempLine）.topx=x;
（*TempLine）.topy=y;
if（y<
（*TempLine）.boty）{
//记录该直线最低点的x,y坐标
（*TempLine）.botx=x;
（*TempLine）.boty=y;
maxd=0;
for（i=0;
k=*（lpDistAlpha+i）;
if（k>
maxd）{
//找到数组元素中最大的，及相应的直线端点
maxd=k;
MaxdLine.topx=（*TempLine）.topx;
MaxdLine.topy=（*TempLine）.topy;
MaxdLine.botx=（*TempLine）.botx;
MaxdLine.boty=（*TempLine）.boty;
hDc=GetDC（hWnd）;
rhp=CreatePenIndirect（&
rlp）;
SelectObject（hDc,rhp）;
MoveToEx（hDc,MaxdLine.botx,MaxdLine.boty,NULL）;
//在两端点之间画一条红线用来标识
LineTo（hDc,MaxdLine.topx,MaxdLine.topy）;
DeleteObject（rhp）;
ReleaseDC（hWnd,hDc）;
//释放内存及资源
GlobalUnlock（hImgData）;
GlobalUnlock（hDistAlpha）;
GlobalUnlock（hMyLine）;
GlobalFree（hMyLine）;
returnTRUE;
如果
是给定的，用上述方法，我们可以找到该方向上最长的直线。
其实Hough变换能够查找任意的曲线，只要你给定它的方程。
这里，我们就不详述了。
7.3轮廓提取
轮廓提取的实例如图7.9、图7.10所示。
图7.9
图7.10
轮廓提取
轮廓提取的算法非常简单，就是掏空内部点：
如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时（此时该点是内部点），则将该点删除。
源程序如下：
BOOLOutline（HWNDhWnd）
DWORD
HLOCAL
hTempImgData;
lpTempImgData;
lpTempPtr;
HFILE
hf;
LONG
num;
nw,n,ne,w,e,sw,s,se;
OffBits=bf.bfOffBits-sizeof（BITMAPFILEHEADER）;
//为新图缓冲区分配内存
if（（hTempImgData=LocalAlloc（LHND,BufSize））==NULL）
{
MB_OK|
MB_ICONEXCLAMATION）;
lpTempImgData=（LPBITMAPINFOHEADER）LocalLock（hTempImgData）;
//拷贝头信息和位图数据
memcpy（lpTempImgData,lpImgData,BufSize）;
for（y=1;
bi.biHeight-1;
y++）{//注意y的范围是从1到高度-2
//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据
lpTempPtr=（char*）lpTempImgData+（BufSize-LineBytes-y*LineBytes）;
for（x=1;
bi.biWidth-1;
x++）{
if（*（lpPtr+x）==0）{//是个黑点
//查找八个相邻点
nw=（unsignedchar）*（lpPtr+x+LineBytes-1）;
n=（unsignedchar）*（lpPtr+x+LineBytes）;
ne=（unsignedchar）*（lpPtr+x+LineBytes+1）;
w=（unsignedchar）*（lpPtr+x-1）;
e=（unsignedchar）*（lpPtr+x+1）;
sw=（unsignedchar）*（lpPtr+x-LineBytes-1）;
s=（unsignedchar）*（lpPtr+x-LineBytes）;
se=（unsignedchar）*（lpPtr+x-LineBytes+1）;
num=nw+n+ne+w+e+sw+s+se;
if（num==0）//说明都是黑点
*（lpTempPtr+x）=（unsignedchar）255;
//删除该黑点
if（hBitmap!
=NULL）
DeleteObject（hBitmap）;
hDc=GetDC（hWnd）;
//创立一个新的位图
hBitmap=CreateDIBitmap（hDc,（LPBITMAPINFOHEADER）lpTempImgData,
（LONG）CBM_INIT,
（LPSTR）lpTempImgData+
sizeof（BITMAPINFOHEADER）+
NumColors*sizeof（RGBQUAD）,
（LPBITMAPINFO）lpTempImgData,
DIB_RGB_COLORS）;
hf=_lcreat（"
c:
\\outline.bmp"
0）;
_lwrite（hf,（LPSTR）&
bf,sizeof（BITMAPFILEHEADER））;
_lwrite（hf,（LPSTR）lpTempImgData,BufSize）;
_lclose（hf）;
//释放内存和资源
LocalUnlock（hTempImgData）;
LocalFree（hTempImgData）;
7.4种子填充
种子填充算法用来在封闭曲线形成的环中填充某中颜色，在这里我们只填充黑色。
种子填充其实上是图形学中的算法，其原理是：
准备一个堆栈，先将要填充的点push进堆栈中；
以后，每pop出一个点，将该点涂成黑色，然后按左上右下的顺序查看它的四个相邻点，若为白（表示还没有填充），则将该邻点push进栈。
一直循环，直到堆栈为空。
此时，区域内所有的点都被涂成了黑色。
这里，我们自己定义了一些堆栈的数据结构和操作，实现了堆栈的初始化、push、pop、判断是否为空、及析构。
//堆栈结构
typedefstruct{
HGLOBALhMem;
//堆栈全局内存句柄
POINT*lpMyStack;
//指向该句柄的指针
ElementsNum;
//堆栈的大小
ptr;
//指向栈顶的指针
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