有没有关于图像处理中的细化的算法代码，或者书集

wanzi7 2003-06-21 11:12:48
代码或者书都可以，请发到wanzi7@etang.com
谢谢！！
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duwenyong 2003-06-30
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bool CManage::ThingDIB()

{


int erasetable[256]=
{
0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,1,

0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,1,

1,1,0,0,1,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,

1,1,0,0,1,1,0,0,
1,1,0,1,1,1,0,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,

0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,1,

0,0,1,1,0,0,1,1,
1,1,0,1,1,1,0,1,
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,

1,1,0,0,1,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
1,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,

1,1,0,0,1,1,0,0,
1,1,0,1,1,1,0,0,
1,1,0,0,1,1,1,0,
1,1,0,0,1,0,0,0
};

unsigned char * upSrc;//指向图像数据的指针
LONG x,y;
BYTE num;
//当前点的八邻点
int nDownLeftPixel,nDownPixel,nDownRightPixel,nLeftPixel,nRightPixel,nUpLeftPixel,nUpPixel,nUpRightPixel;
BOOL Finished=FALSE;
while(!Finished)
{
Finished=TRUE;
for (y=1;y<m_lHeight-1;y++)
for(x=1;x<m_lWidth-1;x++)
{
upSrc=(unsigned char *)m_lpDIBBits+m_lLineBytes*y+x;
if(*upSrc==0)
{
nLeftPixel=*(upSrc-1);
nRightPixel=*(upSrc+1);
if( (nLeftPixel==255)|| (nRightPixel==255))
{
nDownLeftPixel=*(upSrc+m_lLineBytes-1);
nDownPixel=*(upSrc+m_lLineBytes);
nDownRightPixel=*(upSrc+m_lLineBytes+1);
nUpLeftPixel=*(upSrc-m_lLineBytes-1);
nUpPixel=*(upSrc-m_lLineBytes);
nUpRightPixel=*(upSrc-m_lLineBytes+1);
num=nDownLeftPixel/255+nDownPixel/255*2+nDownRightPixel/255*4+nLeftPixel/255*8+nRightPixel/255*16+nUpLeftPixel/255*32+nUpPixel/255*64+nUpRightPixel/255*128;
if(erasetable[num]==1)
{
*upSrc=255;
Finished=FALSE;
x++;
}
}
}

}

for (x=1;x<m_lWidth-1;x++)
for(y=1;y<m_lHeight;y++)
{

upSrc=(unsigned char *)m_lpDIBBits+m_lLineBytes*y+x;
if(*upSrc==0)
{
nDownPixel=*(upSrc+m_lLineBytes);
nUpPixel=*(upSrc-m_lLineBytes);
if( (nDownPixel==255)|| (nUpPixel==255))
{
nDownLeftPixel=*(upSrc+m_lLineBytes-1);
nDownRightPixel=*(upSrc+m_lLineBytes+1);
nLeftPixel=*(upSrc-1);
nRightPixel=*(upSrc+1);
nUpLeftPixel=*(upSrc-m_lLineBytes-1);
nUpRightPixel=*(upSrc-m_lLineBytes+1);
num=nDownLeftPixel/255+nDownPixel/255*2+nDownRightPixel/255*4+nLeftPixel/255*8+nRightPixel/255*16+nUpLeftPixel/255*32+nUpPixel/255*64+nUpRightPixel/255*128;
if(erasetable[num]==1)
{
*upSrc=255;
Finished=FALSE;
y++;
}
}
}

}
}

return TRUE;

}
duwenyong 2003-06-30
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BOOL WINAPI ThiningDIB(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{

// 指向源图像的指针
LPSTR lpSrc;

// 指向缓存图像的指针
LPSTR lpDst;

// 指向缓存DIB图像的指针
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;
LONG lLineBytes=WIDTHBYTES(lWidth * 8);
//脏标记
BOOL bModified;

//循环变量
long i;
long j;
int n;
int m;

//四个条件
BOOL bCondition1;
BOOL bCondition2;
BOOL bCondition3;
BOOL bCondition4;
bool bNotCondition5;

//计数器
unsigned char nCount;

//像素值
unsigned char pixel;

//5×5相邻区域像素值
unsigned char neighbour[5][5];

// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * lHeight);

if (hNewDIBBits == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}

// 锁定内存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);

// 初始化新分配的内存，设定初始值为255
lpDst = (char *)lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255,lLineBytes * lHeight);

bModified=TRUE;

while(bModified)
{

bModified = FALSE;
// 初始化新分配的内存，设定初始值为255
lpDst = (char *)lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255, lLineBytes* lHeight);

for(j = 2; j <lHeight-2; j++)
{
for(i = 2;i <lWidth-2; i++)
{

bCondition1 = FALSE;
bCondition2 = FALSE;
bCondition3 = FALSE;
bCondition4 = FALSE;
bNotCondition5=true;

//由于使用5×5的结构元素，为防止越界，所以不处理外围的几行和几列像素

// 指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针
lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i;

// 指向目标图像倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lLineBytes * j + i;

//取得当前指针处的像素值，注意要转换为unsigned char型
pixel = (unsigned char)*lpSrc;

//目标图像中含有0和255外的其它灰度值
if(pixel != 255 && *lpSrc != 0)
//return FALSE;
continue;
//如果源图像中当前点为白色，则跳过
else if(pixel == 255)
continue;

//获得当前点相邻的5×5区域内像素值，白色用0代表，黑色用1代表
for (m = 0;m < 5;m++ )
{
for (n = 0;n < 5;n++)
{
neighbour[m][n] =(255 - (unsigned char)*(lpSrc + ((4 - m) - 2)*lLineBytes + n - 2 )) / 255;
}
}
// neighbour[][]
//逐个判断条件。
//判断2<=NZ(P1)<=6
nCount = neighbour[1][1] + neighbour[1][2] + neighbour[1][3] \
+ neighbour[2][1] + neighbour[2][3] + \
+ neighbour[3][1] + neighbour[3][2] + neighbour[3][3];
if ( nCount >= 2 && nCount <=6)
bCondition1 = TRUE;

//判断Z0(P1)=1
nCount = 0;
if (neighbour[1][2] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][1] == 0 && neighbour[2][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][1] == 0 && neighbour[3][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][1] == 0 && neighbour[3][2] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][2] == 0 && neighbour[3][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][3] == 0 && neighbour[2][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][3] == 0 && neighbour[1][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][3] == 0 && neighbour[1][2] == 1)
nCount++;
if (nCount == 1)
bCondition2 = TRUE;
if(neighbour[1][2]+neighbour[1][1]+neighbour[2][1]+
neighbour[3][1]+neighbour[3][2]+neighbour[3][3]+
neighbour[2][3]+neighbour[1][3]==1)
bNotCondition5=false;

//判断P2*P4*P8=0 or Z0(p2)!=1
if (neighbour[1][2]*neighbour[2][1]*neighbour[2][3] == 0)
bCondition3 = TRUE;
else
{
nCount = 0;
if (neighbour[0][2] == 0 && neighbour[0][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[0][1] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][1] == 0 && neighbour[2][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][1] == 0 && neighbour[2][2] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][2] == 0 && neighbour[2][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][3] == 0 && neighbour[1][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][3] == 0 && neighbour[0][3] == 1)
nCount++;
if (neighbour[0][3] == 0 && neighbour[0][2] == 1)
nCount++;
if (nCount != 1)
bCondition3 = TRUE;
}

//判断P2*P4*P6=0 or Z0(p4)!=1
if (neighbour[1][2]*neighbour[2][1]*neighbour[3][2] == 0)
bCondition4 = TRUE;
else
{
nCount = 0;
if (neighbour[1][1] == 0 && neighbour[1][0] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][0] == 0 && neighbour[2][0] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][0] == 0 && neighbour[3][0] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][0] == 0 && neighbour[3][1] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][1] == 0 && neighbour[3][2] == 1)
nCount++;
if (neighbour[3][2] == 0 && neighbour[2][2] == 1)
nCount++;
if (neighbour[2][2] == 0 && neighbour[1][2] == 1)
nCount++;
if (neighbour[1][2] == 0 && neighbour[1][1] == 1)
nCount++;
if (nCount != 1)
bCondition4 = TRUE;

}
if(bCondition1 && bCondition2 && bCondition3 && bCondition4&&bNotCondition5)
{
*lpDst = (unsigned char)255;
bModified = TRUE;
}
else
{
*lpDst = (unsigned char)0;
}
}
}
// 复制腐蚀后的图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);


}
// 复制腐蚀后的图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lLineBytes * lHeight);

// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);

// 返回
return TRUE;
}

doze 2003-06-28
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具体算法，看看我手头有没有。
Sportbeuty 2003-06-27
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我发的楼主收到了没有？
autoegg 2003-06-27
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《Visual C＋＋ 数字图像处理》人民邮电出版社，里面有代码和详细说明，现在已经有第二版了。
如果需要的话，我有256色图像的细化代码可以发给你。
bobworld 2003-06-25
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人民邮电出版社数字图像处理的书有。
wygsh 2003-06-25
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吕凤军的《数字图象处理编程入门》中有细化的内容和代码，可以一看。
Sportbeuty 2003-06-25
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发给你了，注意接了、
ljranby 2003-06-21
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我编过一个，不过只能针对二值图像，发给你看看行不行吧
形态学图像处理之细化算法
基本概念         “骨架”是指一幅图像的骨骼部分，它描述物体的几何形状和拓扑结构，是重要的图像描绘子之一。计算骨架的过程一般称为“细化”或“骨架化”，在包括文字识别、工业零件形状识别以及印刷电路板自动检测在内的很多应用中，细化过程都发挥这关键作用。通常，对我们感兴趣的目标物体进行细化有助于突出目标的形状特点和拓...
图像处理------图像细化
图像处理------图像细化 算法流程参考自：图像处理细化算法 参考博文中没有细化算法的代码实现，只有算法的具体流程，在本文中，使用python实现图像细化的代码实现，但其运行效率没有考虑，只为理解算法原理： 算法原理步骤 对二值图像进行细化，就是骨架提取，删除不需要的轮廓点，保留其骨架点。假设一个像素点，该点为p1，八邻域为p2->p9,通过考虑P1邻域的实际情况，以便决定是否删除P1点。假设处理的图像为二值图形，背景为黑色0，细化的前景为1. 算法流程，分为两步，每步判断四个条件，然后决定像素点
图像处理之图像细化
一、图像的细化 基础概念 细化技术：把一个平面区域简化成图的结构形状表示法 骨架：一种细化的结构，它是目标重要的拓扑描述，具有很广泛的应用，再图像识别或者数据压缩时候，经常要用到细化结构。减少数据的冗余量，去掉没用用的信息 细化算法：采取逐次去除边界的方法来进行的，不能破环图像的连通性 通常我们会定义一个规则，来判断哪个点可以删除，哪个点不能删除。 在细化图像的过程中，应该满足两个条件： 在细化...
图像处理细化算法
转自：OpenCV学习(13) 细化算法(1) 程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章： T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984. 它的原理也很简单： 我们...
二值图像快速细化算法
二值图像的细化是讨论将一个图像中的黑色部分沿着它的中心轴线将其细化为一个像素宽的线条的处理过程，细化的结果能基本保留图形中黑色部分的拓扑结构。图像细化是图像模式识别的关键步骤。快速细化算法的思想是优化了原细化算法中由边界逐层消除黑色像素点的过程，提高细化效率。                                  细化前
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