imgenhance.cpp

将数字图像处理的一般算法都集中在一个MFC的框架中

#include "stdafx.h"
#include "ImgEnhance.h"
#include <math.h>
CImgEnhance::CImgEnhance()
{
	
	m_nColorTableLengthOut=0;
    m_nBitCountOut=0;
	m_pImgDataOut=NULL;
	m_lpColorTableOut=NULL;
	
}

CImgEnhance::CImgEnhance(CSize size, int nBitCount, LPRGBQUAD lpColorTable, unsigned char *pImgData):
ImgCenterDib(size, nBitCount, lpColorTable, pImgData)
{
	
    m_nBitCountOut=0;
	m_pImgDataOut=NULL;
	m_lpColorTableOut=NULL;
	m_nColorTableLengthOut=0;
}

CImgEnhance::~CImgEnhance()
{
	if(m_pImgDataOut!=NULL){
		delete []m_pImgDataOut;
		m_pImgDataOut=NULL;
	}
	if(m_lpColorTableOut==NULL){
		delete []m_lpColorTableOut;
		m_lpColorTableOut=NULL;
	}
}

/**********************************************************************
*
* 函数名称：
* AddPepperSaltNoise()
*
* 参数：
* void
*
* 返回值：
* void
*
* 说明：
* 在view中图像添加椒盐噪声
*
**********************************************************************/
void CImgEnhance::AddPepperSaltNoise()
{
	unsigned char* pDIB;
	int bytecount,i;
	if(m_pImgDataOut!=NULL)
	{
		delete []m_pImgDataOut;
		m_pImgDataOut=NULL;
	}
	pDIB=m_pImgData;
	if(m_nBitCount==8||m_nBitCount==24)
	{
		bytecount = m_imgWidth * m_imgHeight *m_nBitCount/8; //获取位图数据区的字节数
	}
	else
	{
		AfxMessageBox("只能处理真彩色和8位灰度图像!");
		return ;
	}
	if (m_nBitCount==8)      //处理灰度图像
	{  
        for (i=0;i<bytecount;i++)
        {
			if(rand()>32000)  pDIB[i]=0;
			if(rand()<200)    pDIB[i]=255;
        }
	}
	else	                 //24位真彩色图像
	{
        for (i=0;i<bytecount;i=i+3)
        {
			int num=rand();
            if (num>32000) 
			{
				pDIB[i]=(rand())%255;        //处理每一个像素的RGB值
				pDIB[i+1]=(rand())%255;
				pDIB[i+2]=(rand())%255;
			}
			if (num<200) 
			{
				pDIB[i]=(rand())%255;
				pDIB[i+1]=(rand())%255;
				pDIB[i+2]=(rand())%255;
			}
        }
	}
	//生成新的DIB位图
	m_nBitCountOut=m_nBitCount;
	int lineByteOut=(m_imgWidth*m_nBitCountOut/8+3)/4*4;
	if (!m_pImgDataOut)
	{
		m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeight];
	}
	int j, pixelByte=m_nBitCountOut/8;
	for(i=0;i<m_imgHeight;i++){
		for(j=0;j<m_imgWidth*pixelByte;j++)
			*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)= *(pDIB+i*lineByteOut+j);
	}
}

/**********************************************************************
*
* 函数名称：
* AddRandomNoise()
*
* 参数：
* void
*
* 返回值：
* void
*
* 说明：
* 在view中图像添加随机噪声
*
**********************************************************************/
void CImgEnhance::AddRandomNoise()
{
	unsigned char* pDIB;
	int bytecount,i;
	if(m_pImgDataOut!=NULL)
	{
		delete []m_pImgDataOut;
		m_pImgDataOut=NULL;
	}
	pDIB=m_pImgData;
	if(m_nBitCount==8)
	{
		bytecount = m_imgWidth * m_imgHeight *m_nBitCount/8; //获取位图数据区的字节数
	}
	else
	{
		AfxMessageBox("只能处理8位灰度图像!");
		return ;
	}
    //DIB中添加随机噪声	
    for( i=0;i<bytecount;i++)
	{
		LONG Temp=rand();
		Temp = pDIB[i]*224/256+Temp/512;
		pDIB[i] = Temp >= 255 ? 255 : Temp;
    }
	
	m_nBitCountOut=m_nBitCount;
	int lineByteOut=(m_imgWidth*m_nBitCountOut/8+3)/4*4;
	if (!m_pImgDataOut)
	{
		m_pImgDataOut=new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeight];
	}
	
	int j, pixelByte=m_nBitCountOut/8;
	for(i=0;i<m_imgHeight;i++){
		for(j=0;j<m_imgWidth*pixelByte;j++)
			*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)= *(pDIB+i*lineByteOut+j);
	}
	
}
/**********************************************************************
*
* 函数名称：
* AvgTemplate(int TempH, int TempW, int TempCX, int TempCY, float *fpTempArray, float fCoef)
*
* 参数：
* int TempH            模板的高度
* int TempW            模板的宽度
* int TempCX           模板的中心元素X坐标 ( < iTempW - 1)
* int TempCY           模板的中心元素Y坐标 ( < iTempH - 1)
* float *fpTempArray   指向模板数组的指针
* float f              模板系数
*
* 返回值：
* void
*
* 说明：
* 该函数用指定的模板(任意大小)来对图像进行操作，参数TempH指定模板
* 的高度，参数TempW指定模板的宽度，参数TempCX和iTempCY指定模板的中心
* 元素坐标，参数fpTempArray指定模板元素，f指定系数。
*
**********************************************************************/
void CImgEnhance::AvgTemplate(int TempH, int TempW, int TempCX, int TempCY, float *fpTempArray, float f)
{
	unsigned char*	pSrc;
	unsigned char*	pDst;   
	int	i,j,k,l;
	float	value;
	if(m_pImgDataOut != NULL)
	{
		delete []m_pImgDataOut;
		m_pImgDataOut = NULL;
	}
   	int lineByte = (m_imgWidth * m_nBitCount / 8 + 3) / 4 * 4;
	
	if(m_nBitCount != 8)
	{
		AfxMessageBox("只能处理8位灰度图像!");
		return ;
	}
    //创建要复制的图像区域
	m_nBitCountOut = m_nBitCount;
    int lineByteOut = (m_imgWidth*m_nBitCountOut / 8 + 3) / 4 * 4;
	if (!m_pImgDataOut)
	{
		m_pImgDataOut = new unsigned char[lineByteOut*m_imgHeight];
	}
	
	int pixelByte = m_nBitCountOut / 8;
	for(i = 0; i < m_imgHeight; i++){
		for(j = 0; j < m_imgWidth * pixelByte; j++)
			*(m_pImgDataOut+i*lineByteOut+j)= *(m_pImgData+i*lineByteOut+j);
	}
	
	//行处理(去掉边缘几行)
	for (i = TempCY; i < m_imgHeight - TempH + TempCY + 1; i++)
	{
		//列处理(去掉边缘几列)
		for (j = TempCX; j < m_imgWidth - TempW + TempCX + 1; j++)
		{
			//指向新DIB第i行第j列的像素的指针
			pDst = m_pImgDataOut + lineByte * (m_imgHeight - 1 - i) + j;
			
			value=0;
			//计算
			for (k = 0; k < TempH; k++)
			{
				for (l = 0; l < TempW; l++)
				{
					pSrc = m_pImgData + lineByte * (m_imgHeight - 1 - i 
						+ TempCY - k) + j - TempCX + l;
					//计算加权平均,保存像素值
					value += (*pSrc) * fpTempArray[k * TempW + l];
				}
			}
			//乘以系数
			value*=f;
			//取结果的绝对值
			value=(float)fabs(value);
			if (value > 255)
			{
				*pDst = 255;	
			}
			else
			{
				*pDst = (unsigned char)(value + 0.5);
			}
		}
	}
}
/**********************************************************************
*
* 函数名称：
* FindMedianValue(unsigned char* pbArray,int ArrayLen)
*
* 参数：
* unsigned char* pbArray	指向模板数组首地址的指针
* int ArrayLen             模板数组的长度
*
* 返回值：
* unsigned char
*
* 说明：
* /中值滤波中查找模版中像素中值的算法_利用冒泡排序
*
**********************************************************************/

unsigned char CImgEnhance::FindMedianValue(unsigned char* pbArray,int ArrayLen)
{
	int i,j;
	unsigned char Temp;
	
	for(j =0; j<ArrayLen; j++)
	{
		for(i =0; i <ArrayLen-j-1; i++)
		{
			if(pbArray[i]>pbArray[i+1])
			{
				Temp=pbArray[i];
				pbArray[i]=pbArray[i+1];
				pbArray[i+1]=Temp;
			}
			
		}
	}
	if ((ArrayLen&1)>0)
	{
		Temp=pbArray[(ArrayLen+1)/2];
	}
	else
	{
		Temp=(pbArray[ArrayLen/2]+pbArray[ArrayLen/2+1])/2;
	}
	
	return Temp;
}
/**********************************************************************
*
* 函数名称：
* MedianFilter(int FilterH, int FilterW, int FilterCX, int FilterCY)
*
* 参数：
* int FilterH     模板的高度        
* int FilterW     模板的宽度
* int FilterCX    模板的中心元素X坐标 ( < FilterW - 1)
* int FilterCY    模板的中心元素Y坐标 ( < FilterH - 1)
*
* 返回值：
* void
*
* 说明：
* 中值滤波的算法
*
**********************************************************************/

void CImgEnhance::MedianFilter(int FilterH, int FilterW, int FilterCX, int FilterCY)
{
	unsigned char*	pSrc;
    unsigned char*	pDst;
    int		i,j,k,l;
	unsigned char*	value;         //指向滤波器数组的指针
	
	if(m_pImgDataOut != NULL)
	{
		delete []m_pImgDataOut;
		m_pImgDataOut = NULL;
	}
	//计算图像每行的字节数
   	int lineByte = (m_imgWidth * m_nBitCount / 8 + 3) / 4 * 4;
	
	if(m_nBitCount != 8)
	{
		AfxMessageBox("只能处理8位灰度图像!");
		return ;
	}
	//分配内存，以保存新图像
	m_nBitCountOut = m_nBitCount;
    int lineByteOut = (m_imgWidth * m_nBitCountOut / 8 + 3) / 4 * 4;
	if (!m_pImgDataOut)
	{
		//为处理后的图像分配内存空间
		m_pImgDataOut = new unsigned char[lineByteOut * m_imgHeight];
	}
	int pixelByte = m_nBitCountOut / 8;
	for(i =  0; i < m_imgHeight; i++){
		for(j = 0; j < m_imgWidth * pixelByte; j++)
			*(m_pImgDataOut + i * lineByteOut +j) = *(m_pImgData + i * lineByteOut + j);
	}
	//暂时分配内存，以保存滤波器数组
	value = new unsigned char[FilterH * FilterW];
	for (i = FilterCY; i < m_imgHeight - FilterH ; i++)//+ FilterCY + 1
	{
		for (j = FilterCX; j < m_imgWidth - FilterW ; j++)//+ FilterCX + 1
		{
			
			pDst = m_pImgDataOut + lineByte * (m_imgHeight - 1 - i) + j;
			for (k = 0; k < FilterH; k++)
			{
				for (l = 0; l < FilterW; l++)
				{
					pSrc = m_pImgData + lineByte * (m_imgHeight - l - i 
						+ FilterCY - k) + j - FilterCX + l;
					value[k * FilterW + l] = *pSrc;
				}
			}
			*pDst = FindMedianValue(value,FilterW * FilterH);
		}
	}
}

/*************************************************************************
* 函数名称：
*   GradSharp()
* 参数:
*   BYTE  bThre		- 阈值
* 返回值:
*   BOOL            - 成功返回TRUE，否则返回FALSE。
* 说明:
*   该函数用来对图像进行梯度锐化,设定梯度锐化的阈值为30