1、“摘要：關于空間域圖像處理算法框架，直方圖處理，空間域濾波器算法框架的編程心得，使用GDI+(C+)一，圖像文件的讀取初學數字圖像處理時，圖像文件的讀取往往是一件麻煩的事情，我們要面對各種各樣的圖像文件格式， 如果僅用C+的fstream 庫那就必須了解各種圖像編碼格式，這對于初學圖像處理是不太現實的，需要 一個能幫助輕松讀取各類圖像文件的庫。在Win32平臺上GDI+(C+) 是不錯的選擇，不光使用上相對于Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平臺上的GDI+。Gdiplus:Bitmap 類為我們提供了讀取各類圖像文件的接口， Bitmap:LockBits方法產生的Bit

2、mapData類也為我們提供了高速訪問圖像文件流的途徑。這樣我們就可以將精力集中于圖像處理算法的實現，而不用關心各種圖像編碼。具體使用方式請參考MSDN中GDI+文檔中關于Bitmap 類和BitmapData類的說明。另外GDI+僅在Windows XP/2003 上獲得直接支持，對于Windows 2000必須安裝相關DLL，或者安裝有 Office 2003，Visual Studio 2003 .Net等軟件。二，空間域圖像處理算法框架(1)在空間域圖像處理中，對于一個圖像我們往往需要對其逐個像素的進行處理，對每個像素的處理使用 相同的算法(或者是圖像中的某個矩形部分)。即，對于圖像f

3、(x,y),其中0WxWM,0WyWN,圖像為M*N大小，使用算法algo，則f(x,y) = algo(f(x,y)。事先實現一個算法框架，然后再以函數指針或函數對 象(functor,即實現operator。的對象)傳入算法，可以減輕編程的工作量。如下代碼便是一例：#ifndef PROCESSALGO_H#define PROCESSALGO_H#include #include namespace nsimgtktemplate bool ProcessPixelsOneByOne (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , Processor proce

4、ssor , unsigned int x, unsigned y,unsigned int width , unsigned int height )if (p_bitmap = NULL )return false ;if (width + x p_bitmap - GetWidth () | (height + y p_bitmap - GetHeight ()return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (x, y , width ,height );if ( p_bitmap - LockBits

5、 (& rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat , & bitmapData ) != Gdiplus : Okreturn false ;pixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData .ScanO ;for (unsigned int row = 0; row height ; + row )for (unsigned int col = 0; col UnlockBits (& bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true

6、 ;#endifProcessPixelsOneByOne函數可以對圖像中從(x,y)位置起始，width*height 大小的區域進行處理。模板參數pixelType 用于指定像素大小，例如在 Win32平臺上傳入unsigned char即為8位，用于8階 灰度圖。模板參數Processor為圖像處理算法實現，可以定義類實現 void operator(pixelType *)函數， 或者傳入同樣接口的函數指針。如下便是一些算法示例(說明見具體注釋):#ifndef SPATIALDOMAIN_H#define SPATIALDOMAIN_H#include #include namesp

7、ace nsimgtk/ 8 階灰度圖的灰度反轉算法class NegativeGray8public :void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value 人=Oxff ;；/ 8 階灰度圖的Gamma校正算法class GammaCorrectGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :GammaCorrectGray8 : GammaCorrectGray8 (double c, double gamma );void operator ()( unsigned char *

8、const p_value )* p_value = d_s * p_value ;；/ 8階灰度圖的飽和度拉伸算法class ContrastStretchingGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :ContrastStretchingGray8 : ContrastStretchingGray8 (double al , double bl ,unsigned int x1 ,b3 );double a2 , double b2 , unsigned int x2 , double a3 , double void operator ()

9、( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;/ 8階灰度圖的位平面分割，構造函數指定位平面號class BitPlaneSliceGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :BitPlaneSliceGray8 (unsigned char bitPlaneNum ); void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;#endif/上述類中各構造函數的實現代碼，應該分在另

10、一個文件中，此處為說明方便，一并列岀#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkGammaCorrectGray8 : GammaCorrectGray8 (double c, double gamma )double temp ;for (unsigned int i=0; i 255 | x2 255 | x1 x1 )for (unsigned int i = 0; i 256 ; + i)d_s i = i;elsedouble tmp ;for (unsigned int i = 0; i x1 ; + i)tmp =

11、 ceil (a1 * double (i)+ b1 );d_s i = (unsigned char )tmp ;for(unsigned int i = x1 ; i x2 ; + i)tmp = ceil (a2 * double + b2 );d_si = (unsigned char )tmp ;for(unsigned int i = x2 ; i 256 ; + i)tmp = ceil (a3 * double (i)+ b3 );d_s i = (unsigned char )tmp ;BitPlaneSliceGray8:BitPlaneSliceGray8 (unsign

12、ed char bitPlaneNum )unsignedchar bitMaskArray8=0x01 , 0x02,0x04 ,0x08 ,0x10 , 0x20,0x40 ,0x80;for(unsignedinti = 0; i bitPlaneNum ) * 255 ;(2)直方圖在GDI+1.0中沒有獲得支持，我們必須自行實現。直方圖相關的處理在數字圖像處理中占有重要地位，可以通過它獲取圖像灰度級的統計信息，且可以通過直方圖進行一些重要的圖像增強技術，如 直方圖均衡化，直方圖規定化，基本全局門限等。下面是獲取8階圖像直方圖的算法實現：namespace nsimgtkbool Ge

13、tHistogramNormalizeGray8 (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , float* histogramArray )if (p_bitmap = NULL | histogramArray = NULL )return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (0, 0, p_bitmap - GetWidth (), p_bitmap - GetHeight ();if (p_bitmap - LockBits (& rect , Gdiplus : Imag

14、eLockModeRead ,PixelFormat8bpplndexed , &bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;unsigned char * pixels = (unsigned char *) bitmapData . Scan0 ;unsigned int histogram 256 ;for (int i = 0; i 256 ; + i)histogram i = 0;for (unsigned int row =0; row GetWidth (); + row )for (unsigned int col = 0; col

15、GetHeight (); + col)+ histogram pixels col + row * bitmapData . Stride ;const unsigned int totalPixels = p_bitmap - GetWidth () *p_bitmap - GetHeight ();for (int i = 0; i UnlockBits (& bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ; return true在獲取直方圖后（即上面算法的第二個參數），再將其作為參數傳入下面的對象的構造函數，然后以該對象為仿函數傳入Process

16、PixelsOneByOne 即可實現8階圖像直方圖均衡化：#ifndef SPATIALDOMAIN_H#define SPATIALDOMAIN_H#include #include namespace nsimgtk/ 8階灰度圖的直方圖均衡化class HistogramEqualizationGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :HistogramEqualizationGray8 (const float * const histogramArray );void operator ()( unsigned char * cons

17、t p_value )* p_value = d_s * p_value ;#endif/#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkHistogramEqualizationGray8 : HistogramEqualizationGray8 (const float * consthistogramArray)if(histogramArray!= NULL )float sum =0.0 ;for (int i= 0 ;i256 ; + i)sum += histogramArray i;d_s【i= unsigned c

18、har (sum * 255 );(3)空間域濾波器，濾波器是一個m*n大小的掩模，其中 m,n均為大于1的奇數。濾波器逐像素地通過圖像的全部或部分矩形區域，然后逐像素地對掩模覆蓋下的像素使用濾波器算法獲得響應，將響應賦值于 當前像素即掩模中心像素，另外濾波器算法使用中將會涉及到圖像邊緣的問題，這可以對邊緣部分掩模使 用補零法補齊掩模下無像素值的區域，或者掩模的移動范圍以不越岀圖像邊緣的方式移動，當然這些處理 方法都會給圖像邊緣部分帶來不良效果，但是一般情況下，圖像邊緣部分往往不是我們關注的部分或者沒 有重要的信息。下面的濾波器算法框架SpatialFilterAlgo 即以補零法(zero-

19、padding) 實現:#ifndefSPATIALFILTER_H#defineSPATIALFILTER_H#include#include#include#include#include #include namespace nsimgtktemplate bool SpatialFilterAlgo (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , FilterMask filterMask , unsigned int x , unsigned int y ,unsigned int width , unsigned int height )if (p_bit

20、map = NULL )return false ;if (width + x p_bitmap - GetWidth () | (height +y p_bitmap - GetHeight ()return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (x, y , width ,height );if ( p_bitmap - LockBits (& rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat ,&bitmapData) != Gdiplus : Ok)re

21、turn false ;/ masks width/ masks height/ extend image to.Stride / sizeof ( pixpixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData .ScanO ;const unsigned int m = filterMask .d_m ;const unsigned int n = filterMask .d_n ;std : vector tmpImage ( m -1 + width )*( n -1 + height ); use zero-padding/ copy origina

22、l bitmap to extended image with zero-padding methodfor (unsigned int row = 0; row height ; + row )for (unsigned int col = 0; col width ; + col)tmpImage ( col + m/2)+( row + n/2)*( bitmapData elType )+ m -1)=pixels col + row * bitmapData .Stride /sizeof (pixelType );/ process every pixel with filterM

23、askfor (unsigned int row = 0; row height ; + row )for (unsigned int col = 0; col width ; + col)/ fill the m*n mask with the current pixels neighborhoodfor (unsigned int i = 0; i n ; + i)for (unsigned int j = 0 ; j UnlockBits (& bitmapData ) != Gdiplus : Ok )return false ;return true ;#endif其中模板參數Fil

24、terMask即為濾波掩模算法。通常的濾波算法有均值濾波器，可以模糊化圖像，去除圖形中的細節部分，使得我們可以關注圖像中較為明顯的部分，均值濾波器用于周期性噪聲。中值濾波器用于 圖像中存在椒鹽噪聲也即脈沖噪聲的情況下。另外有基于一階微分的 Sobel梯度算子和基于兩階微分的拉普拉斯算子，它們往往被用于邊緣檢測中。下面是一些濾波器算法的具體實現，所以濾波器算法都應該實現pixelType response ()函數以及有d_mask,d_m,d_n成員，這可以通過繼承 _filteMask類獲得(不需要付出虛函數代價)。#ifndefSPATIALFILTER_H#defineSPATIALFI

25、LTER_H#include#include#include#includevgdiplus.h#include#includenamespace nsimgtkmask/濾波器掩模的基類，提供掩模大小d_m,d_n ，掩模覆蓋下的 m*n個像素值d,/ others filterMask should inherit ittemplate struct _filterMaskconst unsignedint d_m ;const unsignedint d_n ;/ images pixels under the m*n filter maskstd : vector d_mask ;/

26、filter masks width and heigh must be a odd, if not, it will plus one for the width or the height_filterMask( unsigned int m , unsigned int n ):d_m (m % 2 ? m : m + 1), d_n (n % 2 ? n : n+ 1), d_mask (d_m * d_n );/掩模權值為全1的均值濾波器template class averagingFilterMaskSp:public _filterMaskpublic :averagingFi

27、lterMaskSp (unsigned int m , unsigned int n):_filterMask( m , n ) pixelType response ()return std : accumulate (d_mask . begin (), d_mask .end (), 0) / (d_m * d_n );/可自定義掩模權值的均值濾波器template class averagingFilterMask:public _filterMaskprivate :std : vector d_weight ;/ weights vector(m*n)int d_weight_s

28、um ;/ all weights sumpublic :averagingFilterMask (unsigned int m , unsigned int n , const std : vector &weightVec ):_filterMask( m , n ), d_weight (weightVec )if (weightVec .size () != d_mask .size ()/ if weights size isnt equal to masks size, it will change filter mask as a specialfilter maskd_weig

29、ht .resize (d_mask .size (), 1);d_weight_sum = std : accumulate (d_weight . begin (), d_weight .end (), 0);pixelType response ()return std : inner_product (d_mask .begin (), d_mask .end (), d_weight .begin (), 0) / d_weight_sum ;/中值濾波器template class medianFilterMask:public _filterMaskpublic :medianF

30、ilterMask(unsignedint m , unsigned int n):_filterMask( m , n ) pixelType response ()std : sort (d_mask .begin (), d_mask .end ();return d maskd_mask . size ()/ 2;/ 3*3拉普拉斯濾波器/ the mask is: 0 1 00 -1 0/1 -5 1or-1 5 -1/0 1 00 -1 0ret=max;/ if pixels brightness is less than min, set it to min/ if pixel

31、s brightness is larger than max, set it to maxtemplate class laplacianFilter:public _filterMaskpubliclaplacianFilter ():_filterMask( 3 , 3) pixelType response ()int ret = (int )( 5*( int ) d_mask 4)-(int)d_mask 5+ d_mask 3+ d_mask 1 + d_mask 7);if(retmax)return ret ;；/ 3*3Sobel 濾波器/ the mask is: -1

32、-2 -1-1 0 1/0 0 0 and -2 0 2/ 1 2 1 -1 0 1/ if pixels brightness is larger than max, set it to maxtemplate class sobelFilter:public _filterMaskpublic :sobelFilter ():_filterMask( 3 , 3) pixelType response ()int ret=:abs (d_mask 6+ 2* d_mask 7+ d_mask 8- d_mask 0- 2* d_mask 1 - d_mask 2)+ : abs (d_ma

33、sk 2+ 2 * d_mask 5+ d_mask 8 - d_mask 0 - 2 * d_mask 3- d_mask 6);if (ret max )ret = max ;return ret ;#endif數字圖像處理算法實現 編程心得(1)2001414 班朱偉 20014123摘要：關于空間域圖像處理算法框架，直方圖處理，空間域濾波器算法框架的編程心得，使用GDI+(C+)一，圖像文件的讀取初學數字圖像處理時，圖像文件的讀取往往是一件麻煩的事情，我們要面對各種各樣的圖像文件格式， 如果僅用C+的fstream 庫那就必須了解各種圖像編碼格式，這對于初學圖像處理是不太現實的，需要

34、一個能幫助輕松讀取各類圖像文件的庫。在Win32平臺上GDI+(C+) 是不錯的選擇，不光使用上相對于Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平臺上的GDI+。Gdiplus:Bitmap類為我們提供了讀取各類圖像文件的接口，Bitmap:LockBits 方法產生的BitmapData類也為我們提供了高速訪問圖像文件流的途徑。這樣我們就可以將精力集中于圖像處理算法的實現，而不用關心各種圖像編碼。具體使用方式請參考MSDN中GDI+文檔中關于Bitmap 類和BitmapData類的說明。另外GDI+僅在Windows XP/2003 上獲得直接支持，對于 Windows 200

35、0必須安裝相關 DLL，或者安裝有 Office 2003，Visual Studio 2003 .Net等軟件。二，空間域圖像處理算法框架(1)在空間域圖像處理中，對于一個圖像我們往往需要對其逐個像素的進行處理，對每個像素的處理使用 相同的算法(或者是圖像中的某個矩形部分)。即，對于圖像f(x,y),其中0WxWM,0WyWN,圖像為M*N大小，使用算法algo，則f(x,y) = algo(f(x,y)。事先實現一個算法框架，然后再以函數指針或函數對 象(functor,即實現operator。 的對象)傳入算法，可以減輕編程的工作量。如下代碼便是一例：#ifndef PROCESSALG

36、O_H#define PROCESSALGO_Hreturn false ;#include #include namespace nsimgtktemplate int x, unsignedbool ProcessPixelsOneByOne (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , Processor processor , unsignedy,unsigned int width , unsigned int height )if (p_bitmap = NULL )return false ;if (width + x p_bitmap - GetWi

37、dth () | (height + y p_bitmap - GetHeight ()return false ;Gdiplus : BitmapData bitmapData ;Gdiplus : Rect rect (x, y , width ,height );!= Gdiplus : Okif ( p_bitmap - LockBits (& rect , Gdiplus : ImageLockModeWrite , pixelFormat , & bitmapData )pixelType * pixels = (pixelType *) bitmapData .ScanO ;fo

38、r (unsigned int row = 0; row height ; + row )for (unsigned int col = 0; col UnlockBits (& bitmapData ) != Gdiplus : Ok)return false ;return true ;#endifProcessPixelsOneByOne函數可以對圖像中從(x,y)位置起始，width*height 大小的區域進行處理。模板參數pixelType 用于指定像素大小，例如在 Win32平臺上傳入unsigned char即為8位，用于8階 灰度圖。模板參數Processor為圖像處理算法實

39、現，可以定義類實現 void operator(pixelType *)函數， 或者傳入同樣接口的函數指針。如下便是一些算法示例（說明見具體注釋）:#ifndefSPATIALDOMAIN_H#defineSPATIALDOMAIN_H#include #include namespace nsimgtk/ 8 階灰度圖的灰度反轉算法class NegativeGray8public :void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value 人=Oxff ;；/ 8 階灰度圖的Gamma校正算法class GammaCorrectG

40、ray8private :unsigned char d_s 256 ;public :gamma );GammaCorrectGray8 : GammaCorrectGray8 (double c, doublevoid operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;；/ 8階灰度圖的飽和度拉伸算法class ContrastStretchingGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :b1 ,ContrastStretchingGray8 : Co

41、ntrastStretchingGray8 (double a1 , double unsigned int x1 ,double a2 , double b2 , unsigned int x2 , double a3 , double b3 );void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;/ 8階灰度圖的位平面分割，構造函數指定位平面號class BitPlaneSliceGray8private :unsigned char d_s 256 ;public :BitPlaneSli

42、ceGray8 (unsigned char bitPlaneNum );void operator ()( unsigned char * const p_value )* p_value = d_s * p_value ;#endif/上述類中各構造函數的實現代碼，應該分在另一個文件中，此處為說明方便，一并列岀#include SpatialDomain/spatialDomain.hnamespace nsimgtkGammaCorrectGray8 : GammaCorrectGray8 (double c, double gamma )double temp ;for (unsign

43、ed int i= 0; i 255 | x2 255 | x1 x1 )for (unsigned int i = 0; i 256 ; + i)d_s i = i;elsedouble tmp ;for (unsigned int i = 0; i x1 ; + i)tmp = ceil (a1 * double (i)+ bl ); d_si = (unsigned char )tmp ;forforBitPlaneSliceGray8unsigned;(unsigned int i = x1 ; i x2 ; + i)tmp = ceil (a2 * double (i)+ b2 );

44、d_s i = (unsigned char )tmp ;(unsigned int i = x2; i 256 ; + i)tmp = ceil (a3 * double (i)+ b3 );d_s i = (unsigned char )tmp ;:BitPlaneSliceGray8 (unsigned char bitPlaneNum )char bitMaskArray0x01 , 0x02 , 0x04 ,0x10 , 0x20 , 0x40 ,8=0x08 ,0x80for (unsigned int i=0; i bitPlaneNum ) * 255 ;d_s i = tmp ;(2)直方圖在GDI+1.0中沒有獲得支持，我們必須自行實現。直方圖相關的處理在數字圖像處理中占有重要地位，可以通過它獲取圖像灰度級的統計信息，且可以通過直方圖進行一些重要的圖像增強技術，如 直方圖均衡化，直方圖規定化，基本全局門限等。下面是獲取8階圖像直方圖的算法實現：namespace nsimgtkbool GetHistogramNormalizeGray8 (Gdiplus : Bitmap * const p_bitmap , float* histogramArray )if (p_bitmap = NULL | h