canny边缘检测实现例子_canny边缘检测 c语言_canny边缘检测优点(6)

}

}

3.3 图像增强——计算图像梯度及其方向

//////////////////同样可以用不同的检测器/////////////////////////

/////P[i,j]=(S[i,j1]-S[i,j]S[i1,j1]-S[i1,j])/2/////

/////Q[i,j]=(S[i,j]-S[i1,j]S[i,j1]-S[i1,j1])/2/////

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

double*P=newdouble[nWidth*nHeight];//x向偏导数

double*Q=newdouble[nWidth*nHeight];//y向偏导数

int*M=newint[nWidth*nHeight];//梯度幅

double*Theta=newdouble[nWidth*nHeight];//梯度方向

//计算x,y方向的偏导数

for(i=0;i<(nHeight-1);i)

{

for(j=0;j<(nWidth-1);j)

{

P[i*nWidthj]=(double)(pCanny[i*nWidthmin(j1,nWidth-1)]-pCanny[i*nWidthj]pCanny[min(i1,nHeight-1)*nWidthmin(j1,nWidth-1)]-pCanny[min(i1,nHeight-1)*nWidthj])/2;

Q[i*nWidthj]=(double)(pCanny[i*nWidthj]-pCanny[min(i1,nHeight-1)*nWidthj]pCanny[i*nWidthmin(j1,nWidth-1)]-pCanny[min(i1,nHeight-1)*nWidthmin(j1,nWidth-1)])/2;

}

}

//计算梯度幅和梯度的方向

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

{

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

{

M[i*nWidthj]=(int)(sqrt(P[i*nWidthj]*P[i*nWidthj]Q[i*nWidthj]*Q[i*nWidthj])0.5);

Theta[i*nWidthj]=atan2(Q[i*nWidthj],P[i*nWidthj])*57.3;

if(Theta[i*nWidthj]<0)

Theta[i*nWidthj]=360;//将这个角度转换到0~360范围

}

}

根据上文所述的工作原理，这部分首先需要求解每个像素点在其邻域内的梯度方向的两个灰度，然后判断是否为潜在的边缘，如果不是则将该点灰度设置为0.

首先定义相关的参数如下：

unsignedchar*N=newunsignedchar[nWidth*nHeight];//非极大抑制结果

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