1.以8×8邻域
划分太细，整体效果像铅笔素描。
void CISLSView::OnThresholdAdaptive88()
{
//程序编制：李立宗
//lilizong@gmail.com
//2012-8-14
if(myImage1.IsNull())
OnOpenResourceFile();
if(!myImage2.IsNull())
myImage2.Destroy();
if(myImage2.IsNull()){
myImage2.Create(myImage1.GetWidth(),myImage1.GetHeight(),24,0);
}
if(myImage3.IsNull()){
myImage3.Create(myImage1.GetWidth(),myImage1.GetHeight(),24,0);
}
//COLORREF pixel;
int maxY = myImage1.GetHeight();
int maxX=myImage1.GetWidth();
byte* pRealData;
byte* pRealData2;
byte* pRealData3;
pRealData=(byte*)myImage1.GetBits();
pRealData2=(byte*)myImage2.GetBits();
pRealData3=(byte*)myImage3.GetBits();
int pit=myImage1.GetPitch();
int pit2=myImage2.GetPitch();
int pit3=myImage3.GetPitch();
//需要注意,pit和pit2的值并不一样,所以如果使用一个值,会导致不同的结果出现
//CString str;
//str.Format(TEXT("%d"),pit);
//MessageBox(str);
//str.Format(TEXT("%d"),pit2);
//MessageBox(str);
int bitCount=myImage1.GetBPP()/8;
int bitCount2=myImage2.GetBPP()/8;
int bitCount3=myImage3.GetBPP()/8;
int tempR,tempG,tempB;
//float temp,tempX,tempY;
int temp;
int T=128;
//int pixel[4];
float u0,u1; //均值
float w0,w1; //概率
float sum0,sum1; //像素和
int optIndex,optT; //最优阈值，及其所在像素的值
float fVaria,fMaxVaria=0; //临时方差,最大方差
int i; //循环变量
//int pixelR[256],pixelG[256],pixelB[256];
int pixel[256]={0}; //不要忘记初始化
//灰度化
for (int y=0; y<maxY; y++) {
for (int x=0; x<maxX; x++) {
temp=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount);
if(bitCount==3)
{
tempR=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount);
tempG=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount+1);
tempB=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount+2);
temp=(int)(tempR*0.49+tempG*0.31+tempB*0.2);
//temp=(int)((tempR+tempG+tempB)/3);
}
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3)=temp;
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3+1)=temp;
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3+2)=temp;
}
}
//计算除边界外的点
for (int y=1; y<maxY-1; y++) {
for (int x=1; x<maxX-1; x++) {
temp=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
T=*(pRealData3+pit3*(y-1)+(x-1)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y-1)+(x)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y-1)+(x+1)*bitCount3)
+*(pRealData3+pit3*(y)+(x-1)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y)+(x+1)*bitCount3)+
*(pRealData3+pit3*(y+1)+(x-1)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y+1)+(x)*bitCount3)+*(pRealData3+pit3*(y+1)+(x+1)*bitCount3);
T=(int)(T/9.0);
// CString str;
//str.Format(TEXT("%d"),T);
//MessageBox(str);
if(temp>T)
temp=255;
else
temp=0;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+1)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+2)=temp;
}
}
Invalidate();
}
2.将图像划分为四个区域计算
该模式缺点，可以看到四个区域之间具有明显的边界。
void CISLSView::OnThresholdAdaptive41()
{
//程序编制：李立宗 lilizong@gmail.com
//2012-8-14
if(myImage1.IsNull())
OnOpenResourceFile();
if(!myImage2.IsNull())
myImage2.Destroy();
if(myImage2.IsNull()){
myImage2.Create(myImage1.GetWidth(),myImage1.GetHeight(),24,0);
}
if(myImage3.IsNull()){
myImage3.Create(myImage1.GetWidth(),myImage1.GetHeight(),24,0);
}
//COLORREF pixel;
int maxY = myImage1.GetHeight();
int maxX=myImage1.GetWidth();
byte* pRealData;
byte* pRealData2;
byte* pRealData3;
pRealData=(byte*)myImage1.GetBits();
pRealData2=(byte*)myImage2.GetBits();
pRealData3=(byte*)myImage3.GetBits();
int pit=myImage1.GetPitch();
int pit2=myImage2.GetPitch();
int pit3=myImage3.GetPitch();
//需要注意,pit和pit2的值并不一样,所以如果使用一个值,会导致不同的结果出现
//CString str;
//str.Format(TEXT("%d"),pit);
//MessageBox(str);
//str.Format(TEXT("%d"),pit2);
//MessageBox(str);
int bitCount=myImage1.GetBPP()/8;
int bitCount2=myImage2.GetBPP()/8;
int bitCount3=myImage3.GetBPP()/8;
int tempR,tempG,tempB;
//float temp,tempX,tempY;
int temp;
int T=128;
//int pixel[4];
float u0,u1; //均值
float w0,w1; //概率
float sum0,sum1; //像素和
int optIndex,optT; //最优阈值，及其所在像素的值
float fVaria,fMaxVaria=0; //临时方差,最大方差
int i; //循环变量
//int pixelR[256],pixelG[256],pixelB[256];
int pixel[256]={0}; //不要忘记初始化
int sum=0,avg;
//灰度化
for (int y=0; y<maxY; y++) {
for (int x=0; x<maxX; x++) {
temp=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount);
if(bitCount==3)
{
tempR=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount);
tempG=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount+1);
tempB=*(pRealData+pit*(y)+(x)*bitCount+2);
temp=(int)(tempR*0.49+tempG*0.31+tempB*0.2);
//temp=(int)((tempR+tempG+tempB)/3);
}
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3)=temp;
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3+1)=temp;
*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3+2)=temp;
}
}
//计算左上角阈值
for (int y=0; y<maxY/2; y++) {
for (int x=0; x<maxX/2; x++) {
sum+=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
}
}
avg=(int)(sum/(maxY/2*(maxX/2)));
//处理左上角
for (int y=0; y<maxY/2; y++) {
for (int x=0; x<maxX/2; x++) {
temp=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
if(temp>avg)
temp=255;
else
temp=0;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+1)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+2)=temp;
}
}
//右上角
sum=0;
for (int y=0; y<maxY/2; y++) {
for (int x=maxX/2; x<maxX; x++) {
sum+=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
}
}
avg=(int)(sum/(maxY/2*(maxX/2)));
for (int y=0; y<maxY/2; y++) {
for (int x=maxX/2; x<maxX; x++) {
temp=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
if(temp>avg)
temp=255;
else
temp=0;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+1)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+2)=temp;
}
}
//左下角
sum=0;
for (int y=maxY/2; y<maxY; y++) {
for (int x=0; x<maxX/2; x++) {
sum+=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
}
}
avg=(int)(sum/(maxY/2*(maxX/2)));
for (int y=maxY/2; y<maxY; y++) {
for (int x=0; x<maxX/2; x++) {
temp=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
if(temp>avg)
temp=255;
else
temp=0;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+1)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+2)=temp;
}
}
//右下角
sum=0;
for (int y=maxY/2; y<maxY; y++) {
for (int x=maxX/2; x<maxX; x++) {
sum+=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
}
}
avg=(int)(sum/(maxY/2*(maxX/2)));
for (int y=maxY/2; y<maxY; y++) {
for (int x=maxX/2; x<maxX; x++) {
temp=*(pRealData3+pit3*(y)+(x)*bitCount3);
if(temp>avg)
temp=255;
else
temp=0;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+1)=temp;
*(pRealData2+pit2*(y)+(x)*bitCount2+2)=temp;
}
}
Invalidate();
}
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