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7.4LOG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;DWORDOffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADERlpImgData;LPSTRlpPtr;HDChDc;LONGx,y;longi,maxd;intk;intDist,Alpha;HGLOBALhDistAlpha,hMyLine;Int*lpDistAlpha;MYLINE*lpMyLine,*TempLine,MaxdLine;staticLOGPENrlp={PS_SOLID,1,1,RGB(255,0,0)};HPENrhp;//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);returnFALSE;}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;ybi.biHeight;y++){//lpPtr指向位图数据lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);for(x=0;xbi.biWidth;x++)if(*(lpPtr++)==0)//是个黑点for(k=0;k180;k+=2){//计算距离ii=(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(kmaxd){//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){DWORDOffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADERlpImgData;LPSTRlpPtr;HLOCALhTempImgData;LPBITMAPINFOHEADERlpTempImgData;LPSTRlpTempPtr;HDChDc;HFILEhf;LONGx,y;intnum;intnw,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);lpTempIm