數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)

1、任課教師：馬文娟數(shù)字圖像分析與藝術(shù)化處理（2012-2013學(xué)年第2學(xué)期）實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)號：32姓名：班級：數(shù)字媒體與技術(shù)11(1)實(shí)驗(yàn)三 圖像分割實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：圖像分割實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目性質(zhì)：設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)所屬課程名稱：數(shù)字圖像分析與藝術(shù)化處理實(shí)驗(yàn)計(jì)劃學(xué)時(shí)：2一. 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1) 進(jìn)一步理解圖像的閾值分割方法和邊緣檢測方法的原理。(2) 掌握圖像基本全局閾值方法的原理并編程實(shí)現(xiàn)。(3) 掌握梯度法檢測邊緣的原理并編程實(shí)現(xiàn)。二. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求在實(shí)驗(yàn)一的工程中實(shí)現(xiàn)圖像二值化和梯度法檢測邊緣。三. 實(shí)驗(yàn)主要儀器設(shè)備和材料計(jì)算機(jī)，VS2012四. 實(shí)驗(yàn)原理1、圖像的二值化的基本原理圖像的二值化處理圖像分割中

2、的一個(gè)主要內(nèi)容，就是將圖像上的點(diǎn)的灰度置為0或255，也就是講整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。用I表示原圖，R表示二值化后的圖，則二值化的過程可以用以下公式表示： thr表示選取的閾值。二值化的過程就是當(dāng)原圖的像素灰度值大于閾值就將其變白，否則就將其變黑。即將256個(gè)亮度等級的灰度圖像通過適當(dāng)?shù)拈y值選取而將圖像變?yōu)槎€(gè)級別灰度級，這樣只有二個(gè)灰度級的圖像在圖像處理分析過程中占有非常重要的地位，特別是在實(shí)用的圖像處理中。如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個(gè)具有其他等級灰度值的均勻背景下，使用閾值法就可以得到比較好的分割效果。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上（比如紋理不同），可

3、以將這個(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閾值選取技術(shù)來分割該圖像。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閾值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化可動(dòng)態(tài)觀察其分割圖像的具體結(jié)果。根據(jù)對全圖使用統(tǒng)一閾值還是對不同區(qū)域使用不同閾值，可以分為全局閾值方法(global thresholding)和局部閾值方法(local thresholding，也叫做自適應(yīng)閾值方法adaptive thresholding)；這種與坐標(biāo)相關(guān)的閾值也叫動(dòng)態(tài)閾值，具體的方法，可以參考相關(guān)的圖像處理書籍。本實(shí)驗(yàn)采用基本全局閾值方法，即在整個(gè)圖像中所有的象素點(diǎn)，其閾值thr相同，具體步驟為：（1）選取一個(gè)初始估計(jì)值T；（2）用T分割圖像。這樣便會生成兩組像素集合：G1由

4、所有灰度值大于T的像素組成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素組成。 （3）對G1和G2中所有像素計(jì)算平均灰度值u1和u2。（4）計(jì)算新的閾值：T=(u1 + u2)/2。（5）重復(fù)步驟（2）到（4），直到得到的T值之差小于一個(gè)事先定義的參數(shù)T0。2、梯度法邊緣檢測物體的邊緣以局部特征不連續(xù)性出現(xiàn)，也就是圖像局部亮度變化最顯著的部分，如，灰度，顏色，紋理結(jié)構(gòu)的突變。物體邊緣是區(qū)分不同區(qū)域的分界處。與邊緣銳化類似，常常采用一階或二階微分算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測。一階微分是通過梯度法來實(shí)現(xiàn)的。對于圖像f(i,j)，它在點(diǎn)(i,j)處的梯度是一個(gè)矢量，定義為：利用差分法近似上述公式，得到：為了便于編程和提

5、高運(yùn)算，可進(jìn)一步簡化為：利用差分運(yùn)算時(shí)，圖像的第一行和第一列的像素的梯度無法求得，一般用后一行或后一列的梯度值近似代替。微分運(yùn)算可以增強(qiáng)圖像高頻分量（邊緣等細(xì)節(jié)），為了檢測到清晰的邊緣，需設(shè)定閾值對運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行處理。公式為：五. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)步驟2、圖像的閾值分割步驟一、打開實(shí)驗(yàn)一建立的工程空間。步驟二、按照實(shí)驗(yàn)一介紹的方法建立在“圖像操作”菜單欄中新建菜單項(xiàng)“二值化（閾值分割）”。步驟三、按照實(shí)驗(yàn)一介紹的方法建立菜單項(xiàng)“二值化”的響應(yīng)函數(shù)OnBinary（）。步驟四、打開響應(yīng)函數(shù)OnBinary（），添加代碼。步驟五、點(diǎn)擊（?。幾g運(yùn)行，打開一幅24位或8位bmp圖，然后再單擊“二值化”，觀察

6、效果。2、梯度法檢測邊緣步驟一、按照實(shí)驗(yàn)一中的方法在“圖像操作”菜單欄中新建“邊緣檢測（梯度法）”菜單項(xiàng)。步驟二、添加“邊緣檢測”的響應(yīng)函數(shù)。步驟三、在響應(yīng)函數(shù)中添加實(shí)現(xiàn)圖像檢測的功能代碼。（1） 獲得原圖像的首地址及圖像的高和寬；（2） 開辟一塊內(nèi)存緩沖區(qū)，并初始化為255；（3） 計(jì)算圖像的像素的梯度，將結(jié)果保存在內(nèi)存緩沖區(qū)；（4） 比較像素的梯度是否大于30（閾值可以調(diào)整），是則將像素值置為255，否則，將像素值置為0；（5） 將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)復(fù)制到圖像數(shù)據(jù)區(qū)。步驟四、調(diào)試運(yùn)行。六. 實(shí)驗(yàn)代碼void CDIB:ErZhiHua()int nw = this-GetDIBWidth();i

7、nt nh = this-GetDIBHeight();int i,j;/ 定義閾值并賦值為100；int thr=100;if(this-GetNumberOfColors() = 8)for(j = 0; j nh; j+)for(i = 0; i m_pDIBDataj * nw + i thr)this-m_pDIBDataj * nw + i = 255;elsethis-m_pDIBDataj * nw + i = 0;elsefor(j = 0; j nh; j+)for(i = 0; i m_pdataj * nw + i thr)this-m_pdataj * nw + i

8、= 255;elsethis-m_pdataj * nw + i = 0;this-UpdateData();void CDIB:BianYuan()BYTE *p_data; /原圖數(shù)據(jù)區(qū)指針int wide,height; /原圖長、寬if(this-GetNumberOfColors() = 8)p_data = this-m_pDIBData;/取得原圖的數(shù)據(jù)區(qū)指針else p_data = this-m_pdata;wide = this-GetDIBWidth();height = this-GetDIBHeight();LPBYTE p_temp = new BYTE wide*

9、height; /開辟圖像一緩沖區(qū)memset(p_temp, 255, wide*height); /初始化為255int temp;for(int j = 1; j height - 1; j+)for(int i = 1; i =30)p_tempwide*j+i=255;if (tempGetNumberOfColors() = 8)memcpy(this-m_pDIBData,p_temp,wide*height);else if(this-GetNumberOfColors() = 24)int lenght = 3 * wide;while(lenght % 4 != 0) lenght+;lenght = lenght - 3 * wide;for(int j = 0; j height; j+)for(int i = 0; i wide; i+)m_pDIBDataj * (3 * wide + lenght) + i * 3 + 0 = p_tempwide*j+i; m_pDIBDataj * (3 * wide + lenght) + i *