canny边缘检测实现例子_canny边缘检测 c语言_canny边缘检测优点(4)

////////////////////////一维高斯函数公式//////////////////////////////

////x*x/////////////////

////-1*----------------/////////////////

////12*Sigma*Sigma/////////////////

////------------e/////////////////

/////////////////////

////\/2*pi*Sigma/////////////////

//////////////////////////////////////////////////////////////////////

for(inti=0;i<nWidowSize;i)

{

doublenDis=(double)(i-nCenter);

pdKernal_1[i]=exp(-(0.5)*nDis*nDis/(nSigma*nSigma))/(sqrt(2*3.14159)*nSigma);

dSum_1=pdKernal_1[i];

}

for(i=0;i<nWidowSize;i)

{

pdKernal_1[i]/=dSum_1;//进行归一化

}

2）分别进行x向和y向的一维加权滤波，滤波后的数据保存在矩阵pCanny中

for(i=0;i<nHeight;i)//进行x向的高斯滤波(加权平均)

{

for(j=0;j<nWidth;j)

{

doubledSum=0;

doubledFilter=0;//滤波中间

for(intnLimit=(-nCenter);nLimit<=nCenter;nLimit)

{

if((jnLimit)>=0&&(jnLimit)<nWidth)//图像不能超出边界

{

dFilter=(double)nImageData[i*nWidthjnLimit]*pdKernal_1[nCenternLimit];

dSum=pdKernal_1[nCenternLimit];

}

}

nData[i*nWidthj]=dFilter/dSum;

}

}

for(i=0;i<nWidth;i)//进行y向的高斯滤波(加权平均)

{

for(j=0;j<nHeight;j)

{

doubledSum=0.0;

doubledFilter=0;

for(intnLimit=(-nCenter);nLimit<=nCenter;nLimit)

{

if((jnLimit)>=0&&(jnLimit)<nHeight)//图像不能超出边界

{

dFilter=(double)nData[(jnLimit)*nWidthi]*pdKernal_1[nCenternLimit];

dSum=pdKernal_1[nCenternLimit];

}

}

pCanny[j*nWidthi]=(unsignedchar)(int)dFilter/dSum;

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