圖像處理經(jīng)典算法
圖像處理經(jīng)典算法
圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。
本文接下來，簡單粗略介紹下數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的24個經(jīng)典算法，然后全部算法用vc實現(xiàn)。由于篇幅所限，只給出某一算法的主體代碼。
ok，請細看。
一、256色轉(zhuǎn)灰度圖
算法介紹（百度百科）：
什么叫灰度圖？任何顏色都有紅、綠、藍三原色組成，假如原來某點的顏色為RGB(R，G，B)，那么，我們可以通過下面幾種方法，將其轉(zhuǎn)換為灰度：
1.浮點算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整數(shù)方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.僅取綠色：Gray=G；
通過上述任一種方法求得Gray后，將原來的RGB(R,G,B)中的R,G,B統(tǒng)一用Gray替換，形成新的顏色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替換原來的RGB(R,G,B)就是灰度圖了。
灰度分為256階。所以，用灰度表示的圖像稱作灰度圖。
程序?qū)崿F(xiàn)：
ok，知道了什么叫灰度圖，下面，咱們就來實現(xiàn)此256色灰度圖。
這個Convert256toGray()，即是將256色位圖轉(zhuǎn)化為灰度圖：
LPSTR lpDIB;
// 由DIB句柄得到DIB指針并鎖定DIB
lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB);
// 指向DIB象素數(shù)據(jù)區(qū)的指針
LPSTR lpDIBBits;
// 指向DIB象素的指針
BYTE * lpSrc;
// 圖像寬度
// 圖像高度
LONG lHeight;
// 圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 指向BITMAPINFO結(jié)構(gòu)的指針（Win3.0）
LPBITMAPINFO lpbmi;
// 指向BITMAPCOREINFO結(jié)構(gòu)的指針
LPBITMAPCOREINFO lpbmc;
// 獲取指向BITMAPINFO結(jié)構(gòu)的指針（Win3.0）
lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;
// 獲取指向BITMAPCOREINFO結(jié)構(gòu)的指針
lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB;
// 灰度映射表
BYTE bMap[256];
// 計算灰度映射表（保存各個顏色的灰度值），并更新DIB調(diào)色板
// 計算該顏色對應的灰度值
bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed +
0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen +
0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5);
// 更新DIB調(diào)色板紅色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i;
// 更新DIB調(diào)色板綠色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i;
// 更新DIB調(diào)色板藍色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i;
// 更新DIB調(diào)色板保留位
lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0;
// 找到DIB圖像象素起始位置
lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB);
// 獲取圖像寬度
lWidth = ::DIBWidth(lpDIB);
// 獲取圖像高度
lHeight = ::DIBHeight(lpDIB);
// 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 更換每個象素的顏色索引（即按照灰度映射表換成灰度值）
//逐行掃描
//逐列掃描
// 指向DIB第i行，第j個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 變換
*lpSrc = bMap[*lpSrc];
//解除鎖定
變換效果（以下若無特別說明，圖示的右邊部分都是為某一算法變換之后的效果）：
二、Walsh變換
算法介紹：
有關(guān)Walsh變換的深入介紹，請看此論文：http://www.informatics.org.cn/doc/ucit200510/ucit20051005.pdf
程序?qū)崿F(xiàn):
函數(shù)名稱：WALSH()
參數(shù):
double * f - 指向時域值的指針
double * F - 指向頻域值的指針
r －2的冪數(shù)
返回值:無。
說明:該函數(shù)用來實現(xiàn)快速沃爾什-哈達瑪變換。
// 沃爾什-哈達瑪變換點數(shù)
// 循環(huán)變量
int i,j,k;
// 中間變量
int bfsize,p;
// 計算快速沃爾什變換點數(shù)
// 分配運算所需的數(shù)組
// 將時域點寫入數(shù)組X1
memcpy(X1, f, sizeof(double) * count);
// 蝶形運算
for(i = 0; i < bfsize / 2; i++)
p = j * bfsize;
X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2];
X2[i + p + bfsize / 2] = X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2];
// 互換X1和X2
// 調(diào)整系數(shù)
p = 0;
if (j & (1<<i))
p += 1 << (r-i-1);
F[j] = X1[p] / count;
// 釋放內(nèi)存
函數(shù)名稱：DIBWalsh1()
參數(shù):
LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB圖像指針
LONG lWidth - 源圖像寬度（象素數(shù)）
LONG lHeight - 源圖像高度（象素數(shù)）
返回值:BOOL - 成功返回TRUE，否則返回FALSE。
說明:該函數(shù)用來對圖像進行沃爾什-哈達瑪變換。于上面不同的是，此處是將二維
矩陣轉(zhuǎn)換成一個列向量，然后對該列向量進行一次一維沃爾什-哈達瑪變換。
BOOL WINAPI DIBWalsh1(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
// 指向源圖像的指針
unsigned char* lpSrc;
// 循環(huán)變量
// 進行付立葉變換的寬度和高度（2的整數(shù)次方）
// 中間變量
double dTemp;
int wp;
int hp;
// 圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 賦初值
wp = 0;
hp = 0;
// 計算進行離散余弦變換的寬度和高度（2的整數(shù)次方）
wp++;
hp++;
// 分配內(nèi)存
// 列
// 行
// 指向DIB第j行，第i個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - j) + i;
// 給時域賦值
f[j + i * w] = *(lpSrc);
// 調(diào)用快速沃爾什－哈達瑪變換
WALSH(f, F, wp + hp);
// 列
// 行
// 計算頻譜
dTemp = fabs(F[i * w + j] * 1000);
// 判斷是否超過255
if (dTemp > 255)
// 對于超過的，直接設(shè)置為255
dTemp = 255;
// 指向DIB第j行，第i個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - j) + i;
// 更新源圖像
* (lpSrc) = (BYTE)(dTemp);
//釋放內(nèi)存
// 返回
變換效果：
三、二值化變換
算法描述：
二值化是圖像分割的一種方法。在二值化圖象的時候把大于某個臨界灰度值的像素灰度設(shè)為灰度極大值，把小于這個值的像素灰度設(shè)為灰度極小值，從而實現(xiàn)二值化。
根據(jù)閾值選取的不同，二值化的算法分為固定閾值和自適應閾值。 比較常用的二值化方法則有：雙峰法、P參數(shù)法、迭代法和OTSU法等。
程序?qū)崿F(xiàn)：
void CMyDIPView::OnDraw(CDC* pDC)
CMyDIPDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
if(pDoc->m_hDIB == NULL)
// TODO: add draw code for native data here
unsigned char *lpSrc;
LPSTR lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
int cxDIB = (int) ::DIBWidth(lpDIB); // Size of DIB - x
int cyDIB = (int) ::DIBHeight(lpDIB); // Size of DIB - y
LPSTR lpDIBBits=::FindDIBBits (lpDIB);
// 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 每行
// 每列
// 指向DIB第i行，第j個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (cyDIB - 1 - i) + j;
// 計算新的灰度值
//*(lpSrc) = BYTE(255-*lpSrc);
::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
::PaintDIB(pDC->m_hDC, &rect, pDoc->m_hDIB, &rcDIB, pDoc->m_palDIB);
// TODO: Add your command handler code here
unsigned char *lpSrc;
CMyDIPDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
if(pDoc->m_hDIB == NULL)
LPSTR lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
LPSTR lpDIBBits=::FindDIBBits (lpDIB);
int cxDIB = (int) ::DIBWidth(lpDIB); // Size of DIB - x
int cyDIB = (int) ::DIBHeight(lpDIB); // Size of DIB - y
long lLineBytes = WIDTHBYTES(cxDIB * 8); // 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 每行
// 每列
// 指向DIB第i行，第j個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (cyDIB - 1 - i) + j;
// 計算新的灰度值
if(*lpSrc<122) *lpSrc=BYTE(0);
else *lpSrc = BYTE(255);
::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
變換效果：
四、閾值變換
算法描述：
輸入圖像像元密度值(灰度、亮度值)按對數(shù)函數(shù)關(guān)系變換為輸出圖像。
程序?qū)崿F(xiàn)：
//參數(shù)說明:
//LPSTR lpDIBBits:指向源DIB圖像指針
//LONG lWidth:源圖像寬度（象素數(shù)）
//LONG lHeight:源圖像高度（象素數(shù)）
//BYTE bThre:閾值
//程序說明:
//該函數(shù)用來對圖像進行閾值變換。對于灰度值小于閾值的象素直接設(shè)置
灰度值為0；灰度值大于閾值的象素直接設(shè)置為255。
BOOL WINAPI ThresholdTrans(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, BYTE bThre)
// 指向源圖像的指針
unsigned char* lpSrc;
// 循環(huán)變量
// 圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 計算圖像每行的字節(jié)數(shù)
// 每行
// 每列
// 指向DIB第i行，第j個象素的指針
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 判斷是否小于閾值
if ((*lpSrc) < bThre)
// 直接賦值為0
*lpSrc = 0;
// 直接賦值為255
*lpSrc = 255;
// 返回
五、傅立葉變換
算法描述：
關(guān)于此傅里葉變換算法的具體介紹，請參考本BLOG文章：十、從頭到尾徹底理解傅里葉變換算法、上。
程序?qū)崿F(xiàn)：
函數(shù)名稱：FFT()
參數(shù):
complex * TD - 指向時域數(shù)組的指針
complex * FD - 指向頻域數(shù)組的指針
r －2的冪數(shù)，即迭代次數(shù)
返回值:無。
說明:該函數(shù)用來實現(xiàn)快速付立葉變換。
VOID WINAPI FFT(complex * TD, complex * FD, int r)
// 付立葉變換點數(shù)
// 循環(huán)變量
int i,j,k;
// 中間變量
int bfsize,p;
// 角度
complex *W,*X1,*X2,*X;
// 計算付立葉變換點數(shù)
// 分配運算所需存儲器
W = new complex[count / 2];
X1 = new complex[count];
X2 = new complex[count];
// 計算加權(quán)系數(shù)
for(i = 0; i < count / 2; i++)
angle = -i * PI * 2 / count;
W[i] = complex (cos(angle), sin(angle));
// 將時域點寫入X1
memcpy(X1, TD, sizeof(complex) * count);
// 采用蝶形算法進行快速付立葉變換
for(i = 0; i < bfsize / 2; i++)
p = j * bfsize;
X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2];
X2[i + p + bfsize / 2] = (X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2]) * W[i * (1<<k)];
X = X1;
// 重新排序
p = 0;
if (j&(1<<i))
p+=1<<(r-i-1);
FD[j]=X1[p];
// 釋放內(nèi)存
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