图像处理经典算法
好酷屋教程网小编为您收集和整理了图像处理经典算法的相关教程：图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
本文接下来，简单粗略介绍下数字图像处理领域中的24个经典算法，然后全部算法用vc实现。由于篇幅所限，只给出某一算法的主体代码。
ok，请细看。
一、256色转灰度图
算法介绍（百度百科）：
什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：
1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
灰度分为256阶。所以，用灰度表示的图像称作灰度图。
程序实现：
ok，知道了什么叫灰度图，下面，咱们就来实现此256色灰度图。
这个Convert256toGray()，即是将256色位图转化为灰度图：
void Convert256toGray(HDIB hDIB)
{
LPSTR lpDIB;
// 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB
lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB);
// 指向DIB象素数据区的指针
LPSTR lpDIBBits;
// 指向DIB象素的指针
BYTE * lpSrc;
// 图像宽度
LONG lWidth;
// 图像高度
LONG lHeight;
// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;
// 指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0）
LPBITMAPINFO lpbmi;
// 指向BITMAPCOREINFO结构的指针
LPBITMAPCOREINFO lpbmc;
// 获取指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0）
lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;
// 获取指向BITMAPCOREINFO结构的指针
lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB;
// 灰度映射表
BYTE bMap[256];
// 计算灰度映射表（保存各个颜色的灰度值），并更新DIB调色板
int i,j;
for (i = 0; i < 256; i ++)
{
// 计算该颜色对应的灰度值
bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed +
0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen +
0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5);
// 更新DIB调色板红色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i;
// 更新DIB调色板绿色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i;
// 更新DIB调色板蓝色分量
lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i;
// 更新DIB调色板保留位
lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0;
}
// 找到DIB图像象素起始位置
lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB);
// 获取图像宽度
lWidth = ::DIBWidth(lpDIB);
// 获取图像高度
lHeight = ::DIBHeight(lpDIB);
// 计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 更换每个象素的颜色索引（即按照灰度映射表换成灰度值）
//逐行扫描
for(i = 0; i < lHeight; i++)
{
//逐列扫描
for(j = 0; j < lWidth; j++)
{
// 指向DIB第i行，第j个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 变换
*lpSrc = bMap[*lpSrc];
}
}
//解除锁定
::GlobalUnlock ((HGLOBAL)hDIB);
}
变换效果（以下若无特别说明，图示的右边部分都是为某一算法变换之后的效果）：
二、Walsh变换
算法介绍：
有关Walsh变换的深入介绍，请看此论文：http://www.informatics.org.cn/doc/ucit200510/ucit20051005.pdf
程序实现:
函数名称：WALSH()
参数:
double * f - 指向时域值的指针
double * F - 指向频域值的指针
r －2的幂数
返回值:无。
说明:该函数用来实现快速沃尔什-哈达玛变换。
VOID WINAPI WALSH(double *f, double *F, int r)
{
// 沃尔什-哈达玛变换点数
LONG count;
// 循环变量
int i,j,k;
// 中间变量
int bfsize,p;
double *X1,*X2,*X;
// 计算快速沃尔什变换点数
count = 1 << r;
// 分配运算所需的数组
X1 = new double[count];
X2 = new double[count];
// 将时域点写入数组X1
memcpy(X1, f, sizeof(double) * count);
// 蝶形运算
for(k = 0; k < r; k++)
{
for(j = 0; j < 1<<k; j++)
{
bfsize = 1 << (r-k);
for(i = 0; i < bfsize / 2; i++)
{
p = j * bfsize;
X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2];
X2[i + p + bfsize / 2] = X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2];
}
}
// 互换X1和X2
X = X1;
X1 = X2;
X2 = X;
}
// 调整系数
for(j = 0; j < count; j++)
{
p = 0;
for(i = 0; i < r; i++)
{
if (j & (1<<i))
{
p += 1 << (r-i-1);
}
}
F[j] = X1[p] / count;
}
// 释放内存
delete X1;
delete X2;
}
函数名称：DIBWalsh1()
参数:
LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针
LONG lWidth - 源图像宽度（象素数）
LONG lHeight - 源图像高度（象素数）
返回值:BOOL - 成功返回TRUE，否则返回FALSE。
说明:该函数用来对图像进行沃尔什-哈达玛变换。于上面不同的是，此处是将二维
矩阵转换成一个列向量，然后对该列向量进行一次一维沃尔什-哈达玛变换。
BOOL WINAPI DIBWalsh1(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{
// 指向源图像的指针
unsigned char* lpSrc;
// 循环变量
LONG i;
LONG j;
// 进行付立叶变换的宽度和高度（2的整数次方）
LONG w;
LONG h;
// 中间变量
double dTemp;
int wp;
int hp;
// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;
// 计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 赋初值
w = 1;
h = 1;
wp = 0;
hp = 0;
// 计算进行离散余弦变换的宽度和高度（2的整数次方）
while(w * 2 <= lWidth)
{
w *= 2;
wp++;
}
while(h * 2 <= lHeight)
{
h *= 2;
hp++;
}
// 分配内存
double *f = new double[w * h];
double *F = new double[w * h];
// 列
for(i = 0; i < w; i++)
{
// 行
for(j = 0; j < h; j++)
{
// 指向DIB第j行，第i个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - j) + i;
// 给时域赋值
f[j + i * w] = *(lpSrc);
}
}
// 调用快速沃尔什－哈达玛变换
WALSH(f, F, wp + hp);
// 列
for(i = 0; i < w; i++)
{
// 行
for(j = 0; j < h; j++)
{
// 计算频谱
dTemp = fabs(F[i * w + j] * 1000);
// 判断是否超过255
if (dTemp > 255)
{
// 对于超过的，直接设置为255
dTemp = 255;
}
// 指向DIB第j行，第i个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - j) + i;
// 更新源图像
* (lpSrc) = (BYTE)(dTemp);
}
}
//释放内存
delete f;
delete F;
// 返回
return TRUE;
}
变换效果：
三、二值化变换
算法描述：
二值化是图像分割的一种方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度�O大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度�O小值，从而实现二值化。
根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有：双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。
程序实现：
void CMyDIPView::OnDraw(CDC* pDC)
{
CMyDIPDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
if(pDoc->m_hDIB == NULL)
return ;
// TODO: add draw code for native data here
int i,j;
unsigned char *lpSrc;
LPSTR lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
int cxDIB = (int) ::DIBWidth(lpDIB); // Size of DIB - x
int cyDIB = (int) ::DIBHeight(lpDIB); // Size of DIB - y
LPSTR lpDIBBits=::FindDIBBits (lpDIB);
// 计算图像每行的字节数
long lLineBytes = WIDTHBYTES(cxDIB * 8);
// 每行
for(i = 0; i < cyDIB; i++)
{
// 每列
for(j = 0; j < cxDIB; j++)
{
// 指向DIB第i行，第j个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (cyDIB - 1 - i) + j;
// 计算新的灰度值
//*(lpSrc) = BYTE(255-*lpSrc);
}
}
::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
CRect rect(0,0,cxDIB,cyDIB), rcDIB(0,0,cxDIB,cyDIB);
::PaintDIB(pDC->m_hDC, &rect, pDoc->m_hDIB, &rcDIB, pDoc->m_palDIB);
}
void CMyDIPView::OnMenuitem32778()
{
// TODO: Add your command handler code here
int i,j;
unsigned char *lpSrc;
CMyDIPDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
if(pDoc->m_hDIB == NULL)
return ;
LPSTR lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
LPSTR lpDIBBits=::FindDIBBits (lpDIB);
int cxDIB = (int) ::DIBWidth(lpDIB); // Size of DIB - x
int cyDIB = (int) ::DIBHeight(lpDIB); // Size of DIB - y
long lLineBytes = WIDTHBYTES(cxDIB * 8); // 计算图像每行的字节数
const float c1=150,c2=2.5;
// 每行
for(i = 0; i < cyDIB; i++)
{
// 每列
for(j = 0; j < cxDIB; j++)
{
// 指向DIB第i行，第j个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (cyDIB - 1 - i) + j;
// 计算新的灰度值
if(*lpSrc<122) *lpSrc=BYTE(0);
else *lpSrc = BYTE(255);
}
}
::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->m_hDIB);
Invalidate(TRUE);
}
变换效果：
四、阈值变换
算法描述：
输入图像像元密度值(灰度、亮度值)按对数函数关系变换为输出图像。
程序实现：
//参数说明:
//LPSTR lpDIBBits:指向源DIB图像指针
//LONG lWidth:源图像宽度（象素数）
//LONG lHeight:源图像高度（象素数）
//BYTE bThre:阈值
//程序说明:
//该函数用来对图像进行阈值变换。对于灰度值小于阈值的象素直接设置
灰度值为0；灰度值大于阈值的象素直接设置为255。
BOOL WINAPI ThresholdTrans(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight, BYTE bThre)
{
// 指向源图像的指针
unsigned char* lpSrc;
// 循环变量
LONG i;
LONG j;
// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;
// 计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);
// 每行
for(i = 0; i < lHeight; i++)
{
// 每列
for(j = 0; j < lWidth; j++)
{
// 指向DIB第i行，第j个象素的指针
lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j;
// 判断是否小于阈值
if ((*lpSrc) < bThre)
{
// 直接赋值为0
*lpSrc = 0;
}
else
{
// 直接赋值为255
*lpSrc = 255;
}
}
}
// 返回
return TRUE;
}
五、傅立叶变换
算法描述：
关于此傅里叶变换算法的具体介绍，请参考本BLOG文章：十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上。
程序实现：
函数名称：FFT()
参数:
complex * TD - 指向时域数组的指针
complex * FD - 指向频域数组的指针
r －2的幂数，即迭代次数
返回值:无。
说明:该函数用来实现快速付立叶变换。
VOID WINAPI FFT(complex * TD, complex * FD, int r)
{
// 付立叶变换点数
LONG count;
// 循环变量
int i,j,k;
// 中间变量
int bfsize,p;
// 角度
double angle;
complex *W,*X1,*X2,*X;
// 计算付立叶变换点数
count = 1 << r;
// 分配运算所需存储器
W = new complex[count / 2];
X1 = new complex[count];
X2 = new complex[count];
// 计算加权系数
for(i = 0; i < count / 2; i++)
{
angle = -i * PI * 2 / count;
W[i] = complex (cos(angle), sin(angle));
}
// 将时域点写入X1
memcpy(X1, TD, sizeof(complex) * count);
// 采用蝶形算法进行快速付立叶变换
for(k = 0; k < r; k++)
{
for(j = 0; j < 1 << k; j++)
{
bfsize = 1 << (r-k);
for(i = 0; i < bfsize / 2; i++)
{
p = j * bfsize;
X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2];
X2[i + p + bfsize / 2] = (X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2]) * W[i * (1<<k)];
}
}
X = X1;
X1 = X2;
X2 = X;
}
// 重新排序
for(j = 0; j < count; j++)
{
p = 0;
for(i = 0; i < r; i++)
{
if (j&(1<<i))
{
p+=1<<(r-i-1);
}
}
FD[j]=X1[p];
}
// 释放内存
delete W;
delete X1;
delete X2;
}
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本文来源： https://www.haoku5.com/shenghuo/66dd12053d0084a1cb01fd7d.html
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