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canny-----MATLAB 　所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现： 　　对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分； 　　△xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y); 　　△yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1) 　　求梯度时对于平方和运算及开方运算，可以用两个分量的绝对值之和表示，即： 　　G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|; 　　Sobel梯度算子是先做成加权平均，再微分，然后求梯度，即： 　　△xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1); 　　△yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) + f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1); 　　G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|; 　　上述各式中的像素之间的关系见图 f(x-1,y-1) f(x,y-1) f(x+1,y-1) f(x-1,y) f(x,y) f(x+1,y) f(x-1,y+1) f(x,y+1) f(x+1,y+1) 我在视图类中定义了响应菜单命令的边缘检测Sobel算子实现灰度图像边缘检测的函数： void CDibView::OnMENUSobel() //灰度图像数据的获得参见天极网9.10日发表的拙作//VC数字图像处理一文 { 　HANDLE data1handle; 　LPBITMAPINFOHEADER lpBi; 　CDibDoc *pDoc=GetDocument(); 　HDIB hdib; 　unsigned char *hData; 　unsigned char *data; 　hdib=pDoc-m_hDIB; 　BeginWaitCursor(); 　lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib); 　hData= lpbi +* (LPDWORD)lpbi + 256*sizeof(RGBQUAD); 　//得到指向位图像素值的指针 　pDoc-SetModifiedFlag(TRUE);//设修改标志为TRUE 　data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)*lpBi-biHeight); 　//申请存放处理后的像素值的缓冲区 　data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle); 　AfxGetApp()-BeginWaitCursor(); 　int i,j,buf,buf1,buf2; 　for( j=0; jbiHeight; j++)//以下循环求(x,y)位置的灰度值 　　for( i=0; ibiWidth; i++) 　　{ 　　　if(((i-1)=0)((i+1)biWidth)((j-1)=0)((j+1)biHeight)) 　　　{//对于图像四周边界处的向素点不处理 　　　　buf1=(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j-1)) 　　　　　　　+2*(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j)) 　　　　　　　+(int)(int)*(hData+(i+1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j+1)); 　　　　buf1=buf1-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j-1)) 　　　　　　　-2*(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j)) 　　　　　　　-(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j+1)); 　　　　//x方向加权微分 　　　　buf2=(int)(int)*(hData+(i-1)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j+1)) 　　　　　　　+2*(int)(int)*(hData+(i)*WIDTHBYTES(lpBi-biWidth*8)+(j+