背景知识

腐蚀与膨胀基本原理:就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作;可以理解成拿一个带孔的网格板(结构元素矩阵中元素为1的为孔)盖住图像的某一部分,然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型。

比如:腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心位置(假设参与逻辑计算的元素对应与二维矩阵中元素为1的点,即网格板上的孔),在图像上移动时,如果透过所有的孔都能看到底下的图像,那么这个中心点处的图像就保留,否则去除。

腐蚀

图像腐蚀运算定义

二值图像腐蚀运算的数学表达式为

g(x,y)=erode[f(x, y ), B]=AND[Bf(x,y)]

其中,g(x,y)为腐蚀后的二值图像,f(x,y)为原二值图像,B为结构元素。B(x,y)定义为:

Bf(x,y)={f(x-bx, y-by) ,(bx, by)∈B}

算子AND(x1,…,xn)定义为:当且仅当x1=··=xn=1时,AND(x1,…,xn)等于1;否则为0。

把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba包含于X,我们记下这个a点,所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为:E(X)={a| Ba∈X}=XB。原理图如下:

实际使用时示意图:

说明:左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B,那个标有origin的点是中心点,即当前处理元素的位置,我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。腐蚀的方法是,拿B的中心点和X上的点一个一个地对比,如果B上的所有点都在X的范围内,则该点保留,否则将该点去掉;右边是腐蚀后的结果。可以看出,它仍在原来X的范围内,且比X包含的点要少,就象X被腐蚀掉了一层。

        private void erode_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (curBitmap != null)
{
struction struForm = new struction();
struForm.Text = "腐蚀运算结构元素";
if (struForm.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
Rectangle rect = new Rectangle(, , curBitmap.Width, curBitmap.Height);
BitmapData bmpData = curBitmap.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, curBitmap.PixelFormat);
IntPtr ptr = bmpData.Scan0;
int bytes = curBitmap.Width * curBitmap.Height;
byte[] grayValues = new byte[bytes];
Marshal.Copy(ptr, grayValues, , bytes); //得到结构元素
byte flagStru = struForm.GetStruction; byte[] tempArray = new byte[bytes];
for (int i = ; i < bytes; i++)
{
tempArray[i] = ;
}
switch (flagStru)
{
case 0x11:
//3位水平方向结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j ++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
}
}
}
break;
case 0x21:
//5位水平方向结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
}
}
}
break;
case 0x12:
//3位垂直方向结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x22:
//5位垂直方向结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x14:
//3位十字形状结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x24:
//5位十字形状结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x18:
//3位方形结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x28:
//5位方形结构元素
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
default:
MessageBox.Show("错误的结构元素!");
break;
} grayValues = (byte[])tempArray.Clone();
Marshal.Copy(grayValues, , ptr, bytes);
curBitmap.UnlockBits(bmpData);
} Invalidate();
}
}
 #region 关于图像尺寸的说明

        //本代码只能处理8位深度的512*512图像。可自行修改,如修改3位水平方向结构元素代码:

        //01修改成如下代码即可处理任意尺寸的8位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//} //02修改成如下代码即可处理任意尺寸的24位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 4; j < curBitmap.Width * 3 - 3; j += 3)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
#endregion

膨胀

图像膨胀运算定义

二值图像膨胀运算的数学表达式为:

g(x, y)=dilate[f(x, y), B]=OR[Bf(x,y)]

其中,g(x,y)为膨胀后的二值图像,f(x,y)为原二值图像,B为结构元素。

B(x,y)定义为:

Bf(x,y)={f(x-bx, y-by) ,(bx, by)∈B}

算子OR(x1…xn)定义为:当且仅当x1=…=xn=0时,OR(x1,…xn)等于0;否则为1

膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算,其定义是:把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba击中X,我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为:D(X)={a | Ba↑X}=X  B,如图6.13所示。图6.13中X是被处理的对象,B是结构元素,不难知道,对于任意一个在阴影部分的点a,Ba击中X,所以X被B膨胀的结果就是那个阴影部分。阴影部分包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的,这就是为什么叫膨胀的原因。原理图如下:

实际使用时示意图:

说明:左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B。膨胀的方法是,拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对,如果B上有一个点落在X的范围内,则该点就为黑;右边是膨胀后的结果。可以看出,它包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的。

private void dilate_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (curBitmap != null)
{
struction struForm = new struction();
struForm.Text = "膨胀运算结构元素";
if (struForm.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
Rectangle rect = new Rectangle(, , curBitmap.Width, curBitmap.Height);
BitmapData bmpData = curBitmap.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, curBitmap.PixelFormat);
IntPtr ptr = bmpData.Scan0;
int bytes = curBitmap.Width * curBitmap.Height;
byte[] grayValues = new byte[bytes];
Marshal.Copy(ptr, grayValues, , bytes); byte flagStru = struForm.GetStruction; byte[] tempArray = new byte[bytes];
for (int i = ; i < bytes; i++)
{
tempArray[i] = ;
} switch (flagStru)
{
case 0x11:
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x21:
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x12:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x22:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x14:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x24:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x18:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x28:
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
default:
MessageBox.Show("错误的结构元素!");
break;
} grayValues = (byte[])tempArray.Clone(); System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(grayValues, , ptr, bytes);
curBitmap.UnlockBits(bmpData);
} Invalidate();
}
}
#region 关于图像尺寸的说明

        //本代码只能处理8位深度的512*512图像。可自行修改,例如修改3位水平方向结构元素代码:

        //01修改成如下代码即可处理任意尺寸的8位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//} //02修改成如下代码即可处理任意尺寸的24位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 4; j < curBitmap.Width * 3 - 3; j += 3)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
#endregion

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