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  • VC编程实现数字图像的边缘检测

    千次阅读 2006-09-18 12:54:00
    VC编程实现数字图像的边缘检测 [ 作者:刘涛 转贴自:yesky 点击数:20427 更新时间:2004-4-14 文章录入:admin ]
    VC编程实现数字图像的边缘检测
    [ 作者:刘涛    转贴自:yesky    点击数:20427    更新时间:2004-4-14    文章录入:admin
     

     

    数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术,并给出了在Visual C++环境下实现的代码。

      所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分,它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像,图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示,以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现:

      对于数字图像,可以用一阶差分代替一阶微分;

      △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);

      △yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)

      求梯度时对于平方和运算及开方运算,可以用两个分量的绝对值之和表示,即:

      G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

      Sobel梯度算子是先做成加权平均,再微分,然后求梯度,即:

      △xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1);

      △yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) + f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1);

      G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

      上述各式中的像素之间的关系见图

    f(x-1,y-1)f(x,y-1) f(x+1,y-1)
    f(x-1,y)f(x,y)f(x+1,y)
    f(x-1,y+1)f(x,y+1)f(x+1,y+1)

     

    我在视图类中定义了响应菜单命令的边缘检测Sobel算子实现灰度图像边缘检测的函数:

    void CDibView::OnMENUSobel()
    //灰度图像数据的获得参见天极网9.10日发表的拙作//VC数字图像处理一文
    {
     HANDLE data1handle;
     LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
     CDibDoc *pDoc=GetDocument();
     HDIB hdib;
     unsigned char *hData;
     unsigned char *data;

     hdib=pDoc->m_hDIB;
     BeginWaitCursor();
     lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
     hData= lpbi +* (LPDWORD)lpbi + 256*sizeof(RGBQUAD);
     //得到指向位图像素值的指针
     pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);//设修改标志为"TRUE"
     data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);
     //申请存放处理后的像素值的缓冲区
     data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
     AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
     int i,j,buf,buf1,buf2;
     for( j=0; j biHeight; j++)//以下循环求(x,y)位置的灰度值
      for( i=0; i biWidth; i++)
      {
       if(((i-1)>=0)&&((i+1) biWidth)&&((j-1)>=0)&&((j+1) biHeight))
       {//对于图像四周边界处的向素点不处理
        buf1=(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           +2*(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
           +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        buf1=buf1-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -2*(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
           -(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        //x方向加权微分
        buf2=(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
           +2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
           +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        buf2=buf2-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1));
        //y方向加权微分
        buf=abs(buf1)+abs(buf2);//求梯度
        if(buf>255) buf=255;
         if(buf<0){buf=0;
           *(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
         }

        else *(data+i*lpBi->biWidth+j)=(BYTE)0;
        }
        for( j=0; j biHeight; j++)
         for( i=0; i biWidth; i++)
          *(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
          //处理后的数据写回原缓冲区
          AfxGetApp()->EndWaitCursor();
          GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
          GlobalUnlock(data1handle);
          GlobalFree(date1handle);
          EndWaitCursor();
          Invalidate(TRUE);
     }

      上述的数学分析读者可能看起来有些吃力,不过不要紧,对与边缘检测,大家只要知道有若干个检测模板(既边缘检测矩阵)可以直接实现检测功能就行了,现在将常用的检测实现公式列出如下:

      Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;

      Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|
               +|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;

      拉普拉斯算子:G[I,j]=|f[i+1,j]+f[i-1,j]+f(i,j+1)+f[i,j-1]-4f[i,j]|;

      其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。

      笔者开发的该图像处理程序在Windows2000环境下编译通过,下面图2给出了依据图像处理算法得到的图像二值化、高通滤波、Sobel边缘算子的处理结果,读者需要注意的是我在进行Sobel算子进行处理后,又对它进行了二值化处理,这才得到C图。关于如何实现二值化图像,我会后续撰文对相关知识进行介绍。

     
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  • 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的...
    数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术,并给出了在Visual C++环境下实现的代码。
    

      所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分,它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像,图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示,以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现:

      对于数字图像,可以用一阶差分代替一阶微分;

      △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);

      △yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)

      求梯度时对于平方和运算及开方运算,可以用两个分量的绝对值之和表示,即:

      G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

      Sobel梯度算子是先做成加权平均,再微分,然后求梯度,即:

      △xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1);

      △yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) + f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1);

      G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

      上述各式中的像素之间的关系见图

    f(x-1,y-1)f(x,y-1) f(x+1,y-1)
    f(x-1,y)f(x,y)f(x+1,y)
    f(x-1,y+1)f(x,y+1)f(x+1,y+1)
     我在视图类中定义了响应菜单命令的边缘检测Sobel算子实现灰度图像边缘检测的函数:

    void CDibView::OnMENUSobel()
    //灰度图像数据的获得参见天极网9.10日发表的拙作//VC 数字 图像处理一文
    {
     HANDLE data1handle;
     LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
     CDibDoc *pDoc=GetDocument();
     HDIB hdib;
     unsigned char *hData;
     unsigned char *data;

     hdib=pDoc->m_hDIB;
     BeginWaitCursor();
     lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
     hData= lpbi +* (LPDWORD)lpbi + 256*sizeof(RGBQUAD);
     //得到指向位图像素值的指针
     pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);//设修改标志为"TRUE"
     data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);
     //申请存放处理后的像素值的缓冲区
     data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
     AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
     int i,j,buf,buf1,buf2;
     for( j=0; j biHeight; j++)//以下循环求(x,y)位置的灰度值
      for( i=0; i biWidth; i++)
      {
       if(((i-1)>=0)&&((i+1) biWidth)&&((j-1)>=0)&&((j+1) biHeight))
       {//对于图像四周边界处的向素点不处理
        buf1=(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           +2*(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
           +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        buf1=buf1-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -2*(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j))
           -(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        //x方向加权微分
        buf2=(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
           +2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1))
           +(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j+1));
        buf2=buf2-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1))
           -(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+(j-1));
        //y方向加权微分
        buf=abs(buf1)+abs(buf2);//求梯度
        if(buf>255) buf=255;
         if(buf<0)

        else *(data+i*lpBi->biWidth+j)=(BYTE)0;
        }
        for( j=0; j biHeight; j++)
         for( i=0; i biWidth; i++)
          *(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
          //处理后的数据写回原缓冲区
          AfxGetApp()->EndWaitCursor();
          GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
          GlobalUnlock(data1handle);
          GlobalFree(date1handle);
          EndWaitCursor();
          Invalidate(TRUE);
     }

      上述的数学 分析 读者可能看起来有些吃力,不过不要紧,对与边缘检测,大家只要知道有若干个检测模板(既边缘检测矩阵)可以直接实现检测功能就行了,现在将常用的检测实现公式列出如下:

      Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;

      Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|
               +|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;

      拉普拉斯算子:G[I,j]=|f[i+1,j]+f[i-1,j]+f(i,j+1)+f[i,j-1]-4f[i,j]|;

      其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。

      笔者 开发 的该图像处理程序在Windows2000环境下编译通过,下面图2给出了依据图像处理算法得到的图像二值化、高通滤波、Sobel边缘算子的处理结果,读者需要注意的是我在进行Sobel算子进行处理后,又对它进行了二值化处理,这才得到C图。关于如何实现二值化图像,我会后续撰文对相关知识进行介绍。

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  • 彩色分割法是数字图像处理中一种应用广泛的技术,与灰度图像分割算法相比,二者思想基本上是一致的,只是对像素属性的考察及特征的提取等技术由一维空间转向了多维空间。因此彩色分割法可以看作是灰度图像分割技术在...
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    万次阅读 2014-06-14 21:31:20
    下面使用极小值点阈值选取方法,编写MATLAB程序实现图像分割功能。 极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点, 并以极小值点为阈值将图像转为二值图像 clear all; close all ; G=...

    下面使用极小值点阈值选取方法,编写MATLAB程序实现图像分割的功能。

    极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点,

    并以极小值点为阈值将图像转为二值图像


    clear all;
    close all ;
    G=imread('rabbit.png');
    figure();
    subplot(2,2,1);
    imshow(G);
    subplot(2,2,2);
    imhist(G);
    subplot(2,2,3);
    imhist(G);
    [h,x]=imhist(G);
    h=smooth(h,7);
    plot(x,h)
    %求出阈值T
    df1=diff(h);%一阶差分
    df2=diff(df1);%二阶差分
    [m,n]=size(df2);
    T=0;
    for i=1:m
    if(abs(df1(i+1))<=0.15 && df2(i)>0)
        T=x(i+2)%确定阈值
        break;
    end
    end
    G=im2bw(G,T/255);%转为二值图像
    subplot(2,2,4);
    imshow(G);


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  • 采用GLCM实现图像的纹理特征提取,并采用聚类方法,实现纹理图像分割,测试分割效果 GLCM介绍及代码 纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析。纹理是物体结构的反映,分析纹理可以得到图像中物体的...

    采用GLCM实现图像的纹理特征提取,并采用聚类方法,实现纹理图像分割,测试分割效果

    GLCM介绍及代码

    纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析。纹理是物体结构的反映,分析纹理可以得到图像中物体的重要信息,是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。对于空间域图像或变换域图像,可以用统计和结构两种方法进行纹理分析。
    图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量,是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多,因此二者有完全不同的灰度共生矩阵。
    灰度共生矩阵(GLCM),是指通过计算灰度图像得到它的共生矩阵,然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值,来分别代表图像的某些纹理特征(纹理的定义仍是难点)。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。

    代码如下(python):

    #-*- coding = utf-8 -*-
    #@Time : 2020/8/31 21:10
    #@Author : xxx
    #@File :glcm.py
    #@Software :PyCharm
    
    """
    提取glcm纹理特征
    """
    import numpy as np
    import cv2
    import os
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
    
    
    def get_inputs(path):  # s为图像路径
        input = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取图像,灰度模式
    
        # 得到共生矩阵,参数:图像矩阵,距离,方向,灰度级别,是否对称,是否标准化
        glcm = greycomatrix(
            input, [
                2, 8, 16], [
                0, np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4], 256, symmetric=True, normed=True)
    
        print(glcm)
    
        # 得到共生矩阵统计值
        for prop in {'contrast', 'dissimilarity',
                     'homogeneity', 'energy', 'correlation', 'ASM'}:
            temp = greycoprops(glcm, prop)
            # temp=np.array(temp).reshape(-1)
            print(prop, temp)
    
        plt.imshow(input,cmap="gray")
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        get_inputs(r"图片路径")
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    K-Means介绍及代码

    对图像进行GLCM处理之后,再使用K-Means聚类分析进行图像分割,K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续型数据,并且要在聚类前指定聚集的类簇数。
    下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下:
    第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。
    第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。
    第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个质心。
    第四步,当每个质心都聚集了一些点后,重新定义算法选出新的质心。
    第五步,比较新的质心和老的质心,如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值,则表示重新计算的质心位置变化不大,收敛稳定,则认为聚类已经达到了期望的结果,算法终止。
    第六步,如果新的质心和老的质心变化很大,即距离大于阈值,则继续迭代执行第三步到第五步,直到算法终止。

    实验代码如下:

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img = cv2.imread("图片路径")
    print(img.shape)
    
    #图像二维像素转换为一维
    data = img.reshape((-1,3))
    data = np.float32(data)
    
    #定义中心 (type,max_iter,epsilon)
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS +
                cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
    
    #设置标签
    flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
    
    #K-Means聚类 聚集成2类
    compactness, labels2, centers2 = cv2.kmeans(data, 2, None, criteria, 10, flags)
    
    #K-Means聚类 聚集成4类
    compactness, labels4, centers4 = cv2.kmeans(data, 4, None, criteria, 10, flags)
    
    #K-Means聚类 聚集成8类
    compactness, labels8, centers8 = cv2.kmeans(data, 8, None, criteria, 10, flags)
    
    #K-Means聚类 聚集成16类
    compactness, labels16, centers16 = cv2.kmeans(data, 16, None, criteria, 10, flags)
    
    #K-Means聚类 聚集成64类
    compactness, labels64, centers64 = cv2.kmeans(data, 64, None, criteria, 10, flags)
    
    #图像转换回uint8二维类型
    centers2 = np.uint8(centers2)
    res = centers2[labels2.flatten()]
    dst2 = res.reshape((img.shape))
    
    centers4 = np.uint8(centers4)
    res = centers4[labels4.flatten()]
    dst4 = res.reshape((img.shape))
    
    centers8 = np.uint8(centers8)
    res = centers8[labels8.flatten()]
    dst8 = res.reshape((img.shape))
    
    centers16 = np.uint8(centers16)
    res = centers16[labels16.flatten()]
    dst16 = res.reshape((img.shape))
    
    centers64 = np.uint8(centers64)
    res = centers64[labels64.flatten()]
    dst64 = res.reshape((img.shape))
    
    #图像转换为RGB显示
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dst2 = cv2.cvtColor(dst2, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dst4 = cv2.cvtColor(dst4, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dst8 = cv2.cvtColor(dst8, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dst16 = cv2.cvtColor(dst16, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    dst64 = cv2.cvtColor(dst64, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    #用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    
    #显示图像
    titles = [u'原始图像', u'聚类图像 K=2', u'聚类图像 K=4',
              u'聚类图像 K=8', u'聚类图像 K=16',  u'聚类图像 K=64']
    images = [img, dst2, dst4, dst8, dst16, dst64]
    for i in range(6):
       plt.subplot(2,3,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray'),
       plt.title(titles[i])
       plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    

    结果如下:

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空空如也

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编程实现数字图像分割功能