Visual C 实现二值图像处理

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二值图像是一种简单的图像格式，它只有两个灰度级，即\\\"0\\\"表示黑色的像素点，\\\"255\\\"表示白色的像素点。

作者：刘涛来源：yesky 2007年10月22日

关键字：

为了实现图像的细化算法，笔者定义了一个细化函数，具体实现代码如下：

BOOL SeneBorderThinning(BYTE *pData,int Width,int Height)
{ //pData为指向图像数据的指针，Width和Height为图像的宽度和高度；
int i,j;
int num;
//细化结束标志；
BOOL Finished;
//各个变量用来存储(i,j)位置的八邻域像素点的灰度；
int nw,n,ne,w,e,sw,s,se;
//细化表；
static 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
};
if(pData==NULL)
{
AfxMessageBox("图像数据为空，请读取图像数据");
return FALSE;
}
Finished=FALSE;
//开始细化；
while(!Finished)
{
Finished=TRUE;
//水平扫描；
for (i=10;i<Height-10;i++)
{
for(j=30;j<Width-30;j++)
{
if(*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j)==0)
{
w=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j-1);
e=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j+1);
//判断(i,j)是否是边界点，如是，求该点的八邻域灰度值(0/255)，根据各点的权重，计算对应查找表的索引；
if( (w==255)|| (e==255))
{
nw=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j-1);
n=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j);
ne=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j+1);
sw=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j-1);
s=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j);
se=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j+1); num=nw/255+n/255*2+ne/255*4+w/255*8+e/255*16+sw/255*32+s/255*64+se/255*128;
if(erasetable[num]==1)
{
//查表，如果符合条件，将边界点修改为图像的背景；
*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j)=(BYTE)255;
Finished=FALSE;//再次进行扫描；
j++;
}
}
}
}
}
//垂直扫描；
for (j=30;j<Width-30;j++)
{
for(i=10;i<Height-10;i++)
{
if(*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j)==0)
{
n=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j);
s=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j);
if( (n==255)|| (s==255))
{
nw=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j-1);
ne=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i)+j+1);
w=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j-1);
e=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j+1);
sw=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j-1);
se=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-2)+j+1); num=nw/255+n/255*2+ne/255*4+w/255*8+e/255*16+sw/255*32+s/255*64+se/255*128;
if(erasetable[num]==1)
{
//查表，如果符合条件，将边界点修改为图像的背景；
*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(Height-i-1)+j)=(BYTE)255;
Finished=FALSE;//再次进行扫描；
i++;
}
}
}
}
}
}
return TRUE;
}

图三给出了细化处理后的效果图，其中a为原始图像，b为细化处理后的图像。