05
腐蚀算法
腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。能够用来消除小且无意义的物体。
用3x3的结构元素,扫描图像的每个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
假设都为1,结果图像的该像素为1。否则为0。
结果:使二值图像减小一圈
把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba包括于X,我们记下这个a点,全部满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果:
下图中X是被处理的对象,B是结构元素。不难知道,对于随意一个在阴影部分的点a,Ba包括于X,所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。阴影部分在X的范围之内,且比X小,就象X被剥掉了一层似的,这就是为什么叫腐蚀的原因。
我设计了一个简单的腐蚀算法,一次遍历图像中每个像素,检查它四周的八个像素,假设有白色的像素,则设置改点为白色。用二值化处理后的图片进行腐蚀算法代码例如以下:
public Bitmap corrode()
{
Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox2.Image);
Bitmap bitImage1 = new Bitmap(pictureBox2.Image);
Color c;
int height = pictureBox1.Image.Height;
int width = pictureBox1.Image.Width;
bool[] pixels;
for (int i = 1; i < width - 1; i++)
{
for (int j = 1; j < height - 1; j++)
{
c = bitImage.GetPixel(i, j);
if (bitImage.GetPixel(i, j).R == 0)
{
pixels = getRoundPixel(bitImage, i, j);
for (int k = 0; k < pixels.Length; k++)
{
if (pixels[k] == false)
{
//set this piexl's color to black
bitImage1.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));
break;
}
}
}
}
}
return bitImage1;
}
处理结果如下:
06
开运算
先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同一时候并不明显改变其面积。
07
闭运算
先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同一时候并不明显改变其面积。
08
模糊效果
模糊主要是改变背景色的透明度,这里主要讲解如何利用高斯矩阵算法实现模糊鲜果。代码如下:
public static Bitmap blurImageAmeliorate(Bitmap bmp)
{
long start = System.currentTimeMillis();
// 高斯矩阵
int[] gauss = new int[] { 1, 2, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 1 };
int width = bmp.getWidth();
int height = bmp.getHeight();
Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
int pixR = 0;
int pixG = 0;
int pixB = 0;
int pixColor = 0;
int newR = 0;
int newG = 0;
int newB = 0;
int delta = 75; // 值越小图片会越亮,越大则越暗
int idx = 0;
int[] pixels = new int[width * height];
bmp.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 1, length = height - 1; i < length; i++)
{
for (int k = 1, len = width - 1; k < len; k++)
{
idx = 0;
for (int m = -1; m <= 1; m++)
{
for (int n = -1; n <= 1; n++)
{
pixColor = pixels[(i + m) * width + k + n];
pixR = Color.red(pixColor);
pixG = Color.green(pixColor);
pixB = Color.blue(pixColor);
newR = newR + (int) (pixR * gauss[idx]);
newG = newG + (int) (pixG * gauss[idx]);
newB = newB + (int) (pixB * gauss[idx]);
idx++;
}
}
newR /= delta;
newG /= delta;
newB /= delta;
newR = Math.min(255, Math.max(0, newR));
newG = Math.min(255, Math.max(0, newG));
newB = Math.min(255, Math.max(0, newB));
pixels[i * width + k] = Color.argb(255, newR, newG, newB);
newR = 0;
newG = 0;
newB = 0;
}
}
bitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
long end = System.currentTimeMillis();
return bitmap;
}
09
混合处理
这里主要包含模糊、混合、矩阵卷积计算等,代码如下:
public static Bitmap blurBitmap(Bitmap bitmap, Context context) {
// to blur
Bitmap outBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(),
Bitmap.Config.ARGB_8888);
RenderScript rs = RenderScript.create(context);//RenderScript是Android在API 11之后增加的
ScriptIntrinsicBlur blurScript = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));
// bitmaps
Allocation allIn = Allocation.createFromBitmap(rs, bitmap);
Allocation allOut = Allocation.createFromBitmap(rs, outBitmap);
blurScript.setRadius(25.f);
blurScript.setInput(allIn);
blurScript.forEach(allOut);
allOut.copyTo(outBitmap);
bitmap.recycle();
rs.destroy();
return outBitmap;
}
-
图像处理
+关注
关注
27文章
1282浏览量
56646
发布评论请先 登录
相关推荐
评论