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图像处理之倒角距离变换

时间:2015-01-12 00:26:09      阅读:597      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:图像处理   java   算法   

图像处理之倒角距离变换

图像处理中的倒角距离变换(Chamfer Distance Transform)在对象匹配识别中经常用到,

算法基本上是基于3x3的窗口来生成每个像素的距离值,分为两步完成距离变换,第一

步从左上角开始,从左向右、从上到下移动窗口扫描每个像素,检测在中心像素x的周

围0、1、2、3四个像素,保存最小距离与位置作为结果,图示如下:

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第二步从底向上、从右向左,对每个像素,检测相邻像素4、5、6、7保存最小距离与

位置作为结果,如图示所:

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完成这两步以后,得到的结果输出即为倒角距离变换的结果。完整的图像倒角距离变

换代码实现可以分为如下几步:

1.      对像素数组进行初始化,所有背景颜色像素点初始距离为无穷大,前景像素点距

  离为0

2.      开始倒角距离变换中的第一步,并保存结果

3.      基于第一步结果完成倒角距离变换中的第二步

4.      根据距离变换结果显示所有不同灰度值,形成图像

最终结果显示如下(左边表示原图、右边表示CDT之后结果)

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完整的二值图像倒角距离变换的源代码如下:

package com.gloomyfish.image.transform;

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.Arrays;

import com.gloomyfish.filter.study.AbstractBufferedImageOp;

public class CDTFilter extends AbstractBufferedImageOp {
	private float[] dis; // nn-distances
	private int[] pos; // nn-positions, 32 bit index
	private Color bakcgroundColor;
	
	public CDTFilter(Color bgColor)
	{
		this.bakcgroundColor = bgColor;
	}

	@Override
	public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {
		int width = src.getWidth();
		int height = src.getHeight();

		if (dest == null)
			dest = createCompatibleDestImage(src, null);

		int[] inPixels = new int[width * height];
		pos = new int[width * height];
		dis = new float[width * height];
		src.getRGB(0, 0, width, height, inPixels, 0, width);
		// 随机生成距离变换点
		int index = 0;
		Arrays.fill(dis, Float.MAX_VALUE);
		int numOfFC = 0;
		for (int row = 0; row < height; row++) {
			for (int col = 0; col < width; col++) {
				index = row * width + col;
				if (inPixels[index] != bakcgroundColor.getRGB()) {
					dis[index] = 0;
					pos[index] = index;
					numOfFC++;
				}
			}
		}
		final float d1 = 1;
		final float d2 = (float) Math.sqrt(d1 * d1 + d1 * d1);
		System.out.println(numOfFC);
		float nd, nd_tmp;
		int i, in, cols, rows, nearestPixel;

		// 1 2 3
		// 0 i 4
		// 7 6 5
		// first pass: forward -> L->R, T-B
		for (rows = 1; rows < height - 1; rows++) {
			for (cols = 1; cols < width - 1; cols++) {
				i = rows * width + cols;

				nd = dis[i];
				nearestPixel = pos[i];
				if (nd != 0) { // skip background pixels
					in = i;

					in += -1; // 0
					if ((nd_tmp = d1 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += -width; // 1
					if ((nd_tmp = d2 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += +1; // 2
					if ((nd_tmp = d1 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += +1; // 3
					if ((nd_tmp = d2 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					dis[i] = nd;
					pos[i] = nearestPixel;
				}
			}
		}

		// second pass: backwards -> R->L, B-T
		// exactly same as first pass, just in the reverse direction
		for (rows = height - 2; rows >= 1; rows--) {
			for (cols = width - 2; cols >= 1; cols--) {
				i = rows * width + cols;

				nd = dis[i];
				nearestPixel = pos[i];
				if (nd != 0) {
					in = i;

					in += +1; // 4
					if ((nd_tmp = d1 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += +width; // 5
					if ((nd_tmp = d2 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += -1; // 6
					if ((nd_tmp = d1 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					in += -1; // 7
					if ((nd_tmp = d2 + dis[in]) < nd) {
						nd = nd_tmp;
						nearestPixel = pos[in];
					}

					dis[i] = nd;
					pos[i] = nearestPixel;

				}
			}
		}

		for (int row = 0; row < height; row++) {
			for (int col = 0; col < width; col++) {
				index = row * width + col;
				if (Float.MAX_VALUE != dis[index]) {
					int gray = clamp((int) (dis[index]));
					inPixels[index] = (255 << 24) | (gray << 16) | (gray << 8)
							| gray;
				}
			}
		}
		setRGB(dest, 0, 0, width, height, inPixels);
		return dest;
	}

	private int clamp(int i) {
		return i > 255 ? 255 : (i < 0 ? 0 : i);
	}

}
转载请注明出处!!

图像处理之倒角距离变换

标签:图像处理   java   算法   

原文地址:http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/42620499

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