圖像基本處理算法的簡單實作（三）

圖像基本處理算法的簡單實作（三）

書内叙述的細化算法：

/**

* 對二值化Bitmap進行細化運算後傳回

* 采用“精通Visual.Cpp數字圖像處理典型算法及實作(第2版)”内叙述的細化算法

* JNIEnv* jni環境（jni必要參數）

* jobject java對象（jni必要參數）

* jintArray Bitmap所有像素值

* int Bitmap寬度

* int Bitmap高度

JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_org_join_image_util_JoinImage_thinning2(

JNIEnv* env, jobject obj, jintArray buf, int w, int h) {

LOGE("==thinning2==");

jint * cbuf;

cbuf = (*env)->GetIntArrayElements(env, buf, 0); // 擷取int數組元素

int black = 0xFF000000; // 不透明黑色

unsigned char foreground = 0xFF; // 前景灰階值：255（白）

unsigned char background = 0; // 背景灰階值：0（黑）

jboolean modified = 1; // 設定髒标記：true

unsigned char count; // 計數器

unsigned char mark[w][h]; // 可删除标記

int i, j, m, n; // 循環标記

unsigned char gray; // 灰階值

unsigned char grays[5][5]; // 5×5相鄰區域像素值

jint *p; // 指向源圖像像素的指針

* 一次疊代操作（直到沒有點再滿足标記條件）

* 8-領域示意圖：

* P3 P2 P9

* P4 P1 P8

* P5 P6 P7

* 删除條件：

* (1.1) 2<=NZ(p1)<=6

* (1.2) Zo(p1)=1

* (1.3) p2*p4*p8=0或者Zo(p2)!=1

* (1.4) p2*p4*p6=0或者Zo(p4)!=1

* NZ(p1)：p1的非零鄰點的個數

* Zo(p1)：以p2 ，p3 ，…… ，p9為序時這些點的值從0到1變化的次數

while (modified) {

modified = 0; // 設定髒标記：false

memset(mark, 0, sizeof(mark)); // 重置删除标記為false

// 由于使用5×5的結構元素，防止越界，不處理上下左右四邊兩層像素

for (i = 2; i < h - 2; i++) {

for (j = 2; j < w - 2; j++) {

p = cbuf + w * i + j; // 指向源圖像i行j列

gray = (*p) & 0xFF; // 獲得灰階值

// 如果目前點為背景灰階值則跳過

if (gray == background) {

continue;

}

// 獲得目前點相鄰的5×5區域内像素值（前景用1代表，背景用0代表）

for (m = -2; m <= 2; m++) {

for (n = -2; n <= 2; n++) {

// 前景色灰階值為255，是以直接除255即可

grays[m + 2][n + 2] = ((*(p + w * m + n)) & 0xFF) / 255;

}

// 判斷條件(1.1) 2<=NZ(p1)<=6

count = grays[1][1] + grays[1][2] + grays[1][3] + grays[2][1]

+ grays[2][3] + grays[3][1] + grays[3][2] + grays[3][3];

if (2 <= count && count <= 6) {

} else {

continue; // 條件(1.1)不成立，跳出循環

// 計算Zo(p1)：四周像素由0變1的次數

count = 0; // 重置計數器

if (grays[1][2] < grays[1][1])

count++; // p2->p3

if (grays[1][1] < grays[2][1])

count++; // p3->p4

if (grays[2][1] < grays[3][1])

count++; // p4->p5

if (grays[3][1] < grays[3][2])

count++; // p5->p6

if (grays[3][2] < grays[3][3])

count++; // p6->p7

if (grays[3][3] < grays[2][3])

count++; // p7->p8

if (grays[2][3] < grays[1][3])

count++; // p8->p9

if (grays[1][3] < grays[1][2])

count++; // p9->p2

// 判斷條件(1.2) Zo(p1)=1

if (1 == count) {

continue; // 條件(1.2)不成立，跳出循環

// 判斷條件(1.3) p2*p4*p8=0或者Zo(p2)!=1

if (grays[1][2] * grays[2][1] * grays[2][3] == 0) {

// 計算Zo(p2)：四周像素由0變1的次數

count = 0;

if (grays[0][2] < grays[0][1])

count++;

if (grays[0][1] < grays[1][1])

if (grays[1][1] < grays[2][1])

if (grays[2][1] < grays[2][2])

if (grays[2][2] < grays[2][3])

if (grays[2][3] < grays[1][3])

if (grays[1][3] < grays[0][3])

if (grays[0][3] < grays[0][2])

if (count != 1) {

} else {

continue; // 條件(1.3)不成立，跳出循環

// 判斷條件(1.4) p2*p4*p6=0或者Zo(p4)!=1

if (grays[1][2] * grays[2][1] * grays[3][2] == 0) {

// 計算Zo(p4)：四周像素由0變1的次數

if (grays[1][1] < grays[1][0])

if (grays[1][0] < grays[2][0])

if (grays[2][0] < grays[3][0])

if (grays[3][0] < grays[3][1])

if (grays[3][1] < grays[3][2])

if (grays[3][2] < grays[2][2])

if (grays[2][2] < grays[1][2])

if (grays[1][2] < grays[1][1])

continue; // 條件(1.4)不成立，跳出循環

* 四條件都成立時

mark[j][i] = 1; // 删除标記為true

modified = 1; // 髒标記為true

}

// 由删除标記去除

if (modified) {

for (i = 2; i < h - 2; i++) {

for (j = 2; j < w - 2; j++) {

// 如果删除标記為true

if (1 == mark[j][i]) {

cbuf[w * i + j] = black; // 修改成背景色（黑）

}

int size = w * h;

jintArray result = (*env)->NewIntArray(env, size); // 建立一個jintArray

(*env)->SetIntArrayRegion(env, result, 0, size, cbuf); // 将cbuf轉存入result

(*env)->ReleaseIntArrayElements(env, buf, cbuf, 0); // 釋放int數組元素

return result;

}

6）歐拉數

歐拉數被定義為連接配接體數與其中的孔洞數之差，用公式表述：E=C-H。由此，我們可以求得孔洞數H=C-E（其實一樣的，隻是判斷時友善了解==）。

實作為八鄰域的的（公式亦看實作代碼注釋裡^^）。主要注意方式1，二值化圖像周圍一圈需要是背景色。詳細如下：

* 以該方式求歐拉數，二值化圖像周圍一圈需要是背景色

* 如果二值化圖像切割到邊緣（周圍一圈有前景色）

* 這時兩側和下邊被包在前景色内的背景色都會算作孔洞，如下：

* 0 1 1 0 \亦表示0，用于區分

* 1 \ \ 1

* \ \ 1 \

* \ 1 \ \

* 1 1 1 1

* 1 1 \ 1

* 右斜杠部分會被視作是個孔洞（也就是歐拉數非預期值）

* 歐拉數=-2；孔洞數=1-(-2)=3

方式1（廣泛應用，包括MATLAB）：

* 求二值圖像歐拉數（二值化圖像周圍一圈需要是背景色）

int euler(jint *color, int w, int h) {

/**

* E(8) = (S1-S3-2X) / 4（8-連通）

* S1、S3 和X代表二值圖像中具有下列模式的2×2方塊個數

* S1：1個1,3個0的模式

* S3：3個1,1個0的模式

* X：2個1在一條對角線，2個0在另一條對角線上的模式

int count_s1 = 0, count_s3 = 0, count_x = 0; // 模式計數

int count_1; // 1的計數

int gray[2][2]; // 2×2方塊顔色值

int white = 0xFFFFFFFF; // 不透明白色（前景色）

int i, j, m, n;

// 防止越界，最右和最下兩行像素不處理

for (i = 0; i < h - 1; i++) {

for (j = 0; j < w - 1; j++) {

// 計數置0

count_1 = 0;

// 擷取2×2方塊灰階值

for (m = 0; m < 2; m++) {

for (n = 0; n < 2; n++) {

gray[m][n] = *(color + w * i + j + w * m + n);

// 判斷是否為前景色

if (white == gray[m][n]) {

count_1++;

// 判斷是否為S1模式

if (1 == count_1) {

count_s1++;

// 判斷是否為S3模式

else if (3 == count_1) {

count_s3++;

// 判斷是否為X模式

else if (2 == count_1) {

// 判斷對角線是否同背景色

if (gray[0][0] == gray[1][1]) {

count_x++;

// LOGE("s1=%d;s2=%d;x=%d", count_s1, count_s3, count_x);

// 傳回歐拉數

return (count_s1 - count_s3 - 2 * count_x) / 4;

方式2（圖段方式）：

* 定義圖段結構

struct scope {

int start; // 開始索引

int end; // 結束索引

// int length; // end - start + 1

};

* 求某行[start, end]間圖段個數

int countScope(jint *line, int start, int end) {

unsigned char tag = 0; // 變換标記

int i, count = 0;

for (i = start; i <= end; i++) {

if (*(line + i) == white) { // 如果是前景色

if (tag == 0) { // 如果之前是背景色

tag = 1; // 設定為前景色标記

count++; // 交點+1

} else { // 否則背景色

if (tag == 1) { // 如果之前是前景色

tag = 0; // 設定為背景色标記

return count;

* 求二值圖像歐拉數（由圖段和相領數計算）

int euler2(jint *color, int w, int h) {

unsigned char tag; // 變換标記

* E = ∑[i=1->I] ∑[n=0->N(i)] (1- Vm)

* I：圖像的行數

* N(i)：圖像第i行内的圖段個數

* Vm：圖像第i行，第n個圖段所對應的相鄰數

jint *line, *frontLine; // 定義行指針

line = color; // 指向首位址

int scopeNum, scopeNeighbor; // 圖段計數，相鄰圖段數

int eulerNum = 0; // 歐拉數

int count; // 計數

int i, j, k, m, n;

for (i = 0; i <= h - 1; i++) {

scopeNum = countScope(line, 0, w - 1); // 計算該行圖段數

struct scope sco[scopeNum]; // 定義相應圖段結構體數組

count = 0; // 計數置0

tag = 0; // 标記置0

// 該行圖段指派

for (j = 0; j <= w - 1; j++) {

if (*(line + j) == white) { // 如果是前景色

if (tag == 0) { // 如果之前是背景色

tag = 1; // 設定為前景色标記

sco[count].start = j; // 該行對應圖段起始索引

// 如果該前景色已是最後一位

if (j == w - 1) {

sco[count].end = j; // 該行對應圖段結束索引

} else { // 否則背景色

if (tag == 1) { // 如果之前是前景色

tag = 0; // 設定為背景色标記

sco[count].end = j - 1; // 該行對應圖段結束索引

count++; // 計數+1

// 該行各圖段貢獻值

for (k = 0; k <= scopeNum - 1; k++) {

/* 求Vm：圖段f(i,j:j+K-1)的相鄰數

* 4-連通：f(i-1,j:j+K-1) 該圖段範圍上一行内圖段數

* 8-連通：f(i-1,j-1:j+K) 該圖段範圍上一行左右各+1像素内圖段數

if (i == 0) { // 如果是第一行

scopeNeighbor = 0; // 圖段相鄰數

} else {

// 圖段相鄰數（8-連通）

frontLine = line - w; // 前一行指針

m = (sco[k].start - 1 <= 0) ? 0 : sco[k].start - 1; // 開始位置

n = (sco[k].end + 1 >= w - 1) ? w - 1 : sco[k].end + 1; // 結束位置

scopeNeighbor = countScope(frontLine, m, n);

// LOGE( "第%d行第%d個圖段相鄰數：%d", i + 1, k + 1, scopeNeighbor);

eulerNum = eulerNum + 1 - scopeNeighbor;

line = line + w; // 指向下一行

return eulerNum;

方式2從下載下傳的論文文獻裡看到的^^。

三、後記

好吧，小弟承認基本也就隻知道這麼多了T^T。

中間再加一下分割，用過線數啥的方法，簡單識别識别數字還是可以的==。

圖像基本處理算法的簡單實作（三）

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