最新数字图像处理算法实现精编版

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2020年数字图像处理算法实现精编版

数字图像处理算法实现

------------编程心得(1)

2001414班朱伟 20014123

摘要: 关于空间域图像处理算法框架，直方图处理，空间域滤波器算法框架的编程心得，使用GDI+(C++)

一，图像文件的读取

初学数字图像处理时，图像文件的读取往往是一件麻烦的事情，我们要面对各种各样的图像文件格式，如果仅用C++的fstream库那就必须了解各种图像编码格式，这对于初学图像处理是不太现实的，需要一个能帮助轻松读取各类图像文件的库。在Win32平台上GDI+(C++)是不错的选择，不光使用上相对于Win32 GDI要容易得多，而且也容易移植到.Net平台上的GDI+。

Gdiplus::Bitmap类为我们提供了读取各类图像文件的接口，

Bitmap::LockBits方法产生的BitmapData类也为我们提供了高速访问图像文件流的途径。这样我们就可以将精力集中于图像处理算法的实现，而不用关心各种图像编码。具体使用方式请参考MSDN中GDI+文档中关于Bitmap类和BitmapData类的说明。另外GDI+仅在Windows XP/2003上获得直接支持，对于Windows 2000必须安装相关DLL，或者安装有Office 2003，Visual Studio 2003 .Net等软件。

二，空间域图像处理算法框架

(1) 在空间域图像处理中，对于一个图像我们往往需要对其逐个像素的进行处理，对每个像素的处理使用相同的算法（或者是图像中的某个矩形部分）。即，对于图像f(x,y),其中0≤x≤M,0≤y≤N,图像为M*N大小，使用算法

algo，则f(x,y) = algo(f(x,y))。事先实现一个算法框架，然后再以函数指针或函数对象(functor,即实现operator()的对象)传入算法，可以减轻编程的工作量。

如下代码便是一例:

ProcessPixelsOneByOne函数可以对图像中从(x,y)位置起始，width*height大小的区域进行处理。模板参数pixelType用于指定像素大小，例如在Win32平台上传入unsigned char即为8位，用于8阶灰度图。模板参数Processor为图像处理算法实现，可以定义类实现void operator(pixelType *)函数，或者传入同样接口的函数指针。

如下便是一些算法示例(说明见具体注释):

(2) 直方图在GDI+1.0中没有获得支持，我们必须自行实现。直方图相关的处理在数字图像处理中占有重要地位，可以通过它获取图像灰度级的统计信息，且可以通过直方图进行一些重要的图像增强技术，如直方图均衡化，直方图规定化，基本全局门限等。

下面是获取8阶图像直方图的算法实现：

在获取直方图后(即上面算法的第二个参数)，再将其作为参数传入下面的对象的构造函数，然后以该对象为仿函数传入ProcessPixelsOneByOne即可实现8阶图像直方图均衡化:

(3)空间域滤波器，滤波器是一个m*n大小的掩模，其中m,n均为大于1的奇数。滤波器逐像素地通过图像的全部或部分矩形区域，然后逐像素地对掩模覆盖下的像素使用滤波器算法获得响应，将响应赋值于当前像素即掩模中心像素，另外滤波器算法使用中将会涉及到图像边缘的问题，这可以对边缘部分掩模使用补零法补齐掩模下无像素值的区域，或者掩模的移动范围以不越出图像边缘的方式移动，当然这些处理方法都会给图像边缘部分带来不良效果，但是一般情况下，图像边缘部分往往不是我们关注的部分或者没有重要的信息。

下面的滤波器算法框架SpatialFilterAlgo即以补零法(zero-padding)实现:

其中模板参数FilterMask即为滤波掩模算法。通常的滤波算法有均值滤波器，可以模糊化图像，去除图形中的细节部分，使得我们可以关注图像中较为明显的部分，均值滤波器用于周期性噪声。中值滤波器用于图像中存在椒盐噪声也即脉冲噪声的情况下。另外有基于一阶微分的Sobel梯度算子和基于两阶微分的拉普拉斯算子，它们往往被用于边缘检测中。

下面是一些滤波器算法的具体实现，所以滤波器算法都应该实现pixelType response()函数以及有d_mask,d_m,d_n成员，这可以通过继承__filteMask类获得(不需要付出虚函数代价)。