第7章 边沿检测与提取轮廓跟踪.docx
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第7章边沿检测与提取轮廓跟踪
第7章边沿检测与提取，轮廓跟踪
我们在第三章介绍平滑与锐化时引入了模板操作，今天还要用到它。
7.1边沿检测
我们给出一个模板
和一幅图象
。
不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。
进行模板操作后的结果如下：
。
可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。
为什么会这样呢？
仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。
在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。
这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。
梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交（垂直）的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用梯度是垂直方向的模板
检测它的边沿。
例如，一个梯度为45度方向模板
，可以检测出135度方向的边沿。
1. Sobel算子
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel算子。
Sobel算子有两个，一个是检测水平边沿的
；另一个是检测垂直平边沿的
。
与
和
相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel（IsotropicSobel）算子，也有两个，一个是检测水平边沿的
，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;
int 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!
","ErrorMessage",
MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION）;
returnFALSE;
}
//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 //lpPtr指向位图数据
lpPtr=（char*）lpImgData+（BufSize-LineBytes-y*LineBytes）;
for（x=0;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;i<（long）Dist*Alpha;i++）{
TempLine=（MYLINE*）（lpMyLine+i）;
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）;
GlobalFree（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 原图
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。
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。
源程序如下：
BOOLOutline（HWNDhWnd）
{
DWORD OffBits,BufSize;
LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;
LPSTR lpPtr;
HLOCAL hTempImgData;
LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;
LPSTR lpTempPtr;
HDC hDc;
HFILE hf;
LONG x,y;
int num;
int nw,n,ne,w,e,sw,s,se;
//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;
}
OffBits=bf.bfOffBits-sizeof（BITMAPFILEHEADER）;
//BufSize为缓冲区大小
BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;
//为新图缓冲区分配内存
if（（hTempImgData=LocalAlloc（LHND,BufSize））==NULL）
{
MessageBox（hWnd,"Errorallocmemory!
","ErrorMessage",MB_OK|
MB_ICONEXCLAMATION）;
returnFALSE;
}
lpImgData=（LPBITMAPINFOHEADER）GlobalLock（hImgData）;
lpTempImgData=（LPBITMAPINFOHEADER）LocalLock（hTempImgData）;
//拷贝头信息和位图数据
memcpy（lpTempImgData,lpImgData,BufSize）;
for（y=1;y //lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据
lpPtr=（char*）lpImgData+（BufSize-LineBytes-y*LineBytes）;
lpTempPtr=（char*）lpTempImgData+（BufSize-LineBytes-y*LineBytes）;
for（x=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
ReleaseDC（hWnd,hDc）;
LocalUnlock（hTempImgData）;
LocalFree（hTempImgData）;
GlobalUnlock（hImgData）;
returnTRUE;
}
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
LONG ElementsNum;//堆栈的大小
LONG ptr;//指向栈顶的指针
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