唉。。。

看别人的代码真的很辛苦，e文的资料，作者功底一般都比较nb，好在关键的地方总有些注释的。国人更nb，看过得很多源码根本就没有注释，只好自己边理解边写注释，费解死。

Mean Shift做图像分割的资料能找到的少之又少，看Rutgers上的论文，对我这个小本科来说还是有难度的。昨天上pudn淘了篇均值漂移分割图像的代码，只能做灰度图的，完全没有注释，想改一下却有最后分割的几句看不太懂，还没注释。。。

说明：下文注释不一定对哦，我的极其有限的理解，而已。

 

  1 // MeanShift 分割滤波算法 
  2 // pImg 图像数据指针
  3 // width height 宽度 高度
  4 // bUseFilter true - filter false - image segmentation
  5 // w - window size
  6 //  h1 space variance
  7 //  h2 range variance
  8 void  MeanShiftFilterOrSegmentation( bool  bUseFilter,BYTE  * pImg, int  width, int  height, int  w, int  h1, double  h2,BYTE  * pResImg)
  9 {
 10BYTE *pCur,*CovG;
 11bool find,bOutOfImg;
 12int count,fwin = 2*w+1,top=-1,size=width*height;
 13int *G,*CovX,*CovY,x,y,i,j,new_x,new_y,new_g,old_x,old_y,old_g;
 14double sum,grayDif,*PosWeight,*pWCur,numerator_x,numerator_y,numerator_g,denominator,g;
 15//memory alloc
 16G = new int[width*height]; 
 17CovX = new int[width*height];
 18CovY = new int[width*height];
 19CovG = new BYTE[width*height];
 20PosWeight = new double[fwin*fwin];
 21//distance weight 
 22
 23// 根据到当前点的距离设置窗口邻域内各点的权重 
 24// weight = exp(-0.5*(distence^2)/(h1^2));
 25for(pWCur=PosWeight,sum=0.0,i=0;i<fwin;i++)
 26{
 27for(j=0;j<fwin;j++,pWCur++)
 28{
 29*pWCur = exp(-0.5 * ( (i-w)*(i-w)+(j-w)*(j-w) )/(h1*h1) );
 30}
 31}
 32//Iteration Until Convergence
 33// 逐行扫描,y为行号,pCur指向图像数据
 34for(pCur=pImg,y=0;y<height;y++)
 35{
 36// 逐列扫描,x为列号
 37for(x=0;x<width;x++,pCur++)
 38{
 39// old_x纪录当前像元列号
 40old_x = x;
 41// old_y记录当前像元行号
 42old_y = y;
 43// old_g指向当前像元灰度值
 44old_g = *pCur;
 45// 初始化计数器
 46count=0;
 47// 扫描图像越界标志，超出图像范围时为true
 48bOutOfImg = false;
 49while(count<1000)
 50{ 
 51count++;
 52// 
 53numerator_x = numerator_y = numerator_g = denominator = 0.0;
 54// 用i=old_y-w,i<old_y+w+1限定窗口行值范围，pWCur指向窗口权重数组
 55for(pWCur=PosWeight,i=old_y-w;i<old_y+w+1;i++)
 56{
 57// 用j=old_x-w,j<old_x+w+1限定窗口列值范围,当j++时扫描当前行的
 58// 下一个像元，同时pWCur指向权重数组中下一个值.
 59// 当扫描完窗口内当前行后，由于列值j不再满足j<old_x+w+1条件，结束
 60// 本层循环，由i++将扫描像元推向窗口的下一行
 61for(j=old_x-w;j<old_x+w+1;j++,pWCur++)
 62{ 
 63// 
 64if(i<0 || i>height-1 || j<0 || j>width-1 ) continue;
 65// *(pImg+i*width+j)是窗口内当前像元的灰度值，
 66// grayDif为窗口内当前像元灰度值与pCur指向的作为窗口中心的
 67// 当前点灰度值
 68grayDif = (*(pImg+i*width+j) - old_g); 
 69// grayDif = grayDif^2;
 70grayDif = grayDif*grayDif;
 71// 用g表示当前窗口点与窗口中心样本点的差异（带权重）
 72// g为平移向量 ？？？？？？
 73// g为差异？？？？
 74// exp(-0.5*grayDif/(h2*h2)) 高斯核？？？
 75// g = *pWCur*exp(-0.5*grayDif/(h2*h2));
 76// *pWCur为当前窗口位置的灰度值
 77g = *pWCur*exp(-0.5*grayDif/(h2*h2)); 
 78// numerator_x是列值平移向量的和
 79numerator_x += j*g;
 80// numerator_y是行值平移向量的和
 81numerator_y += i*g;
 82// 
 83numerator_g += *(pImg+i*width+j)*g;
 84// denominator为平移向量（距离，权重~）的和
 85denominator += g;
 86}
 87}
 88new_x = (int)(numerator_x/denominator+0.5);
 89new_y = (int)(numerator_y/denominator+0.5);
 90new_g = (int)(numerator_g/denominator+0.5);
 91if(new_y<0 || new_y>height-1 || new_x<0 || new_x>width-1 )
 92{//超出图像范围
 93new_x = old_x;
 94new_y = old_y;
 95new_g = old_g;
 96bOutOfImg = true;
 97break;
 98}
 99// 如果窗体移动距离<1.1 ???
100// 则结束迭代
101if( abs(new_x-old_x) + abs(new_y-old_y) < 1.1) break;
102// 变换窗口中心，继续迭代
103old_x = new_x;
104old_y = new_y;
105old_g = new_g;
106}
107if(count>999 ) printf("No Converge!\n");
108if(bOutOfImg) printf("Out Of Image!\n");
109// 将收敛点的列号(new_x),行号(new_y),灰度(new_g)赋给ConX,ConY,ConV中
110// 的相应点
111*(CovX + y*width + x) = new_x;
112*(CovY + y*width + x) = new_y; 
113*(CovG + y*width + x) = new_g; 
114}
115}
116//仅用于图像分割
117if(!bUseFilter)
118{
119for(i=0;i<size;i++)
120    {
121         for(find=false,j=0;j<=top;j++)
122               {
123                    if( abs(*(CovG+i) - *(G+j))<h2 )
124                      {
125                         find = true;
126                         *(CovG+i) = *(G+j);
127                         break;
128                      }
129               }
130         if(!find)
131               {
132                    top++;
133                    *(G+top) = *(CovG+i);
134               }
135      }
136} 
137memcpy(pResImg,CovG,width*height);
138delete G;
139delete CovX;
140delete CovY;
141delete CovG;
142delete PosWeight;
143}  
144
145

EDISON的分割流程有个大概的印象了，Filter里面的一大块比较费力，希望可以尽快搞得定。