C语言实现BMP图像处理(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。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)。

                                                   C语言实现BMP图像处理(细化)_第1张图片

         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)不能删,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。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 0 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。

#include 
#include 
#include 

int main(int* argc, char** argv)
{
	FILE* fp = fopen("./threshold.bmp", "rb");
	if (fp == 0)
		return 0;
	BITMAPFILEHEADER fileHead;
	fread(&fileHead, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 1, fp);

	BITMAPINFOHEADER infoHead;
	fread(&infoHead, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fp);
	int width = infoHead.biWidth;
	int height = infoHead.biHeight;
	int biCount = infoHead.biBitCount;

	int lineByte = (biCount*width / 8 + 3) / 4 * 4;
	RGBQUAD* pColorTable;
	pColorTable = new RGBQUAD[256];
	fread(pColorTable, sizeof(RGBQUAD), 256, fp);

	unsigned char* pBmpBuf,*pBmpBuf2;
	pBmpBuf = new unsigned char[lineByte*height];
	fread(pBmpBuf, lineByte*height, 1, fp);
	fclose(fp);

	// 新图
	FILE* fop = fopen("thinging.bmp", "wb");
	if (fop == 0)
		return 0;

	pBmpBuf2 = new unsigned char[lineByte*height];
	for (int i = 0; i < height; ++i){
		for (int j = 0; j < width; ++j){
			*(pBmpBuf2 + i*lineByte + j) = *(pBmpBuf + i*lineByte + j);
		}
	}

	// 比较矩阵,0为黑,1为白; 
	// 1:不能;2:不能;3:能;4:不能;5:能;6:不能
	char str[6][8] = { { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, }, { 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0, 0 },
	{ 255, 0, 255, 255, 0, 255, 0, 255 }, { 255, 255, 255, 0, 0, 255, 255, 255 },
	{ 255, 0, 255, 255, 0, 255, 255, 255 }, { 0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255 } };
	int temp, k;
	char strTemp[8];
	for (int i = 1; i < height-1; ++i){
		for (int j = 1; j < width - 1; ++j){
			k = 0;
			for (int m = -1; m <= 1; ++m){
				for (int n = -1; n <= 1; ++n){
					temp = *(pBmpBuf + (i - m)*lineByte + (j + n));
					strTemp[k] = temp;
					k++;
				}
			}
			for (int k = 0; k < 6; ++k){
				if (strcmp(strTemp, str[k])==0){
					if (k == 3 || k == 5){
						*(pBmpBuf2 + i*lineByte + j) = 255;
					}
				}
			}
		}
	}


	fwrite(&fileHead, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 1, fop);
	fwrite(&infoHead, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fop);
	fwrite(pColorTable, sizeof(RGBQUAD), 255, fop);
	fwrite(pBmpBuf2, lineByte*height, 1, fop);
	fclose(fop);

	system("pause");
	return 0;
}

 

实验结果:

               原图                     效果图

C语言实现BMP图像处理(细化)_第2张图片       C语言实现BMP图像处理(细化)_第3张图片

你可能感兴趣的:(C语言实现BMP图像处理(细化))