|
5.5.1 梯度锐化（2）
2．算法实现
CImgEnhance类中的成员函数GradSharp()实现梯度锐化操作，本算法程序是根据门限判断的梯度锐化方法编写的，阈值设为20，如果梯度加100大于255，则将其置为255。在对灰度图像进行梯度锐化时直接调用GradSharp()函数即可，以下是GradSharp()函数的代码实现。
/**********************************
***************************************
* 函数名称：
* GradSharp()
* 参数：
* BYTE threshold-阈值
* 返回值：
* BOOL - 成功返回TRUE，否则返回FALSE
* 说明：该函数用来对图像进行梯度锐化
*
/************************************
************************************/
void CImgEnhance::GradSharp(unsigned char threshold)
{
unsigned char *pSrc, *pDst, *pSrc1, *pSrc2;
LONG i,j; //循环变量
int bTemp;
if(m_pImgDataOut != NULL)
{
delete []m_pImgDataOut;
m_pImgDataOut = NULL;
}
int lineByte = (m_imgWidth *
m_nBitCount / 8 + 3) / 4 * 4;
if(m_nBitCount != 8)
{
AfxMessageBox("只能处理8位灰度图像!");
return ;
}
//创建要复制的图像区域
m_nBitCountOut = m_nBitCount;
int lineByteOut = (m_imgWidth *
m_nBitCountOut / 8 + 3) / 4 * 4;
if (!m_pImgDataOut)
{
m_pImgDataOut = new unsigned char
[lineByteOut * m_imgHeight];
}
int pixelByte = m_nBitCountOut / 8;
for(i = 0; i < m_imgHeight; i++){
for(j = 0; j < m_imgWidth * pixelByte; j++)
*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut + j)
= *(m_pImgData + i * lineByteOut + j);
}
for(i = 0; i < m_imgHeight; i++) //每行
{
for(j = 0; j < m_imgWidth; j++) //每列
{
//指向新DIB第i行第j列像素的指针
pDst = m_pImgDataOut + lineByte *
(m_imgHeight -1 - i) + j;
//进行梯度运算
//指向DIB第i行第j列像素的指针
pSrc = (unsigned char*)m_pImgData +
lineByte * (m_imgHeight - 1 - i) + j;
//指向DIB第i+1行第j列像素的指针
pSrc1 = (unsigned char*)m_pImgData +
lineByte * (m_imgHeight - 2 - i) + j;
//指向DIB第i行第j+1列像素的指针
pSrc2 = (unsigned char*)m_pImgData +
lineByte * (m_imgHeight - 1 - i)
+ j + 1;
bTemp = abs((*pSrc)-(*pSrc1)) + abs((*pSrc)-(*pSrc2));
//判断是否小于阈值
if ((bTemp+120) < 255)
{
//判断是否大于阈值，对于小于情况，灰度值不变
if (bTemp >= threshold)
{
*pSrc = (bTemp+120);
}
}
else
{
*pSrc = 255;
}
//生成新的DIB像素值
*pDst = *pSrc;
}
}
} |
3．函数调用
在视图类CDemoView中映射“梯度锐化”事件的处理函数OnGradesharp()。以下是CDemoView:: OnGradesharp()函数的代码实现。
void CDemoView::OnGradesharp()
{
CDemoDoc *pDoc=GetDocument();
ImgCenterDib *pDib=pDoc->GetPDib();
if(pDib->m_nBitCount!=8&{
::MessageBox(0,"只处理灰度图像",MB_OK,0);
return ;
}
CImgEnhance imgnoise(pDib->GetDimensions(),
pDib->m_nBitCount,
pDib->m_lpColorTable, pDib->m_pImgData);
unsigned char bThre=30;
imgnoise.GradSharp(bThre);
CMainFrame* pFrame = (CMainFrame *)(AfxGetApp()->m_pMainWnd);
pFrame->SendMessage(WM_COMMAND, ID_FILE_NEW);
CDemoView* pView=(CDemoView*)pFrame->MDIGetActive()->GetActiveView();
CDemoDoc* pDocNew=pView->GetDocument();
ImgCenterDib *dibNew=pDocNew->GetPDib();
dibNew->ReplaceDib(imgnoise.GetDimensions(),imgnoise.m_nBitCountOut,imgnoise.m_lpColorTable, imgnoise.m_pImgDataOut);
pDocNew->SetModifiedFlag(TRUE);
pDocNew->UpdateAllViews(pView);
Invalidate();
}
|
4．实验结果与分析
图5-8（a）显示了一幅花朵的图片，图5-8（b）显示了用门限判断梯度锐化方法对该图像滤波后的结果。由图可以看出，经过锐化处理后的图像既增强了目标的边界，也保留了图像背景原来的状态。
 |
| （点击查看大图）图5-8 梯度锐化方法的增强结果 |
【责任编辑： 夏书 TEL：（010）68476606】
|