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图像分割的实现
我用了Roberts算子、Sobel算子和Kirsh算子边缘检测的方法但都由于亮度不均等因素对图像分割的效果不太好：
Sobel：
void sobel （unsignedchar* des， constunsignedchar* src， int width， int height）
{
for （int y=0; y《height; y++）
for （int x=0; x《width; x++）
des［y * width + x］=255;
/* Now compute the convolution， scaling */
for （int y=1; y《height-1; y++）
for （int x=1; x《width-1; x++）
{
double n = （src［（y+1）*width+x-1］+2*src［（y+1）*width+x］+src［（y+1）*width+x+1］） -
（src［（y-1）*width+x-1］+2*src［（y-1）*width+x］+src［（y-1）*width+x+1］）;
double m = （src［（y-1）*width+x+1］+2*src［y*width+x+1］+src［（y+1）*width+x+1］）-
（src［（y-1）*width+x-1］+2*src［y*width+x-1］+src［（y+1）*width+x-1］）;
double k = （int）（ sqrt（ （double）（n*n + m*m） ）/4.0 ）;
des［y * width + x］ = k;
}
thresh （des， width，height）;
}
Roberts算子：
void roberts（unsignedchar* des， constunsignedchar* src， int width， int height）
{
for （int y=0; y《height; y++）
for （int x=0; x《width; x++）
des［y * width + x］=255;
/* Now compute the convolution， scaling */
for （int y=1; y《height-1; y++）
for （int x=1; x《width-1; x++）
{
double n = src［y*width+x］ - src［（y+1）*width+x+1］;
double m = src［（y+1）*width+x］ - src［y*width+x+1］;
double k = abs（m）+abs（n）;
des［y * width + x］ = k;
}
thresh （des， width，height）;
}
Kirsch算子：
void kirsch（unsigned char* des， const unsigned char* src， int width， int height）
{
// TODO： Add your command handler code here
//显示数值
long int i，j，Ns;
static int nWeight［8］［3］［3］;//对一个静态整型数组赋初值，模板
double dGrad［8］;
int nTmp［3］［3］，xx，yy;//每像素点的邻域值
nWeight［0］［0］［0］ = -1 ;
nWeight［0］［0］［1］ = 0 ;
nWeight［0］［0］［2］ = 1 ;
nWeight［0］［1］［0］ = -2 ;
nWeight［0］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［0］［1］［2］ = 2 ;
nWeight［0］［2］［0］ = -1 ;
nWeight［0］［2］［1］ = 0 ;
nWeight［0］［2］［2］ = 1 ;
nWeight［1］［0］［0］ = -1 ;
nWeight［1］［0］［1］ = -2 ;
nWeight［1］［0］［2］ = -1 ;
nWeight［1］［1］［0］ = 0 ;
nWeight［1］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［1］［1］［2］ = 0 ;
nWeight［1］［2］［0］ = 1 ;
nWeight［1］［2］［1］ = 2 ;
nWeight［1］［2］［2］ = 1 ;//负号上下？？？ 已改成8个方向模板的值
nWeight［2］［0］［0］ = 0 ;
nWeight［2］［0］［1］ = -1 ;
nWeight［2］［0］［2］ = -2 ;
nWeight［2］［1］［0］ = 1 ;
nWeight［2］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［2］［1］［2］ = -1 ;
nWeight［2］［2］［0］ = 2 ;
nWeight［2］［2］［1］ = 1 ;
nWeight［2］［2］［2］ = 0 ;
nWeight［3］［0］［0］ = 1 ;
nWeight［3］［0］［1］ = 0 ;
nWeight［3］［0］［2］ = -1 ;
nWeight［3］［1］［0］ = 2 ;
nWeight［3］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［3］［1］［2］ = -2 ;
nWeight［3］［2］［0］ = 1 ;
nWeight［3］［2］［1］ = 0 ;
nWeight［3］［2］［2］ = -1 ;
nWeight［4］［0］［0］ = 2 ;
nWeight［4］［0］［1］ = 1 ;
nWeight［4］［0］［2］ = 0 ;
nWeight［4］［1］［0］ = 1 ;
nWeight［4］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［4］［1］［2］ = -1 ;
nWeight［4］［2］［0］ = 0 ;
nWeight［4］［2］［1］ = -1 ;
nWeight［4］［2］［2］ = -2 ;
nWeight［5］［0］［0］ = 1 ;
nWeight［5］［0］［1］ = 2 ;
nWeight［5］［0］［2］ = 1 ;
nWeight［5］［1］［0］ = 0 ;
nWeight［5］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［5］［1］［2］ = 0 ;
nWeight［5］［2］［0］ = -1 ;
nWeight［5］［2］［1］ = -2 ;
nWeight［5］［2］［2］ = -1 ;
nWeight［6］［0］［0］ = 0 ;
nWeight［6］［0］［1］ = 1 ;
nWeight［6］［0］［2］ = 2 ;
nWeight［6］［1］［0］ = -1 ;
nWeight［6］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［6］［1］［2］ = 1 ;
nWeight［6］［2］［0］ = -2 ;
nWeight［6］［2］［1］ = -1 ;
nWeight［6］［2］［2］ = 0 ;
nWeight［7］［0］［0］ = -2 ;
nWeight［7］［0］［1］ = -1 ;
nWeight［7］［0］［2］ = 0 ;
nWeight［7］［1］［0］ = -1 ;
nWeight［7］［1］［1］ = 0 ;
nWeight［7］［1］［2］ = 1 ;
nWeight［7］［2］［0］ = 0 ;
nWeight［7］［2］［1］ = -1 ;
nWeight［7］［2］［2］ = 2 ;
//注意：每行的字节数必须是4的整数倍！！！先不考虑
Ns=height*width;
unsigned char* kk = new unsigned char［width * height］; //开始变换 initiion
for（i=0; i《height ; i++ ）
//if（i==0）//tt change at 05.05.16
for（j=0 ; j《width ; j++ ）
{
des［i*width + j］=0;//*（pdGrad+y*nWidth+x）
}
for（i=1; i《height-1 ; i++ ）
{
for（j=1 ; j《width-1 ; j++ ）
{
dGrad［0］ = 0 ;
dGrad［1］ = 0 ;
dGrad［2］ = 0 ;
dGrad［3］ = 0 ;
dGrad［4］ = 0 ;
dGrad［5］ = 0 ;
dGrad［6］ = 0 ;
dGrad［7］ = 0 ;
// sobel算子需要的各点象素值
// 模板第一行
nTmp［0］［0］ = src［（i-1）*width + j - 1 ］;
nTmp［0］［1］ = src［（i-1）*width + j ］ ;
nTmp［0］［2］ = src［（i-1）*width + j + 1 ］ ;
// 模板第二行
nTmp［1］［0］ = src［i*width + j - 1 ］ ;
nTmp［1］［1］ = src［i*width + j ］ ;
nTmp［1］［2］ = src［i*width + j + 1 ］ ;
// 模板第三行
nTmp［2］［0］ = src［（i+1）*width + j - 1 ］ ;
nTmp［2］［1］ = src［（i+1）*width + j ］ ;
nTmp［2］［2］ = src［（i+1）*width + j + 1 ］ ;
// 计算梯度
for（yy=0; yy《3; yy++）
for（xx=0; xx《3; xx++）
{
dGrad［0］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［0］［yy］［xx］ ;
dGrad［1］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［1］［yy］［xx］ ;
dGrad［2］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［2］［yy］［xx］ ;
dGrad［3］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［3］［yy］［xx］ ;
dGrad［4］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［4］［yy］［xx］ ;
dGrad［5］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［5］［yy］［xx］ ;
dGrad［6］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［6］［yy］［xx］ ;
dGrad［7］ += nTmp［yy］［xx］ * nWeight［7］［yy］［xx］ ;
}
for （xx=1;xx《8;xx++）
{
if （dGrad［xx］》dGrad［0］）
dGrad［0］=dGrad［xx］;
}
des［i*width + j］=dGrad［0］;// 梯度值写入src［i］
}
}
//设定阈值
int th［5120］，newth［5120］，shuN，newN，flagyuzhi;//winframe=32，ii，jj，initpos;
double thk，kmin，mvalue［8］;
shuN=0;
thk=0.5;
for （i=0;i《Ns;i++）//每层的每个点
{
if （（i》=width） && （i《（Ns-width）））//若是非边界点，则……
{
if （（i%width！=0） && （（i+1）%width！=0））
{
//每点做变换，首先求kirs（c）h算子
mvalue［0］=fabs（double（des［i+1］+des［i+width+1］+des［i+width］+
des［i+width-1］+des［i-1］-des［i-width-1］-
des［i-width］-des［i-width+1］））;
mvalue［1］=fabs（double（des［i+width+1］+des［i+width］+
des［i+width-1］+des［i-1］+des［i-width-1］-
des［i-width］-des［i-width+1］-des［i+1］））;
mvalue［2］=fabs（double（des［i+width］+des［i+width-1］+des［i-1］+
des［i-width-1］+des［i-width］-
des［i-width+1］-des［i+1］-des［i+width+1］））;
mvalue［3］=fabs（double（des［i+width-1］+des［i-1］+
des［i-width-1］+des［i-width］+
des［i-width+1］-des［i+1］-des［i+width+1］-
des［i+width］））;
mvalue［4］=fabs（double（des［i-1］+des［i-width-1］+
des［i-width］+des［i-width+1］+des［i+1］-
des［i+width+1］-des［i+width］-
des［i+width-1］））;
mvalue［5］=fabs（double（des［i-width-1］+des［i-width］+
des［i-width+1］+des［i+1］+des［i+width+1］-
des［i+width］-des［i+width-1］-des［i-1］））;
mvalue［6］=fabs（double（des［i-width］+des［i-width+1］+des［i+1］+
des［i+width+1］+des［i+width］-
des［i+width-1］-des［i-1］-des［i-width-1］））;
mvalue［7］=fabs（double（des［i-width+1］+des［i+1］+des［i+width+1］+
des［i+width］+des［i+width-1］-
des［i-1］-des［i-width-1］-des［i-width］））;
for （j=1;j《8;j++） //比较得出算子，mvalue［0］为最大
{
if （mvalue［0］《mvalue［j］）
mvalue［0］=mvalue［j］;
}
kk［i］=max（1，mvalue［0］/15）;
if （shuN==0）
kmin=kk［i］;
if （kk［i］》thk）
{
th［shuN］=i;
kmin=min（kmin，kk［i］）;
shuN++;
if （shuN》=5*height）//若大于5*H个点，则重新确定
{
//AfxMessageBox（“lll”）;
thk=kmin;
newN=0;
for （j=0;j《shuN;j++）
{
if （kk［th［j］］》thk）
{
if （newN==0）
kmin=kk［th［j］］;
newth［newN］=th［j］;
kmin=min（kmin，kk［th［j］］）;
newN++;
}
//else des［th［j］］=0;
}
for （j=0;j《5120;j++）
{
th［j］=newth［j］;
}
shuN=newN;
}//重新确定完
}
//非边界的每点变换结束
}
}
}//一层结束
for （i=0;i《Ns;i++）//每层的每个点
{
if （des［i］《thk）
des［i］=0;
}
thresh （des， width，height）;
//菜单函数结束
}
下面三图分别为sobel、Roberts、kerish边缘检测的结果：
工商网监
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