图像灰度化-read.docVIP

数字图像处理期末报告 题目： 姓名 学号 200626380120 班级 算法基本原理 将彩色图像进行灰度化； 用均匀性度量法对图像进行二值化； 对刚进行二值化的图像进行边缘检测； 去除单像素点干扰； 水平投影求出车牌纵向位置； 垂直投影求出车牌横向位置； 从原图中剪切出图片进行保存 算法流程图 程序关键函数说明 1、函数OnConvetGray()； 程序功能：彩色图像灰度化 2、函数OnDuliang()； 程序功能：用均匀性度量法对图像进行二值化 代码： void CImageProcessingView::OnDuliang() { //OnConvetGray(); int x,y,Th,Ef1=0,Ef2=0,Nc1=0; double u1,u2,a12=0,a22=0,p1,p2; COLORREF curPixel; unsigned char gray; int ftotal2=0,Nimage=0; CImageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); int array[256] = {0};//存储直方图 double min[256] = {0};//存储直方图 for(y=0;ypDoc-m_srcImage.GetHeight();y++) for(x=0;xpDoc-m_srcImage.GetWidth();x++) { curPixel = pDoc-m_srcImage.GetPixel(x,y); gray = (GetRValue(curPixel)+GetGValue(curPixel)+GetBValue(curPixel)) / 3; array[gray]++; } Nimage=pDoc-m_srcImage.GetHeight()*pDoc-m_srcImage.GetWidth(); for(Th=1;Th255;Th++) { for(int i=0;i255;i++) { if(iTh) { Ef1+=i*array[i]; Nc1+=array[i]; } else Ef2+=i*array[i]; } if(Nc1!=0) u1=Ef1/Nc1; else u1=0; if(Nc1!=Nimage) u2=Ef2/(Nimage-Nc1); else u2=0; for(i=0;i256;i++) { if(iTh) a12+=array[i]*(i-u1)*(i-u1); else a22+=array[i]*(i-u2)*(i-u2); } p1=(double)Nc1/Nimage; p2=(double)(Nimage-Nc1)/Nimage; min[Th]=p1*a12+p2*a22; a12=a22=0;Ef1=Ef2=Nc1=0; } double tmp=min[1],Th0=0; for(int j=2;j250;j++) { if(tmpmin[j]) { tmp=min[j]; Th0=j; } } for(y=1;ypDoc-m_srcImage.GetHeight();y++) for(x=1;xpDoc-m_srcImage.GetWidth();x++) { curPixel = pDoc-m_srcImage.GetPixel(x,y); gray = (GetRValue(curPixel)+GetGValue(curPixel)+GetBValue(curPixel)) / 3; if(grayTh0) pDoc-m_srcImage.SetPixel(x,y,RGB(0,0,0)); else pDoc-m_srcImage.SetPixel(x,y,RGB(255,255,255)); } this-Invalidate(TRUE); } 函数OnBoundary()； 程序功能：对刚进行二值化的图像进行边缘检测 核心代码： 说明：复制一分原图，原图和副本图进行前后比较求出边界 for(y=0;ypDoc-m_srcImage.GetHeight()-1;y++) for(x=0;xpDoc-m_srcImage.GetWidth()-1;x++) { gray