如何用C语言实现对图像的二值化

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该函数用于对图像进行阈值分割运算

参数:

LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针

LONG lWidth - 源图像宽度（象素数）

LONG lHeight - 源图像高度（象素数）

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BOOL ImageChangeProc::ThresholdDIB(LPSTR lpDIBBits,LONG lWidth, LONG lHeight)

{

// 指向源图像的指针

LPSTR lpSrc;

// 指向缓存图像的指针

LPSTR lpDst;

// 指向缓存DIB图像的指针

LPSTR lpNewDIBBits;

HLOCAL hNewDIBBits;

//循环变量

long i;

long j;

unsigned char pixel;

long lHistogram[256];

//阈值，最大灰度值与最小灰度值，两个区域的平均灰度值

unsigned char Threshold,NewThreshold,MaxGrayValue,MinGrayValue,Temp1GrayValue,Temp2GrayValue;

//用于计算区域灰度平均值的中间变量

long lP1,lP2,lS1,lS2;

//迭代次数

int IterationTimes;

LONG lLineBytes;

hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lWidth lHeight);

if (hNewDIBBits == NULL)

{

// 分配内存失败

return FALSE;

}

// 锁定内存

lpNewDIBBits = (char )LocalLock(hNewDIBBits);

// 初始化新分配的内存

lpDst = (char )lpNewDIBBits;

memset(lpDst, (BYTE)255, lWidth lHeight);

lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth 8);

for (i = 0; i < 256;i++)

{

lHistogram[i]=0;

}

//获得直方图

MaxGrayValue = 0;

MinGrayValue = 255;

for (i = 0;i < lWidth ;i++)

{

for(j = 0;j < lHeight ;j++)

{

lpSrc = (char )lpDIBBits + lLineBytes j + i;

pixel = (unsigned char)lpSrc;

lHistogram[pixel]++;

//修改最大，最小灰度值

if(MinGrayValue > pixel)

{

MinGrayValue = pixel;

}

if(MaxGrayValue < pixel)

{

MaxGrayValue = pixel;

}

}

}

//迭代求最佳阈值

NewThreshold = (MinGrayValue + MaxGrayValue)/2;

Threshold = 0;

for(IterationTimes = 0; Threshold != NewThreshold && IterationTimes < 1000;IterationTimes ++)

{

Threshold = NewThreshold;

lP1 =0;

lP2 =0;

lS1 = 0;

lS2 = 0;

//求两个区域的灰度平均值

for (i = MinGrayValue;i <=Threshold;i++)

{

lP1 += lHistogram[i]i;

lS1 += lHistogram[i];

}

for (i = Threshold+1;i<MaxGrayValue;i++)

{

lP2 += lHistogram[i]i;

lS2 += lHistogram[i];

}

if(lS1==0||lS2==0)

{

// 释放内存

LocalUnlock(hNewDIBBits);

LocalFree(hNewDIBBits);

return FALSE;

}

Temp1GrayValue = (unsigned char)(lP1 / lS1);

Temp2GrayValue = (unsigned char)(lP2 / lS2);

NewThreshold = (Temp1GrayValue + Temp2GrayValue)/2;

}

//根据阈值将图像二值化

for (i = 0;i < lWidth ;i++)

{

for(j = 0;j < lHeight ;j++)

{

lpSrc = (char )lpDIBBits + lLineBytes j + i;

lpDst = (char )lpNewDIBBits + lLineBytes j + i;

pixel = (unsigned char)lpSrc;

if(pixel <= Threshold)

{

lpDst = (unsigned char)0;

}

else

{

lpDst = (unsigned char)255;

}

}

}

// 复制图像

memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits, lWidth lHeight);

// 释放内存

LocalUnlock(hNewDIBBits);

LocalFree(hNewDIBBits);

// 返回

return TRUE;

}

参考：>

最开始先学习matlab吧，这样做图像处理的时候可以实时查看效果；opencv开源库使用方便，网上很多教程 可以用c、c++、python调用也可以实时查看处理效果。学习图像处理的关键是理解各种图像处理的算法而不是语言。

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