VC编程实现数字图像的边缘检测

下载本文示例代码
　　数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术，并给出了在Visual C 环境下实现的代码。　　所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现： 　　对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分；　　△xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);　　△yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)　　求梯度时对于平方和运算及开方运算，可以用两个分量的绝对值之和表示，即：　　G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] [△yf(x,y)] } |△xf(x,y)| |△yf(x,y)|;　　Sobel梯度算子是先做成加权平均，再微分，然后求梯度，即：　　△xf(x,y)= f(x-1,y 1) 2f(x,y 1) f(x 1,y 1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x 1,y-1);　　△yf(x,y)= f(x-1,y-1) 2f(x-1,y) f(x-1,y 1)- f(x 1,y-1) - 2f(x 1,y) - f(x 1,y 1);　　G[f(x,y)]=|△xf(x,y)| |△yf(x,y)|;　　上述各式中的像素之间的关系见图 f(x-1,y-1) f(x,y-1) f(x 1,y-1) f(x-1,y) f(x,y) f(x 1,y) f(x-1,y 1) f(x,y 1) f(x 1,y 1)共2页。 1 2 : 　　数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。本文向读者简单介绍一下这个技术，并给出了在Visual C 环境下实现的代码。　　所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现： 　　对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分；　　△xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);　　△yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)　　求梯度时对于平方和运算及开方运算，可以用两个分量的绝对值之和表示，即：　　G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] [△yf(x,y)] } |△xf(x,y)| |△yf(x,y)|;　　Sobel梯度算子是先做成加权平均，再微分，然后求梯度，即：　　△xf(x,y)= f(x-1,y 1) 2f(x,y 1) f(x 1,y 1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x 1,y-1);　　△yf(x,y)= f(x-1,y-1) 2f(x-1,y) f(x-1,y 1)- f(x 1,y-1) - 2f(x 1,y) - f(x 1,y 1);　　G[f(x,y)]=|△xf(x,y)| |△yf(x,y)|;　　上述各式中的像素之间的关系见图 f(x-1,y-1) f(x,y-1) f(x 1,y-1) f(x-1,y) f(x,y) f(x 1,y) f(x-1,y 1) f(x,y 1) f(x 1,y 1)共2页。 1 2 : 下载本文示例代码


VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测VC编程实现数字图像的边缘检测