第6章 腐蚀,膨胀,细化算法.pdf

第6章腐蚀，膨胀，细化算法这一章的内容我认为是最有趣的。还记得前言中那个抽取骨架的例子吗？现在我们就来看看它是如何实现的。今天所讲的内容属于一门新兴的学科：数学形态学(MathematicalMorphology)。说起来很有意思，它是法国和德国的 科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息，它通过物体和结构元素 相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。在图象处理中的应用主要是：(1)利用形态学的基本运算，对图象进 行观察和处理，从而达到改善图象质量的目的；(2)描述和定义图象的各种几何参数和特征，如面积、周长、连通度、颗粒度、骨架和方向性等。限于篇幅，我们只介绍二值图象的形态学运算，对于灰度图象的形态学运算，有兴趣的读者可以阅读有关的参考书。在程序中，为了处理的方便，还是采用256级灰度图，不过只用到了调色板中的。和255两项。先来定义一些基本符号和关系。1.元素 设有一幅图象X,若点a在X的区域以内，则称a为X的元素，记作aX,如图6.1所示。2.B包含于X设有两幅图象B,Xo对于B中所有的元素ai,都有aiX,则称B包含于(included in)X,记作B匚X,如图6.2所03.B击中X设有两幅图象B,Xo若存在这样一个点，它即是B的元素，又是X的元素，则称B击中(hit)X,记作BTX,如图 6.3所示。4.B不击中X设有两幅图象B,Xo若不存在任何一个点，它即是B的元素，又是X的元素，即B和X的交集是空，则称B不击 中(miss)X,记作BAX=；其中G是集合运算相交的符号，表示空集。如图6.4所示。图6.3 击中图6.4 不击中5.补集设有一幅图象X,所有X区域以外的点构成的集合称为X的补集，记作X。，如图6.5所示。显然，如果BAX二,则B在X的补集内，即B CXco6.结构元素设有两幅图象B,Xo若X是被处理的对象，而B是用来处理X的，则称B为结构元素(structure element),又被形 象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。7.对称集设有一幅图象B,将B中所有元素的坐标取反，即令(x,y)变成(-X,-y),所有这些点构成的新的集合称为B的对称 集，记作B,如图6.6所示。8.平移设有一幅图象B,有一个点a(xo,y。)，将B平移a后的结果是，把B中所有元素的横坐标加x0,纵坐标加y,即令(x,y)变成(x+xo，y+yo),所有这些点构成的新的集合称为B的平移，记作Ba，如图6.7所示。图6.6 对称集的示意图 图6.7 平移的示意图好了，介绍了这么多基本符号和关系，现在让我们应用这些符号和关系，看一下形态学的基本运算。6.1腐蚀 把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X,我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被 B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为：E(X)=al Ba CX=X B,如图6.8所示。图6.8 腐蚀的示意图图6.8中X是被处理的对象，B是结构元素。不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a,Ba包含于X,所以X被 B腐蚀的结果就是那个阴影部分。阴影部分在X的范围之内，且比X小，就象X被剥掉了一层似的，这就是为什么 叫腐蚀的原因。值得注意的是，上面的B是对称的，即B的对称集BJB,所以X被B腐蚀的结果和X被B腐蚀的结果是一样的。如果B不是对称的，让我们看看图6.9,就会发现X被B腐蚀的结果和X被腐蚀的结果不同。图6.9 结构元素非对称时，腐蚀的结果不同图6.8和图6.9都是示意图，让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。在图6.10中，左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，中间是结构元素B,那个标有origin的点是中 心点，即当前处理元素的位置，我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。腐蚀的方法是，拿B的中心点和X上的点一个一个地对比，如果B上的所有点都在X的范围内，则该点保留，否则将该点去掉；右边是腐蚀后的结果。可 以看出，它仍在原来X的范围内，且比X包含的点要少，就象X被腐蚀掉了一层。图6.10腐蚀运算图6.11为原图，图6.12为腐蚀后的结果图，能够很明显地看出腐蚀的效果。HiJm phoenix Glad to meet u.图6.11原图HiJm phoenix Glad to meet u.图6.12腐蚀后的结果图下面的这段程序，实现了上述的腐蚀运算，针对的都是黑色点。参数中有一个BOOL变量，为真时，表示在水平方T1.向进行腐蚀运算，即结构元素B为b1】；否则在垂直方向上进行腐蚀运算，即结构兀素B为。BOOL Erosion(HWND hWnd,BOOL Hori)(DWORD OffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADER IpImgData;LPSTRIpPtr;HLOCALhTempImgData;LPBITMAPINFOHEADER IpTempImgData;LPSTRIpTempPtr;HDChDc;HFILEhf；LONGx,y;unsigned charnum;inti；为了处理方便，仍采用256级灰度图，不过只用调色板中0和255两项if(NumColors!=256)MessageBox(hWnd,Must be a mono bitmap with grayscale palette!*,Error Message,MB_OKIMB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;)OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPHLEHEADER);/BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;为新的缓冲区分配内存if(hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize)=NULL)(MessageBox(hWnd,HError alloc memory!1,Error Message,MB_OKIMB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);拷贝头信息和位图数据memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);if(Hori)(在水平方向进行腐蚀运算for(y=0;ybi.biHeight;y+)/IpPtr指向原图数据，IpTempPtr指向新图数据 lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+l;for(x=l;xbi.biWidth-l;x+)注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2num=(unsigned char)*lpPtr;if(num=O)因为腐蚀掉的是黑点，所以只对黑点处理*lpTempPtr=(unsigned char)O;先置成黑点for(i=0;i3;i+)num=(unsigned char)*(lpPtr+i-l);if(num=255)自身及上下邻居中若有一个不是黑点，则将该点腐 蚀成白点*lpTempPtr=(unsigned char)255;break;原图中就是白点的，新图中仍是白点else*lpTempPtr=(unsigned char)255;指向下一个象素lpPtr+;lpTempPtr+;else(在垂直方向进行腐蚀运算for(y=l;yvbi.biHeight-l;y+)注意为防止越界，y的范围从1到高度-2/IpPtr指向原图数据，IpTempPtr指向新图数据lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);for(x=0;xbi.biWidth;x+)num=(unsigned char)*lpPtr;if(num=O)因为腐蚀掉的是黑点，所以只对黑点处理*lpTempPtr=(unsigned char)O;/先置成黑点for(i=0;i3;i+)num=(unsigned char)*(lpPtr+(i-l)*LineBytes);if(num=255)自身及上下邻居中若有一个不是黑点，则将该点腐蚀成白点*lpTempPtr=(unsigned char)255;break;原图中就是白点的，新图中仍是白点else*lpTempPtr=(unsigned char)255;指向下一个象素lpPtr+;lpTempPtr+;if(hBitmap!=NULL)DeleteObj ect(hB itmap);hDc二GetDC(hWnd);产生新的位图hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,(LONG)CBM_INIT,(LPSTR)lpTempImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD),(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,DIB_RGB_COLORS);起不同的结果文件名if(Hori)hf=_lcreat(Hc:herosion.bmp,0);elsehf=_lcreat(Hc:verosion.bmp,0);write(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER);_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);_lclose(hf);释放内存及资源ReleaseDC(hWnd,hDc);LocalUnlock(hTempImgData);LocalFree(hT empImgData);GlobalUnlock(hlmgData);return TRUE;)6.2膨胀膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X,我们记下这个 a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)=a I Ba f X=X 0B,如 图6.13所示。图6.13中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a,Ba击中X,所以X被B膨胀的结果就是那个阴影部分。阴影部分包括X的所有范围，就象X膨胀了一圈似的，这就是为什么叫 膨胀的原因。同样，如果B不是对称的，X被B膨胀的结果和X被B膨胀的结果不同。让我们来看看实际上是怎样进行膨胀运算的。在图6.14中，左边是被处理的图象X 二值图象，我们针对的是黑点）,中间是结构元素B。膨胀的方法是，拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对，如果B上有一个点落在 X的范围内，则该点就为黑；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包括X的所有范围，就象X膨胀了一圈似的。图6.13膨胀的示意图originX B X B图6.14膨胀运算图6.15为图6.11膨胀后的结果图,能够很明显的看出膨胀的效果。HiJm phoenix.Glad to meet u.图6.15图6.11膨胀后的结果图下面的这段程序，实现了上述的膨胀运算，针对的都是黑色点。参数中有一个BOOL变量，为真时，表示在水平方向进行膨胀运算，即结构元素B为I1力；否则在垂直方向上进行膨胀运算，即结构元素B为BOOL Dilation(HWND hWnd,BOOL Hori)(DWORD OffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADER IpImgData;LPSTRIpPtr;HLOCALhTempImgData;LPBITMAPINFOHEADER IpTempImgData;LPSTRIpTempPtr;HDChDc;HFILEhf;LONGx,y;unsigned charnum;inti；为了处理的方便，仍采用256级灰度图，不过只调色板中。和255两项if(NumColors!=256)MessageBox(hWnd,Must be a mono bitmap with grayscale palette!,Error Message,MB_OKIMB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;)OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPHLEHEADER);/BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;为新的缓冲区分配内存if(hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize)=NULL)(MessageBox(hWnd,nError alloc memory!/Error Message,MB_OKIMBCONEXCLAMATION);return FALSE;)lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);拷贝头信息和位图数据memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);if(Hori)(在水平方向进行膨胀运算for(y=0;ybi.biHeight;y+)/IpPtr指向原图数据，IpTempPtr指向新图数据lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+l;for(x=1;xbi.biWidth-l;x+)注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2num=(unsigned char)*lpPtr;原图中是黑点的，新图中肯定也是，所以要考虑的是那些原图中的白点，看是否有可能膨胀成黑点if(num=255)*lpTempPtr=(unsigned char)255;/先置成白点for(i=0;i3;i+)num=(unsigned char)*(lpPtr+i-l);只要左右邻居中有一个是黑点，就膨胀成黑点if(num=O)*lpTempPtr=(unsigned char)O;break;)原图中就是黑点的，新图中仍是黑点else*lpTempPtr=(unsigned char)O;指向下一个象素lpPtr+;lpTempPtr+;else在垂直方向进行腐蚀运算for(y=l;yvbi.biHeight-l;y+)注意为防止越界，y的范围从1到高度-2lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);for(x=0;xbi.biWidth;x+)num=(unsigned char)*lpPtr;if(num=255)*lpTempPtr=(unsigned char)255;for(i=0;i3;i+)num=(unsigned char)*(lpPtr+(i-1)*LineBytes);只要上下邻居中有一个是黑点，就膨胀成黑点if(num=O)*lpTempPtr=(unsigned char)O;break;else*lpTempPtr=(unsigned char)O;lpPtr+;lpTempPtr+;if(hBitmap!=NULL)DeleteObj ect(hB itmap);hDc二GetDC(hWnd);产生新的位图hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,(LONG)CBM_INIT,(LPSTR)lpTempImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD),(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,DIB_RGB_COLORS);起不同的结果文件名if(Hori)hf=_lcreat(nc:hdilation.bmp,0);elsehf=_lcreat(c:vdilation.bmp,0);write(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER);_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);_lclose(hf);释放内存及资源ReleaseDC(hWnd,hDc);LocalUnlock(hTempImgData);LocalFree(hT empImgData);GlobalUnlock(hlmgData);return TRUE;腐蚀运算和膨胀运算互为对偶的，用公式表示为(X B)C=(XC B),即X被B腐蚀后的补集等于X的补集被B膨 胀。这句话可以形象的理解为：河岸的补集为河面，河岸的腐蚀等价于河面的膨胀。你可以自己举个例子来验证一 下这个关系。在有些情况下，这个对偶关系是非常有用的。例如：某个图象处理系统用硬件实现了腐蚀运算，那么 不必再另搞一套膨胀的硬件，直接利用该对偶就可以实现了。6.3开先腐蚀后膨胀称为开(open),即OPEN(X)=D(E(X)。让我们来看一个开运算的例子(见图6.16)：oooooooooox e B OPEN(X)图6.16开运算在图16上面的两幅图中，左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，右边是结构元素B,下面的两幅 图中左边是腐蚀后的结果；右边是在此基础上膨胀的结果。可以看到，原图经过开运算后，一些孤立的小点被去掉 To 一般来说，开运算能够去除孤立的小点，毛刺和小桥(即连通两块区域的小点)，而总的位置和形状不变。这就是 开运算的作用。要注意的是，如果B是非对称的，进行开运算时要用B的对称集以膨胀，否则，开运算的结果和原 图相比要发生平移。图6.17和图6.18能够说明这个问题。图6.17用B膨胀后，结果向左平移了图6.18用B膨胀后位置不变 图6.17是用B膨胀的，可以看到，OPEN(X)向左平移了。图18是用B膨胀的，可以看到，总的位置和形状不变。图6.19为图6.11经过开运算后的结果。Hijm phoenix.Glad to meet u.图6.19图6.11经过开运算后的结果开运算的源程序可以很容易的根据上面的腐蚀，膨胀程序得到，这里就不给出了。6.4 闭先膨胀后腐蚀称为闭(close),即CLOSE(X)=E(D(X)o让我们来看一个闭运算的例子(见图6.20)：图6.20闭运算在图6.20上面的两幅图中，左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，右边是结构元素B,下面的两幅 图中左边是膨胀后的结果，右边是在此基础上腐蚀的结果可以看到，原图经过闭运算后，断裂的地方被弥合了。一 般来说，闭运算能够填平小湖(即小孔)，弥合小裂缝，而总的位置和形状不变。这就是闭运算的作用。同样要注意的 是，如果B是非对称的，进行闭运算时要用B的对称集B膨胀，否则，闭运算的结果和原图相比要发生平移。图6.21为图6.11经过闭运算后的结果。HiJm phoenix.Glad to meet u.图6.21图.611经过闭运算后的结果闭运算的源程序可以很容易的根据上面的膨胀，腐蚀程序得到，这里就不给出了。你大概已经猜到了，开和闭也是对偶运算，的确如此。用公式表示为(OPEN(X)c=CLOSE(X),或者(CLOSE(X)。=OPEN(Xc)o即X开运算的补集等于X的补集的闭运算，或者X闭运算的补集等于X的补集的开运算。这句话 可以这样来理解：在两个小岛之间有一座小桥，我们把岛和桥看做是处理对象X,则X的补集为大海。如果涨潮时 将小桥和岛的外围淹没(相当于用尺寸比桥宽大的结构元素对X进行开运算)，那么两个岛的分隔，相当于小桥两边 海域的连通(对X。做闭运算)。6.5 细化细化 thinning 算法有很多，我们在这里介绍的是一种简单而且效果很好的算法，用它就能够实现从文本抽取骨架的 功能。我们的对象是白纸黑字的文本，但在程序中为了处理的方便，还是采用256级灰度图，不过只用到了调色板 中0和255两项。所谓细化，就是从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状。实际上，是保持原图的骨架。所谓骨架，可以 理解为图象的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线；正方形的骨架是它的中心点；圆的骨架是它 的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。文本的骨架嘛，前言中的例子显示的很明白。那么怎样判 断一个点是否能去掉呢？显然，要根据它的八个相邻点的情况来判断，我们给几个例子（如图6.22所示）。2 3 4 5 图6.22根据某点的八个相邻点的情况来判断该点是否能删除图6.22中，（1 不能删，因为它是个内部点，我们要求的是骨架，如果连内部点也删了，骨架也会被掏空的；（2 不能 册必和 1 是同样的道理；（3 可以删，这样的点不是骨架；（4 不能删，因为删掉后，原来相连的部分断开了；（5 可以 删，这样的点不是骨架；（6 不能删，因为它是直线的端点，如果这样的点删了，那么最后整个直线也被删了，剩不 下什么；（7 不能删，因为孤立点的骨架就是它自身。总结一下，有如下的判据：（1 内部点不能删除；（2 孤立点不能删除；（3 直线端点不能删除；（4 如果P是边界点，去 掉P后，如果连通分量不增加，则P可以删除。我们可以根据上述的判据，事先做出一张表，从。到255共有256个元素，每个元素要么是0,要么是1。我们根据 某点（当然是要处理的黑色点了）的八个相邻点的情况查表，若表中的元素是1,则表示该点可删，否则保留。查表的方法是，设白点为1,黑点为0；左上方点对应一个8位数的第一位（最低位），正上方点对应第二位，右上方 点对应的第三位，左邻点对应第四位，右邻点对应第五位，左下方点对应第六位，正下方点对应第七位，右下方点 对应的第八位，按这样组成的8位数去查表即可。例如上面的例子中对应表中的第。项，该项应该为0；2 对应 37,该项应该为0；3 对应173,该项应该为1；4 对应231,该项应该为0；5 对应237,该项应该为1；6 对应 254,该项应该为0；7 对应255,该项应该为0。这张表我已经替大家做好了，可花了我不少时间呢！static int erasetable 256=0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,001,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,o,o,o,o,o,o,o,i,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,14,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,14,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0）;有了这张表，算法就很简单了，每次对一行一行的将整个图象扫描一遍，对于每个点（不包括边界点），计算它在表中 对应的索引，若为0,则保留，否则删除该点。如果这次扫描没有一个点被删除，则循环结束，剩下的点就是骨架点,如果有点被删除，则进行新的一轮扫描，如此反复，直到没有点被删除为止。实际上，该算法有一些缺陷。举个简单的例子，有一个黑色矩形，如图6.23所示。图6.23经过细化后，我们预期的结果是一条水平直线，且位于该黑色矩形的中心。实际的结果确实是一条水平直线,但不是位于黑色矩形的中心，而是最下面的一条边。为什么会这样，我们来分析一下：在从上到下，从左到右的扫描过程中，我们遇到的第一个黑点就是黑色矩形的左 上角点，经查表，该点可以删。下一个点是它右边的点，经查表，该点也可以删，如此下去，整个一行被删了。每 一行都是同样的情况，所以都被删除了。到了最后一行时，黑色矩形已经变成了一条直线，最左边的黑点不能删，因为它是直线的端点，它右边的点也不能删，因为如果删除，直线就断了，如此下去，直到最右边的点，也不能册，因为它是直线的右端点。所以最下面的一条边保住了，但这并不是我们希望的结果。解决的办法是，在每一行水平扫描的过程中，先判断每一点的左右邻居，如果都是黑点，则该点不做处理。另外，如果某个黑点被删除了，那么跳过它的右邻居，处理下一个点。这样就避免了上述的问题。图6.23黑色矩形图6.24图6.23细化后的结果解决了上面的问题，我们来看看处理后的结果，如图6.24所示。这次变成一小段竖线了，还是不对，是不是很沮丧？别着急，让我们再来分析一下：在上面的算法中，我们遇到的第一个能删除的点就是黑色矩形的左上角点；第二个 是第一行的最右边的点，即黑色矩形的右上角点；第三个是第二行的最左边的点；第四个是第二行的最右边的 点；整个图象处理这样一次后，宽度减少2。每次都是如此，直到剩最中间一列，就不能再删了。为什么会这 样呢？原因是这样的处理过程只实现了水平细化，如果在每一次水平细化后，再进行一次垂直方向的细化（只要把上 述过程的行列换一下），就可以了。这样一来，每处理一次，删除点的顺序变成：（先是水平方向扫描）第一行最左边的点；第一行最右边的点；第二行最 左边的点；第二行最右边的点；最后一行最左边的点；最后一行最右边的点；（然后是垂直方向扫描）第二列最上 边的点（因为第一列最上边的点已被删除）；第二列最下边的点；第三列最上边的点；第三列最下边的点；倒数第 二列最上边的点（因为倒数第一列最上边的点已被删除）；倒数第二列最下边的点。我们发现，刚好剥掉了一圈，这也 正是细化要做的事。实际的结果也验证了我们的想法。以下是源程序，黑体字部分是值得注意的地方。BOOL Thinning HWND hWnd DWORD OffBits,BufSize;LPBITMAPINFOHEADER IpImgData;LPSTR IpPtr;HLOCAL hT empImgData;LPBITMAPINFOHEADER IpTempImgData;LPSTR IpTempPtr;HDC hDc;HFILE hf;LONG x,y;int num;BOOL Finished;int nw,n,ne,w,e,sw,s,se;为了处理的方便，仍采用256级灰度图，不过只用调色板中0和255两项if(NumColors!=256)MessageBox(hWnd,Must be a mono bitmap with grayscale palette!,Error Message,MB_OKIMB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;)OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPHLEHEADER);/BufSize为缓冲区大小BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;为新的缓冲区分配内存if(hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize)=NULL)(MessageBox(hWnd,Error alloc memory!1,Error Message,MB_OKIMB_ICONEXCLAMATION);return FALSE;)lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);拷贝头信息和位图数据memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);结束标志置成假Finished=FALSE;while(Finished)还没有结束结束标志置成假Finished=TRUE;先进行水平方向的细化for(y=l;yvbi.biHeight-l;y+)注意为防止越界，y的范围从1到高度-2/IpPtr指向原图数据，IpTempPtr指向新图数据lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);x=l;注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2while(xbi.biWidth-1)if(*(lpPtr+x)=O)是黑点才做处理w=(unsigned char)*(lpPtr+x-l);左邻点e=(unsigned char)*(lpPtr+x+1);右邻点if(w=255)ll(e=255)如果左右两个邻居中至少有一个是白点才处理nw=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes-l);左上令R点n=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes);上邻点ne=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes+l);右上邻点sw=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes-l);左下邻点s=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes);下邻点se=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes+l);右下邻点计算索引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)经查表，可以删除在原图缓冲区中将该黑点删除*(lpPtr+x)=(BYTE)255;结果图中该黑点也删除*(lpTempPtr+x)=(B YTE)255;Finished=FALSE;/侑改动，结束标志置成假x+;水平方向跳过一个象素x+;/扫描下一个象素)再进行垂直方向的细化for(x=l;xbi.biWidth-l;x+)/注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2y=l;注意为防止越界，y的范围从1到高度-2while(ybi.biHeight-1)lpPtr=(char*)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);if(*(lpPtr+x)=O)是黑点才做处理n=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes);s=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes);if(n=255)ll(s=255)如果上下两个邻居中至少有一个是白点才处理nw=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineB ytes-1);ne=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes+1);w=(unsigned char)*(IpPtr+x-1);e=(unsigned char)*(lpPtr+x+1);sw=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes-1);se=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes+1);计算索引num二nw/255+n/255*2+ne/255*4+w/255*8+e/255*16+sw/255*32+s/255*64+se/255*128;if(erasetablenum=l)经查表，可以删除在原图缓冲区中将该黑点删除*(lpPtr+x)=(BYTE)255;结果图中该黑点也删除*(lpTempPtr+x)=(B YTE)255;Finished=FALSE;/府改动，结束标志置成假y+;垂直方向跳过一个象素)y+;/扫描下一个象素)if(hBitmap!=NULL)DeleteObj ect(hB itmap);hDc=GetDC(hWnd);产生新的位图hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,(LONG)CBMNIT,(LPSTR)lpT empImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD),(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,DIB_RGB_COLORS);hf=_lcreat(c:thinning.bmp,0);_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPHLEHEADER);_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);_lclose(hf);释放内存及资源ReleaseDC(hWnd,hDc);LocalUnlock(hT empImgData);LocalFree(hTempImgData);GlobalUnlock(hlmgData);return TRUE;The University of Southern California does not screen or control the content on this website and thus does not guarantee the accuracy,integrity,or 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