图像分割c_图像特征点提取_图像预处理(3)

+2*（int）*（lpDIBBits+（i+1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j））

+（int）（int）*（lpDIBBits+（i+1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j+1））；

buf1=buf1-（int）（int）*（lpDIBBits+（i-1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j-1））

-2*（int）（int）*（lpDIBBits+（i-1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j））

-（int）（int）*（lpDIBBits+（i-1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j+1））；

//以上是对图像进行水平（x）方向的加权微分

buf2=（int）（int）*（lpDIBBits+（i-1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j+1））

+2*（int）（int）*（lpDIBBits+（i）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j+1））

+（int）（int）*（lpDIBBits+（i+1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j+1））；

buf2=buf2-（int）（int）*（lpDIBBits+（i-1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j-1））

-2*（int）（int）*（lpDIBBits+（i）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j-1））

-（int）（int）*（lpDIBBits+（i+1）*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+（j-1））；

//以上是对图像进行垂直（y）方向加权微分

buf=abs（buf1）+abs（buf2）；//求梯度

if（buf>255） buf=255;

if（buf<0）buf=0;

*（data+i*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+j）=（BYTE）buf;

}

else *（data+i*lpDIBHdr->biWidth+j）=（BYTE）0;

}

for（ j=0; jbiHeight; j++）

for（ i=0; ibiWidth; i++）

*（lpDIBBits+i*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+j）=*（data+i*WIDTHBYTES（lpDIBHdr->biWidth*8）+j）；

//处理后的数据写回原缓冲区

StretchDIBits （hDC,0,0,lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,0,0,

lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,

lpDIBBits,（LPDIBHDRTMAPINFO）lpDIBHdr,

DIB_RGB_COLORS,

SRCCOPY）；

}

上述的数学分析读者可能看起来有些吃力，不过不要紧，对与边缘检测，大家只要知道有若干个检测模板（既边缘检测矩阵）可以直接实现检测功能就行了，现在将常用的检测实现公式列出如下（检测模版可以从相应的算法很轻易的得到）：

Roberts算子：G[i,i]=f[i,j]-f[i+1,j+1]+f[i+1,j]-f[i,j+1];

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