图像基本处理算法的简单实现（三）

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图像基本处理算法的简单实现（一）

图像基本处理算法的简单实现（二）
图像基本处理算法的简单实现（三）

书内叙述的细化算法：

/**
* 对二值化Bitmap进行细化运算后返回
*
* 采用“精通Visual.Cpp数字图像处理典型算法及实现(第2版)”内叙述的细化算法
*
* JNIEnv*  jni环境（jni必要参数）
* jobject  java对象（jni必要参数）
* jintArray    Bitmap所有像素值
* int  Bitmap宽度
* 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); // 获取int数组元素

int black = 0xFF000000; // 不透明黑色

unsigned char foreground = 0xFF; // 前景灰度值：255（白）
unsigned char background = 0; // 背景灰度值：0（黑）

jboolean modified = 1; // 设置脏标记：true
unsigned char count; // 计数器
unsigned char mark[w][h]; // 可删除标记

int i, j, m, n; // 循环标记
unsigned char gray; // 灰度值
unsigned char grays[5][5]; // 5×5相邻区域像素值
jint *p; // 指向源图像像素的指针

/*
* 一次迭代操作（直到没有点再满足标记条件）
*
* 8-领域示意图：
*
* P3   P2  P9
* P4   P1  P8
* P5   P6  P7
*
* 删除条件：
*
* (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的非零邻点的个数
* Zo(p1)：以p2 ，p3 ，…… ，p9为序时这些点的值从0到1变化的次数
*/
while (modified) {
modified = 0; // 设置脏标记：false
memset(mark, 0, sizeof(mark)); // 重置删除标记为false

// 由于使用5×5的结构元素，防止越界，不处理上下左右四边两层像素
for (i = 2; i < h - 2; i++) {
for (j = 2; j < w - 2; j++) {

p = cbuf + w * i + j; // 指向源图像i行j列
gray = (*p) & 0xFF; // 获得灰度值

// 如果当前点为背景灰度值则跳过
if (gray == background) {
continue;
}

// 获得当前点相邻的5×5区域内像素值（前景用1代表，背景用0代表）
for (m = -2; m <= 2; m++) {
for (n = -2; n <= 2; n++) {
// 前景色灰度值为255，所以直接除255即可
grays[m + 2][n + 2] = ((*(p + w * m + n)) & 0xFF) / 255;
}
}

// 判断条件(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; // 条件(1.1)不成立，跳出循环
}

// 计算Zo(p1)：四周像素由0变1的次数
count = 0; // 重置计数器
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

// 判断条件(1.2) Zo(p1)=1
if (1 == count) {
} else {
continue; // 条件(1.2)不成立，跳出循环
}

// 判断条件(1.3) p2*p4*p8=0或者Zo(p2)!=1
if (grays[1][2] * grays[2][1] * grays[2][3] == 0) {
} else {
// 计算Zo(p2)：四周像素由0变1的次数
count = 0;
if (grays[0][2] < grays[0][1])
count++;
if (grays[0][1] < grays[1][1])
count++;
if (grays[1][1] < grays[2][1])
count++;
if (grays[2][1] < grays[2][2])
count++;
if (grays[2][2] < grays[2][3])
count++;
if (grays[2][3] < grays[1][3])
count++;
if (grays[1][3] < grays[0][3])
count++;
if (grays[0][3] < grays[0][2])
count++;

if (count != 1) {
} else {
continue; // 条件(1.3)不成立，跳出循环
}
}

// 判断条件(1.4) p2*p4*p6=0或者Zo(p4)!=1
if (grays[1][2] * grays[2][1] * grays[3][2] == 0) {
} else {
// 计算Zo(p4)：四周像素由0变1的次数
count = 0;
if (grays[1][1] < grays[1][0])
count++;
if (grays[1][0] < grays[2][0])
count++;
if (grays[2][0] < grays[3][0])
count++;
if (grays[3][0] < grays[3][1])
count++;
if (grays[3][1] < grays[3][2])
count++;
if (grays[3][2] < grays[2][2])
count++;
if (grays[2][2] < grays[1][2])
count++;
if (grays[1][2] < grays[1][1])
count++;

if (count != 1) {
} else {
continue; // 条件(1.4)不成立，跳出循环
}
}

/*
* 四条件都成立时
*/
mark[j][i] = 1; // 删除标记为true
modified = 1; // 脏标记为true
}
}

// 由删除标记去除
if (modified) {
for (i = 2; i < h - 2; i++) {
for (j = 2; j < w - 2; j++) {
// 如果删除标记为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); // 新建一个jintArray
(*env)->SetIntArrayRegion(env, result, 0, size, cbuf); // 将cbuf转存入result
(*env)->ReleaseIntArrayElements(env, buf, cbuf, 0); // 释放int数组元素
return result;
}

6）欧拉数
欧拉数被定义为连接体数与其中的孔洞数之差，用公式表述：E=C-H。由此，我们可以求得孔洞数H=C-E（其实一样的，只是判断时方便理解==）。
实现为八邻域的的（公式亦看实现代码注释里^^）。主要注意方式1，二值化图像周围一圈需要是背景色。详细如下：

/**
* 以该方式求欧拉数，二值化图像周围一圈需要是背景色
*
* 如果二值化图像切割到边缘（周围一圈有前景色）
* 这时两侧和下边被包在前景色内的背景色都会算作孔洞，如下：
*
* 0 1 1 0      \亦表示0，用于区分
* 1 \ \ 1
* \ \ 1 \
* \ 1 \ \
* 1 1 1 1
* 1 1 \ 1
*
* 右斜杠部分会被视作是个孔洞（也就是欧拉数非预期值）
* 欧拉数=-2；孔洞数=1-(-2)=3
*/

方式1（广泛应用，包括MATLAB）：

/**
* 求二值图像欧拉数（二值化图像周围一圈需要是背景色）
*/
int euler(jint *color, int w, int h) {
/**
* E(8) = (S1-S3-2X) / 4（8-连通）
*
* S1、S3 和X代表二值图像 中具有下列模式的2×2方块个数
*
* S1：1个1,3个0的模式
* S3：3个1,1个0的模式
* X：2个1在一条对角线，2个0在另一条对角线上的模式
*/
int count_s1 = 0, count_s3 = 0, count_x = 0; // 模式计数
int count_1; // 1的计数
int gray[2][2]; // 2×2方块颜色值
int white = 0xFFFFFFFF; // 不透明白色（前景色）

int i, j, m, n;
// 防止越界，最右和最下两行像素不处理
for (i = 0; i < h - 1; i++) {

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

// 计数置0
count_1 = 0;

// 获取2×2方块灰度值
for (m = 0; m < 2; m++) {
for (n = 0; n < 2; n++) {
gray[m]
= *(color + w * i + j + w * m + n);

// 判断是否为前景色
if (white == gray[m]
) {
count_1++;
}
}
}

// 判断是否为S1模式
if (1 == count_1) {
count_s1++;
}

// 判断是否为S3模式
else if (3 == count_1) {
count_s3++;
}

// 判断是否为X模式
else if (2 == count_1) {
// 判断对角线是否同背景色
if (gray[0][0] == gray[1][1]) {
count_x++;
}
}
}
}

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

// 返回欧拉数
return (count_s1 - count_s3 - 2 * count_x) / 4;
}

方式2（图段方式）：

/**
* 定义图段结构
*/
struct scope {
int start; // 开始索引
int end; // 结束索引
//    int length; // end - start + 1
};

/**
* 求某行[start, end]间图段个数
*/
int countScope(jint *line, int start, int end) {

int white = 0xFFFFFFFF; // 不透明白色（前景色）
unsigned char tag = 0; // 变换标记

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; // 设置为前景色标记
count++; // 交点+1
}
} else { // 否则背景色
if (tag == 1) { // 如果之前是前景色
tag = 0; // 设置为背景色标记
}
}
}

return count;
}

/**
* 求二值图像欧拉数（由图段和相领数计算）
*/
int euler2(jint *color, int w, int h) {

int white = 0xFFFFFFFF; // 不透明白色（前景色）
unsigned char tag; // 变换标记

/**
* E = ∑[i=1->I] ∑[n=0->N(i)] (1- Vm)
*
* I：图像的行数
* N(i)：图像第i行内的图段个数
* Vm：图像第i行，第n个图段所对应的相邻数
*/
jint *line, *frontLine; // 定义行指针
line = color; // 指向首地址
int scopeNum, scopeNeighbor; // 图段计数，相邻图段数

int eulerNum = 0; // 欧拉数
int count; // 计数

int i, j, k, m, n;
for (i = 0; i <= h - 1; i++) {
scopeNum = countScope(line, 0, w - 1); // 计算该行图段数
struct scope sco[scopeNum]; // 定义相应图段结构体数组
count = 0; // 计数置0
tag = 0; // 标记置0

// 该行图段赋值
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; // 设置为前景色标记
sco[count].start = j; // 该行对应图段起始索引
}
// 如果该前景色已是最后一位
if (j == w - 1) {
sco[count].end = j; // 该行对应图段结束索引
}
} else { // 否则背景色
if (tag == 1) { // 如果之前是前景色
tag = 0; // 设置为背景色标记
sco[count].end = j - 1; // 该行对应图段结束索引
count++; // 计数+1
}
}
}

// 该行各图段贡献值
for (k = 0; k <= scopeNum - 1; k++) {
/* 求Vm：图段f(i,j:j+K-1)的相邻数
*
* 4-连通：f(i-1,j:j+K-1) 该图段范围上一行内图段数
* 8-连通：f(i-1,j-1:j+K) 该图段范围上一行左右各+1像素内图段数
*/
if (i == 0) { // 如果是第一行
scopeNeighbor = 0; // 图段相邻数
} else {
// 图段相邻数（8-连通）
frontLine = line - w; // 前一行指针
m = (sco[k].start - 1 <= 0) ? 0 : sco[k].start - 1; // 开始位置
n = (sco[k].end + 1 >= w - 1) ? w - 1 : sco[k].end + 1; // 结束位置
scopeNeighbor = countScope(frontLine, m, n);
}
//          LOGE( "第%d行第%d个图段相邻数：%d", i + 1, k + 1, scopeNeighbor);
eulerNum = eulerNum + 1 - scopeNeighbor;
}

line = line + w; // 指向下一行
}
return eulerNum;
}

方式2从下载的论文文献里看到的^^。

三、后记
好吧，小弟承认基本也就只知道这么多了T^T。

中间再加一下分割，用过线数啥的方法，简单识别识别数字还是可以的==。

推荐阅读
1、精通Visual.Cpp数字图像处理典型算法及实现 张宏林
2、【课件】数字图像处理和分析技术（清华大学） 章毓晋

ps：其实这些算法的话，在matlab调用一个函数就可以了==。可以Google搜索“MATLAB 数值计算 方法”类似的关键字。