【C++】【图像处理】形态学处理(腐蚀、膨胀)算法解析(以.raw格式的图像为基础进行图像处理、gray levels:256)

 1 void erosion(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg)
 2 {
 3     int rept;
 4     //腐蚀
 5     memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //将读取的图像赋值给outImg,方便进行腐蚀操作
 6 
 7     int i, j, m, n;
 8     BYTE flag;
 9     for (rept = 0;rept < 3;rept++) //进行三次 腐蚀 or 膨胀 操作
10         for (i = 1;i < h - 1;i++) 
11             for (j = 1;j < w - 1;j++) 
12                 if (image[i * w + j] == 255) { //当前灰度级为255时(即白色),则对该点的3x3邻域像素点进行遍历
13                     flag = 0;//记录该邻域中,当灰度级为0(即黑色),则自增
14                     for (m = -1;m < 2;m++) 
15                         for (n = -1;n < 2;n++) 
16                             if (image[(i + m) * w + j + n] == 0) {
17                                 flag++;
18                                 break;
19                             }
20                     if (flag > 2)//当邻域中超过两个像素点的灰度级都是0时,则该点的灰度级也为0(至此达成消除噪点的操作)
21                         outImg[i * w + j] = 0;
22                 }
23     memcpy(image, outImg, sizeof(BYTE) * w * h);// 保存处理好的图像
24 
25 }

 

 1 void dilation(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg)
 2 {
 3     int rept;
 4     //膨胀
 5     memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //将读取的图像赋值给outImg,方便进行膨胀操作
 6 
 7     int i, j, m, n;
 8     BYTE flag;
 9     for (rept = 0;rept < 3;rept++)//进行三次膨胀操作
10         for (i = 1;i < h - 1;i++)
11             for (j = 1;j < w - 1;j++)
12                 if (image[i * w + j] == 0) {//当前灰度级为0时(即黑色),则遍历该点的3x3邻域像素点
13                     flag = 0;//纪录该邻域中,灰度级是255(即白色)的像素点个数
14                     for (m = -1;m < 2;m++)
15                         for (n = -1;n < 2;n++)
16                             if (image[(i + m) * w + j + n] == 255) //
17                                 flag++;
18                     if (flag > 1)//当邻域中超过一个像素点的灰度级是255时,则该点的灰度级也为255(至此达成增强细节,平滑处理的操作)
19                         outImg[i * w + j] = 255;
20                 }
21     memcpy(image, outImg, sizeof(BYTE) * w * h);
22 }

 

总结

针对处理二值图图像时,腐蚀或膨胀算法的核心:

1、确定该点(假设为A点)的灰度级,是0还是255;

2、遍历以该点为中心的3x3的邻域,获取灰度级等于0或者等于255的像素点个数,使用 flag 变量记录;

3、当 flag 大于设定的数值时,则A点的灰度级将被赋值为0或者255;

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