学步园

最近在做项目，开始接触数字图像处理方面的东西。一时兴起，结合数字图像处理的基本知识和opencv的基本了解，写了一个数字图像处理基本类。类里实现的功能见代码。

环境：vs2008 + opencv

头文件EDIP.h (Enjoy's Digital Image Processing)

//////////////////////////////////////////<br /> //功能：对数字图像进行空间域、频域的处理<br /> //作者：IR小组成员<br /> //时间：2010年01月16日<br /> //版本：alpha 1.0.0<br /> //////////////////////////////////////////<br /> #include "cxcore.h"</p> <p>class EDIP<br /> {<br /> private:<br /> public:<br /> EDIP();<br /> virtual ~EDIP();</p> <p> //Sobel算子<br /> //原始图像src 处理后的图像dst 处理方向drt （1、x方向； 2、y方向）<br /> void sobel(const IplImage * src, IplImage * dst, int drt);</p> <p> //Laplace算子<br /> //原始图像src 处理后的图像dst 掩模方式mode_handle （1、标准模式； 2、对角加强模式）<br /> void laplace(const IplImage * src, IplImage * dst, int mode_handle);</p> <p> //负片<br /> //原始图像src 处理后的图像dst<br /> void negative_file(const IplImage * src, IplImage * dst);</p> <p> //标定<br /> //原始图像src 处理后的图像dst<br /> void calibration(long ** t_1, long ** t_2, long ** t_3, int nrow, int ncol);<br /> };

EDIP.cpp

//////////////////////////////////////////<br /> //功能：对数字图像进行空间域、频域的处理<br /> //作者：IR小组成员<br /> //时间：2010年01月16日<br /> //版本：alpha 1.0.0<br /> //////////////////////////////////////////<br /> #include "stdafx.h"<br /> #include "edip.h"</p> <p>EDIP::EDIP()<br /> {<br /> }</p> <p>EDIP::~EDIP()<br /> {<br /> }</p> <p>void EDIP::sobel(const IplImage *src, IplImage *dst, int drt)<br /> {<br /> long sob[3][3] = {0}; //Sobel算子掩模<br /> long ** atemp_1; //临时容器1<br /> long ** atemp_2; //临时容器2<br /> long ** atemp_3; //临时容器3<br /> int h = src->height; //原始图像高度或行数<br /> int w = src->width; //原始图像宽度或列数<br /> //加强x方向边缘的Sobel算子掩模<br /> if (drt == 1)<br /> {<br /> sob[0][0] = -1; sob[0][1] = -2; sob[0][2] = -1;<br /> sob[1][0] = 0; sob[1][1] = 0; sob[1][2] = 0;<br /> sob[2][0] = 1; sob[2][1] = 2; sob[2][2] = 1;<br /> }<br /> //加强y方向边缘的Sobel算子掩模<br /> else if (drt == 2)<br /> {<br /> sob[0][0] = -1; sob[0][1] = 0; sob[0][2] = 1;<br /> sob[1][0] = -2; sob[1][1] = 0; sob[1][2] = 2;<br /> sob[2][0] = -1; sob[2][1] = 0; sob[2][2] = 1;<br /> }<br /> //为临时容器1申请空间，存放原始图片第一个通道的处理结果<br /> atemp_1 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_1[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //为临时容器2申请空间，存放原始图片第二个通道的处理结果<br /> atemp_2 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_2[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //为临时容器3申请空间，存放原始图片第三个通道的处理结果<br /> atemp_3 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_3[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //对原始图像进行Sobel加强<br /> for (int row = 0; row < h; row++)<br /> {<br /> if (row == 0 || row == 1 || row == h-2 || row == h-1)<br /> continue;<br /> for (int col = 0; col < w; col++)<br /> {<br /> if (col == 0 || col == 1 || col == w-2 || col == w-1)<br /> continue;<br /> long temp_1 = 0;<br /> long temp_2 = 0;<br /> long temp_3 = 0;</p> <p> for (int i = -1; i < 2; i++)<br /> {<br /> uchar * ptr_s = (uchar *)(src->imageData + (row + i) * src->widthStep);<br /> for (int j = -1; j< 2; j++)<br /> {<br /> temp_1 += ptr_s[3 * (col + j)] * sob[i + 1][j + 1];<br /> temp_2 += ptr_s[3 * (col + j) + 1] * sob[i + 1][j + 1];<br /> temp_3 += ptr_s[3 * (col + j) + 2] * sob[i + 1][j + 1];<br /> }<br /> }<br /> atemp_1[row][col] = temp_1;<br /> atemp_2[row][col] = temp_2;<br /> atemp_3[row][col] = temp_3;<br /> }<br /> }<br /> //对临时容器中的处理结果进行标定，使其中值介于[0,255]之间<br /> calibration(atemp_1, atemp_2, atemp_3, h, w);<br /> //将标定后的结果赋给目标变量<br /> for (int row = 0; row < h; row++)<br /> {<br /> uchar * ptr_d = (uchar *)(dst->imageData + row * dst->widthStep);<br /> for (int col = 0; col < w; col++)<br /> {<br /> ptr_d[3 * col] = (uchar)(atemp_1[row][col]);<br /> ptr_d[3 * col + 1] = (uchar)(atemp_2[row][col]);<br /> ptr_d[3 * col + 2] = (uchar)(atemp_3[row][col]);<br /> }<br /> }<br /> //释放临时容器<br /> free(atemp_1);<br /> free(atemp_2);<br /> free(atemp_3);<br /> }</p> <p>void EDIP::laplace(const IplImage *src, IplImage *dst, int mode_handle)<br /> {<br /> long lap[3][3] = {0}; //Laplace算子3*3掩模<br /> long ** atemp_1; //临时容器1<br /> long ** atemp_2; //临时容器2<br /> long ** atemp_3; //临时容器3<br /> int h = src->height; //原始图像高度或行数<br /> int w = src->width; //原始图像宽度或列数<br /> //标准Laplace算子掩模<br /> if (mode_handle == 1)<br /> {<br /> lap[0][0] = 0; lap[0][1] = 1; lap[0][2] = 0;<br /> lap[1][0] = 1; lap[1][1] = -4; lap[1][2] = 1;<br /> lap[2][0] = 0; lap[2][1] = 1; lap[2][2] = 0;<br /> }<br /> //兼顾对角方向的Laplace算子掩模<br /> else if (mode_handle == 2)<br /> {<br /> lap[0][0] = 1; lap[0][1] = 1; lap[0][2] = 1;<br /> lap[1][0] = 1; lap[1][1] = -8; lap[1][2] = 1;<br /> lap[2][0] = 1; lap[2][1] = 1; lap[2][2] = 1;<br /> }<br /> //为临时容器1申请空间，存放原始图片第一个通道的处理结果<br /> atemp_1 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_1[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //为临时容器2申请空间，存放原始图片第二个通道的处理结果<br /> atemp_2 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_2[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //为临时容器3申请空间，存放原始图片第三个通道的处理结果<br /> atemp_3 = (long **) malloc (h * sizeof(long *));<br /> for (int i = 0; i< h; i++)<br /> atemp_3[i] = (long *) malloc (w * sizeof(long));<br /> //对原始图像进行Laplace加强<br /> for (int row = 0; row < h; row++)<br /> {<br /> if (row == 0 || row == 1 || row == h-2 || row == h-1)<br /> continue;<br /> for (int col = 0; col < w; col++)<br /> {<br /> if (col == 0 || col == 1 || col == w-2 || col == w-1)<br /> continue;<br /> long temp_1 = 0;<br /> long temp_2 = 0;<br /> long temp_3 = 0;</p> <p> for (int i = -1; i < 2; i++)<br /> {<br /> uchar * ptr_s = (uchar *)(src->imageData + (row + i) * src->widthStep);<br /> for (int j = -1; j< 2; j++)<br /> {<br /> temp_1 += ptr_s[3 * (col + j)] * lap[i + 1][j + 1];<br /> temp_2 += ptr_s[3 * (col + j) + 1] * lap[i + 1][j + 1];<br /> temp_3 += ptr_s[3 * (col + j) + 2] * lap[i + 1][j + 1];<br /> }<br /> }<br /> atemp_1[row][col] = temp_1;<br /> atemp_2[row][col] = temp_2;<br /> atemp_3[row][col] = temp_3;<br /> }<br /> }<br /> //对临时容器中的处理结果进行标定，使其中值介于[0,255]之间<br /> calibration(atemp_1, atemp_2, atemp_3, h ,w);<br /> //将标定后的结果赋给目标变量<br /> for (int row = 0; row < h; row++)<br /> {<br /> uchar * ptr_d = (uchar *)(dst->imageData + row * dst->widthStep);<br /> for (int col = 0; col < w; col++)<br /> {<br /> ptr_d[3 * col] = (uchar)(atemp_1[row][col]);<br /> ptr_d[3 * col + 1] = (uchar)(atemp_2[row][col]);<br /> ptr_d[3 * col + 2] = (uchar)(atemp_3[row][col]);<br /> }<br /> }<br /> //释放临时容器<br /> free(atemp_1);<br /> free(atemp_2);<br /> free(atemp_3);<br /> }</p> <p>void EDIP::negative_file(const IplImage *src, IplImage *dst)<br /> {<br /> int h = src->height; //原始图像高度或行数<br /> int w = src->width; //原始图像宽度或列数<br /> //对原始图像进行负片加强<br /> for (int row = 0; row < h; row++)<br /> {<br /> uchar * ptr_s = (uchar *)(src->imageData + row * src->widthStep);<br /> uchar * ptr_d = (uchar *)(dst->imageData + row * dst->widthStep);<br /> for (int col = 0; col < w; col++)<br /> {<br /> ptr_d[3 * col] = 255 - ptr_s[3 * col];<br /> ptr_d[3 * col + 1] = 255 - ptr_s[3 * col + 1];<br /> ptr_d[3 * col + 2] = 255 - ptr_s[3 * col + 2];<br /> }<br /> }<br /> }</p> <p>void EDIP::calibration(long **t_1, long **t_2, long **t_3, int nrow, int ncol)<br /> {<br /> long tmax_1 = -1024; //一通道最大值<br /> long tmax_2 = -1024; //二通道最大值<br /> long tmax_3 = -1024; //三通道最大值<br /> long tmin_1 = 1024; //一通道最小值<br /> long tmin_2 = 1024; //二通道最小值<br /> long tmin_3 = 1024; //三通道最小值<br /> //找到各个通道的最小值<br /> for (int row = 0; row < nrow; row++)<br /> {<br /> for (int col = 0; col < ncol; col++)<br /> {<br /> if (t_1[row][col] < tmin_1) tmin_1 = t_1[row][col];<br /> if (t_1[row][col] < tmin_2) tmin_1 = t_2[row][col];<br /> if (t_1[row][col] < tmin_3) tmin_1 = t_3[row][col];<br /> }<br /> }</p> <p> tmin_1 = abs(tmin_1);<br /> tmin_2 = abs(tmin_2);<br /> tmin_3 = abs(tmin_3);<br /> //各通道的值加上取绝对值后的最小值，将各个通道的最小值标定为0<br /> //找到一次标定后各个通道的最大值<br /> for (int row = 0; row < nrow; row++)<br /> {<br /> for (int col = 0; col < ncol; col++)<br /> {<br /> t_1[row][col] = t_1[row][col] + tmin_1;<br /> if (t_1[row][col] > tmax_1) tmax_1 = t_1[row][col];</p> <p> t_2[row][col] = t_2[row][col] + tmin_2;<br /> if (t_2[row][col] > tmax_2) tmax_2 = t_2[row][col];</p> <p> t_3[row][col] = t_3[row][col] + tmin_3;<br /> if (t_3[row][col] > tmax_3) tmax_3 = t_3[row][col];<br /> }<br /> }<br /> //将各个通道的最大值表定位255<br /> for (int row = 0; row < nrow; row++)<br /> {<br /> for (int col = 0; col < ncol; col++)<br /> {<br /> t_1[row][col] = (long)(t_1[row][col] * 255 / tmax_1);</p> <p> t_2[row][col] = (long)(t_2[row][col] * 255 / tmax_2);</p> <p> t_3[row][col] = (long)(t_3[row][col] * 255 / tmax_3);<br /> }<br /> }<br /> }

不知道是我理解的有问题还是怎么，Laplace强化处理后，重新标定的结果基色偏黄。

其他功能有待添加