Эродирование / Дилатация для бинарных и серых изображений
Мы должны реализовать прежде всего алгоритм Erode, который должен работать для двоичных и серых изображений.
Вот наш код: неполный
#include <iostream>
#include <limits>
#include "ErosionFilter.h"
/* Constructor. */
ErosionFilter::ErosionFilter()
{
// Set structure element to NULL.
m_StructureElement = NULL;
}
/* Destructor. */
ErosionFilter::~ErosionFilter()
{
// Nothing to do here.
}
/* Set the structure element for the filter. */
void ErosionFilter::SetStructureElement( StructureElement* structureElement )
{
m_StructureElement = structureElement;
}
/* Execute the Erosion filter. */
bool ErosionFilter::Execute()
{
// Check if structure element is set.
if( m_StructureElement == NULL )
{
std::cout << "Error: No structure element set!" << std::endl;
return false;
}
// First, create a valid output image.
// This fails, if no valid input image is available.
if( !CreateOutputImage() )
{
return false;
}// We define few constants required for the filtering. It is more efficient to
// use constants instead of calling the member functions in each iteration.
const int kernelHalfSizeX = m_StructureElement->GetHalfSizeX();
const int kernelHalfSizeY = m_StructureElement->GetHalfSizeY();
// We cast the size to integer to avoid signed/unsigned warnings in the boundary checking.
const int imageSizeX = static_cast<int> ( m_InputImage->GetSizeX() );
const int imageSizeY = static_cast<int> ( m_InputImage->GetSizeY() );
// Iterate over all pixel coordinates.
for( int y = 0; y < imageSizeY; y++ )
{
for( int x = 0; x < imageSizeX; x++ )
{
// Die Koordinaten des aktuellen Pixels sind jetzt gegeben als (x,y).
// Iterate over all neighborhood pixel coordinates.
for( int m = -kernelHalfSizeY; m <= kernelHalfSizeY; m++ )
{
// Compute the pixel y coordinate for this kernel row.
int j = y + m;
// Apply reflected boundary conditions if coordinate is outside the image.
if( j < 0 )
{
j = -j - 1;
}
else if( j >= imageSizeY )
{
j = 2 * imageSizeY - j - 1;
}
for( int k = -kernelHalfSizeX; k <= kernelHalfSizeX; k++ )
{
// Compute the pixel x coordinate for this kernel column.
int i = x + k;
// Apply reflected boundary conditions if coordinate is outside the image.
if( i < 0 )
{
i = -i - 1;
}
else if( i >= imageSizeX )
{
i = 2 * imageSizeX - i - 1;
}
// Die Koordinaten des Punktes in der Nachbarschaft des aktuellen Pixels (x,y)
// sind jetzt gegeben als (i,j).
// Die korrespondierende Position in der Maske ist (k,m).
// Beachten Sie, dass auf die Koordinaten (i,j) schon die Randbedingungen
// angewendet wurden.
}
}
// You have to set the grayvalues for the output image.
//for grayvalue images use min
//for binary use logic AND for questioning if there are in the set
}
}
return true;
}
Мой вопрос: могу ли я использовать оператор min max для обоих типов?
Или я должен задать вопрос, если текущее изображение является двоичным, а затем обработать изображение?
Решение
min / max является наиболее общей формулировкой (поскольку min эквивалентно AND, а max — OR для {0, 1}). Так что это будет работать как для двоичного, так и для оттенков серого. Однако существуют специальные алгоритмы для двоичных изображений, которые работают быстрее.
Если вы хотите написать меньше кода, используйте min / max. Если вы сосредоточены на двоичных изображениях, используйте ветвь if и ищите быстрые реализации двоичной морфологии (и, возможно, также отмените поддержку оттенков серого — вы действительно собираетесь использовать это в конце?)
Другие решения
Так что я реализую все остальное, но это не разрушает. Может быть, я использую min функционировать неправильно, вот обновленная часть:
min = m_InputImage->GetPixel(i,j);
//max = m_InputImage->GetPixel(i,j);
//printf("Min: %d\nMax: %d\nm: %d\nk: %d\n", min, max, m, k);
}
}
// Sie muessen die Grauwerte des Ausgabebildes setzen.
//für grauwert bilder verwende min
//für binär verwende logisches UND zur abfrage ob in menge enthalten
//printf("min: %d\n", min);
m_OutputImage->SetPixel(x,y,min);
}
}
return true;
}