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图像二值化算法源码

作者：neusoft 来源：neusoft.cublog.cn 发表时间：2006-10-11 浏览次数：字号：大 中 小

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*
* 函数名称：
*   ThresholdDIB()
*
* 参数:
*   LPSTR lpDIBBits    - 指向源DIB图像指针
*   LONG lWidth       - 源图像宽度（象素数）
*   LONG lHeight      - 源图像高度（象素数）
*
* 返回值:
*   BOOL               - 运算成功返回TRUE，否则返回FALSE。
*
* 说明:
* 该函数用于对图像进行阈值分割运算。
*
************************************************************************/

BOOL WINAPI ThresholdDIB(LPSTR lpDIBBits,LONG lWidth, LONG lHeight)
{

// 指向源图像的指针
LPSTR lpSrc;

// 指向缓存图像的指针
LPSTR lpDst;

// 指向缓存DIB图像的指针
LPSTR lpNewDIBBits;
HLOCAL hNewDIBBits;

//循环变量
long i;
long j;

//像素值
unsigned char pixel;

//直方图数组
long lHistogram[256];

//阈值，最大灰度值与最小灰度值，两个区域的平均灰度值
unsigned char iThreshold,iNewThreshold,iMaxGrayValue,iMinGrayValue,iMean1GrayValue,iMean2GrayValue;

//用于计算区域灰度平均值的中间变量
long lP1,lP2,lS1,lS2;

//迭代次数
int iIterationTimes;

// 图像每行的字节数
LONG lLineBytes;

// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);

if (hNewDIBBits == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}

// 锁定内存
lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits);

// 初始化新分配的内存，设定初始值为255
lpDst = (char *)lpNewDIBBits;
memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth * lHeight);

// 计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);

for (i = 0; i < 256;i++)
{
lHistogram[i]=0;
}

//获得直方图
iMaxGrayValue = 0;
iMinGrayValue = 255;
for (i = 0;i < lWidth ;i++)
{
  for(j = 0;j < lHeight ;j++)
  {
   // 指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针
   lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i;

   pixel = (unsigned char)*lpSrc;

   lHistogram[pixel]++;
   //修改最大，最小灰度值
   if(iMinGrayValue > pixel)
   {
    iMinGrayValue = pixel;
   }
   if(iMaxGrayValue < pixel)
   {
    iMaxGrayValue = pixel;
   }
  }
}

//迭代求最佳阈值
iNewThreshold = (iMinGrayValue + iMaxGrayValue)/2;
iThreshold = 0;

for(iIterationTimes = 0; iThreshold != iNewThreshold && iIterationTimes < 100;iIterationTimes ++)
{
  iThreshold = iNewThreshold;
  lP1 =0;
  lP2 =0;
  lS1 = 0;
  lS2 = 0;
  //求两个区域的灰度平均值
  for (i = iMinGrayValue;i < iThreshold;i++)
  {
   lP1 += lHistogram[i]*i;
   lS1 += lHistogram[i];
  }
  iMean1GrayValue = (unsigned char)(lP1 / lS1);
  for (i = iThreshold+1;i < iMaxGrayValue;i++)
  {
   lP2 += lHistogram[i]*i;
   lS2 += lHistogram[i];
  }
  iMean2GrayValue = (unsigned char)(lP2 / lS2);
  iNewThreshold = (iMean1GrayValue + iMean2GrayValue)/2;
}

//根据阈值将图像二值化
for (i = 0;i < lWidth ;i++)
{
  for(j = 0;j < lHeight ;j++)
  {
   // 指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针
   lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i;

   // 指向目标图像倒数第j行，第i个象素的指针
   lpDst = (char *)lpNewDIBBits + lLineBytes * j + i;

   pixel = (unsigned char)*lpSrc;

   if(pixel <= iThreshold)
   {
    *lpDst = (unsigned char)0;
   }
   else
   {
    *lpDst = (unsigned char)255;
   }
  }
}

// 复制图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth * lHeight);

// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits);
LocalFree(hNewDIBBits);

// 返回
return TRUE;
}

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