Canny.cpp
1 |
/*********************************************************************************** |
2 |
ImAnalyse : software in image processing and image analysis |
3 |
|
4 |
Copyright (C) 10 juillet 2008 <Vincent MORARD> |
5 |
Version: 2.1 |
6 |
Contact: vincent<POINT>morard<AROBAS>cpe<POINT>fr |
7 |
Website: http://ImAnalyse.free.fr |
8 |
Website: http://pistol.petesampras.free.fr |
9 |
|
10 |
This program is free software: you can redistribute it and/or modify |
11 |
it under the terms of the GNU General Public License as published by |
12 |
the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or |
13 |
(at your option) any later version. |
14 |
|
15 |
This program is distributed in the hope that it will be useful, |
16 |
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of |
17 |
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the |
18 |
GNU General Public License for more details. |
19 |
|
20 |
You should have received a copy of the GNU General Public License |
21 |
along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/ |
22 |
**********************************************************************************/ |
23 |
|
24 |
#include "../CImage.h" |
25 |
#include "../AdvancEdge.h" |
26 |
|
27 |
|
28 |
//**************************************************************************** |
29 |
//Canny.cpp |
30 |
//Ce fichier regroupe les fonctions permettant de calculer la détection optimale |
31 |
//des contours suivant la méthode instaurée par Canny. |
32 |
//Le principe est le suivant: |
33 |
//On applique à l'image source, un filtre passe bas, gaussien d'écart type s. |
34 |
//Le noyau de convolution sera "Gaussien" et le résultat de la convolution sera |
35 |
//FlouX et FlouY. En effet le noyau est à 1 dimension donc on peut l'appliquer |
36 |
//suivant les x et suivant les y. |
37 |
// |
38 |
//On crée un second noyau qui sera cette fois-ci la dérivée d'une gaussienne : |
39 |
//DGaussien |
40 |
//Pour repérer les contours, on applique à l'image FlouX et FlouY le noyau |
41 |
//DGaussien |
42 |
//on obtient alors les images dX et dY. |
43 |
//On supprime alors les maxima de la norme des images dX et dY pour obtenir |
44 |
//notre image finale. |
45 |
// |
46 |
//MAX_SIZE_MASK. On n'autorise pas à avoir un masque de dimension supérieur à |
47 |
//MAX_SIZE_MASK en effet plus sigma (s) est grand, plus le masque de convolution |
48 |
//sera grand. |
49 |
//****************************************************************************** |
50 |
|
51 |
|
52 |
|
53 |
#define MAX_SIZE_MASK 20 |
54 |
#define MAG_SCALE 1 |
55 |
#define ORI_SCALE 1 |
56 |
|
57 |
|
58 |
//************************************************************************* |
59 |
//Canny: |
60 |
//Cette fonction comporte 3 paramètres: |
61 |
//ImgNorme : il s'agit de l'image destination: l'image des contours |
62 |
//ImgOrientation : Il s'agit de la direction du gradient.(Peu utilisable) atan(dY/dX) |
63 |
//s : il s'agit de l'écart type de l'image. Plus s sera grand, plus le |
64 |
//filtrage sera fort et moins il y aura de détails. Au contraire si s est |
65 |
//faible, le filtrage sera faible et on observera plus de contours. |
66 |
//************************************************************************* |
67 |
bool CImage::Canny(CImage *ImgNorme,CImage *ImgOrientation,float s) |
68 |
{ |
69 |
float Gaussien[MAX_SIZE_MASK],dGaussien[MAX_SIZE_MASK]; |
70 |
int i; |
71 |
float **dX=0,**dY=0,**FlouX=0,**FlouY=0; |
72 |
int taille=0; |
73 |
|
74 |
if(hBmp==0){ |
75 |
MessageBox(NULL,"Canny : L'image source est vide", |
76 |
NULL,MB_OK|MB_ICONWARNING); |
77 |
return 0; |
78 |
} |
79 |
|
80 |
if(ImgNorme != 0 && ImgNorme != this) |
81 |
ImgNorme->Copy(this); |
82 |
if(ImgOrientation != 0 && ImgOrientation != this) |
83 |
ImgOrientation->Copy(this); |
84 |
|
85 |
if(ImgNorme == 0) |
86 |
ImgNorme=this; |
87 |
|
88 |
|
89 |
//Recuperation des pixels |
90 |
GetBitmapBits(hBmp,Width*Height*4,ucBits); |
91 |
|
92 |
|
93 |
|
94 |
|
95 |
CImage ImgTmpNorme,ImgTmpOrientation; |
96 |
|
97 |
ImgTmpNorme.Copy(this); |
98 |
|
99 |
if(ImgOrientation !=0) |
100 |
ImgTmpOrientation.Copy(this); |
101 |
|
102 |
//Creation du masque gaussian |
103 |
for(i=0;i<MAX_SIZE_MASK;i++) |
104 |
{ |
105 |
Gaussien[i]=MeanGauss((float)i,s); |
106 |
dGaussien[i]=dGauss((float)i,s); |
107 |
if(Gaussien[i]<0.005) |
108 |
{ |
109 |
taille=i; |
110 |
break; |
111 |
} |
112 |
} |
113 |
|
114 |
//Allocation pour les images floutees. On garde les chiffres apres la virgule |
115 |
FlouX=AllocT_float(Width,Height); |
116 |
FlouY=AllocT_float(Width,Height); |
117 |
|
118 |
//On applique le filtre gaussien à l'image pour supprimer le bruit |
119 |
//on effectue 1 convolution 2D qui nous permettra de trouver la composante X et Y |
120 |
this->SeparableConvolution(Gaussien,taille,FlouX,FlouY); |
121 |
|
122 |
//On effectue maintenant la convolution avec la derivé d'un filtre gaussien sur |
123 |
//l'image précédement obtenue |
124 |
dX=AllocT_float(Width,Height); |
125 |
dY=AllocT_float(Width,Height); |
126 |
this->SeparableConvolution_dxy(FlouX,dGaussien,taille,dX,TRUE); |
127 |
this->SeparableConvolution_dxy(FlouY,dGaussien,taille,dY,FALSE); |
128 |
|
129 |
//deallocation de la mémoire |
130 |
DesAllocT_float(FlouX,Width); |
131 |
DesAllocT_float(FlouY,Width); |
132 |
|
133 |
|
134 |
|
135 |
|
136 |
//Suppression des non maxima : on ne garde que les maxima locaux |
137 |
this->NonMaxSuppress(dX,dY,&ImgTmpNorme,&ImgTmpOrientation); |
138 |
|
139 |
ImgTmpNorme.ContrasteAuto(GRAY,ImgNorme); |
140 |
|
141 |
if(ImgOrientation !=0) |
142 |
{ |
143 |
ImgTmpOrientation.ContrasteAuto(GRAY,ImgOrientation); |
144 |
SetBitmapBits(ImgOrientation->hBmp,Width*Height*4,ImgOrientation->ucBits); |
145 |
ImgOrientation->ImgType=GRAY; |
146 |
} |
147 |
SetBitmapBits(ImgNorme->hBmp,Width*Height*4,ImgNorme->ucBits); |
148 |
|
149 |
ImgNorme->ImgType=GRAY; |
150 |
|
151 |
|
152 |
DesAllocT_float(dX,Width); |
153 |
DesAllocT_float(dY,Width); |
154 |
return 1; |
155 |
|
156 |
} |
157 |
|
158 |
//**************************************************************************** |
159 |
//Norm: |
160 |
//Calcul de la norme d'un vecteur |
161 |
//**************************************************************************** |
162 |
float Norm(float x,float y) |
163 |
{ |
164 |
return (float) sqrt((double)(x*x+y*y)); |
165 |
} |
166 |
|
167 |
//**************************************************************************** |
168 |
//Gauss: |
169 |
//on calcule la valeur en x de la fonction de gauss |
170 |
//**************************************************************************** |
171 |
float Gauss(float x,float Sigma) |
172 |
{ |
173 |
return (float)exp((double)((-x*x)/(2*Sigma*Sigma))); |
174 |
} |
175 |
|
176 |
//**************************************************************************** |
177 |
//MeanGauss: |
178 |
//On calcule la moyenne de trois valeurs de gauss autour de x |
179 |
//**************************************************************************** |
180 |
float MeanGauss(float x,float Sigma) |
181 |
{ |
182 |
float z; |
183 |
z=(float)((Gauss(x,Sigma)+Gauss((float)(x+0.5),Sigma)+Gauss((float)(x-0.5),Sigma))/(float)3.0); |
184 |
return (float)(z/(PI*2.0*Sigma*Sigma)); |
185 |
} |
186 |
|
187 |
//**************************************************************************** |
188 |
//dGauss |
189 |
//On calcule ici la valeur de la derivée de la fonction de gauss au point x. |
190 |
//**************************************************************************** |
191 |
float dGauss(float x,float Sigma) |
192 |
{ |
193 |
return -x/(Sigma*Sigma)*Gauss(x,Sigma); |
194 |
} |
195 |
|
196 |
//**************************************************************************** |
197 |
//Separable convolution |
198 |
//Cette fonction permet de convoluer l'image par un masque (gau) |
199 |
//Le résultat sera stoké dans les variables GauX et GauY |
200 |
//**************************************************************************** |
201 |
void CImage::SeparableConvolution(float *gau,int taille,float **GauX,float **GauY) |
202 |
{ |
203 |
int i,j,k,I1,I2; |
204 |
|
205 |
float x,y; |
206 |
|
207 |
|
208 |
//Pour tous les pixels |
209 |
for(i=0;i<Width;i++) |
210 |
for(j=0;j<Height;j++) |
211 |
{ |
212 |
x=(float)(gau[0]*GetPixel(i,j,BLUE)); |
213 |
y=x; |
214 |
for(k=1;k<taille;k++) //Pour tous les pixels du noyau |
215 |
{ |
216 |
I1=(i+k)%Width; |
217 |
I2=(i-k+Width)%Width; |
218 |
if(I1>=0 && I1<Width && I2>=0 && I2<Width) |
219 |
y+=(float)(gau[k]*GetPixel(I1,j,BLUE)+gau[k]*GetPixel(I2,j,BLUE)); |
220 |
|
221 |
I1=(j+k)%Width; |
222 |
I2=(j-k+Width)%Width; |
223 |
if(I1>=0 && I1<Height && I2>=0 && I2<Height) |
224 |
x+=(float)(gau[k]*GetPixel(i,I1,BLUE)+gau[k]*GetPixel(i,I2,BLUE)); |
225 |
} |
226 |
GauX[i][j]=x; |
227 |
GauY[i][j]=y; |
228 |
} |
229 |
} |
230 |
|
231 |
//**************************************************************************** |
232 |
//SeparableConvolution_dxy |
233 |
//On calcule le résultat de la convolution de l'image avec un masque |
234 |
//Le resultat sera stocker dans la variable appelé Derive |
235 |
//**************************************************************************** |
236 |
void CImage::SeparableConvolution_dxy(float **Image,float *gau,int taille,float **Derive,BOOL Direction) |
237 |
{ |
238 |
int i,j,k,I1,I2; |
239 |
float x; |
240 |
|
241 |
for(i=0;i<Width;i++) |
242 |
for(j=0;j<Height;j++) |
243 |
{ |
244 |
x=0.0; |
245 |
for(k=1;k<taille;k++) |
246 |
{ |
247 |
if(!Direction) |
248 |
{ |
249 |
I1=(i+k)%Width; |
250 |
I2=(i-k+Width)%Width; |
251 |
if(I1>=0 && I1<Width && I2>=0 && I2<Width) |
252 |
x+=-gau[k]*Image[I1][j]+gau[k]*Image[I2][j]; |
253 |
} |
254 |
else |
255 |
{ |
256 |
I1=(j+k)%Height; |
257 |
I2=(j-k+Height)%Height; |
258 |
if(I1>=0 && I1<Height && I2>=0 && I2<Height) |
259 |
x+=-gau[k]*Image[i][I1]+gau[k]*Image[i][I2]; |
260 |
} |
261 |
|
262 |
} |
263 |
Derive[i][j]=x; |
264 |
|
265 |
} |
266 |
} |
267 |
|
268 |
//************************************************************************* |
269 |
//On regarde les 2 pixels dans la direction du gradient du pixel central |
270 |
//1 de chaque coté. On garde le pixel central (i) si le gradient de i est |
271 |
//supérieur au gradient des 2 autres pixels |
272 |
//On effectue une interpolation dans le cas où le pixel se situant dans la |
273 |
//direction du gradient tombe au milieu de 2 pixels. |
274 |
//************************************************************************* |
275 |
void CImage::NonMaxSuppress(float **dX,float **dY,CImage *ImgNorme,CImage *ImgOrientation) |
276 |
{ |
277 |
int i,j,Res; |
278 |
|
279 |
float x,y,N,N1,N2,N3,N4,VectX,VectY; |
280 |
|
281 |
for(i=1;i<Width-1;i++) |
282 |
for(j=1;j<Height-1;j++) |
283 |
{ |
284 |
ImgNorme->SetPixel(i,j,0,0,0); |
285 |
ImgOrientation->SetPixel(i,j,0,0,0); |
286 |
|
287 |
//On considère dx et dy comme des vecteurs |
288 |
VectX=dX[i][j]; |
289 |
VectY=dY[i][j]; |
290 |
if(fabs(VectX)<0.01 && fabs(VectY)<0.01) |
291 |
continue; |
292 |
|
293 |
N=Norm(VectX,VectY); |
294 |
|
295 |
//on suit la direction du gradient qui est indiqué par les vecteurs |
296 |
//VectX et VectY et retient uniquement les pixels qui correspondent |
297 |
//à des maximum locaux |
298 |
|
299 |
if(fabs(VectY) > fabs(VectX)) //la direction du vecteur est verticale |
300 |
{ |
301 |
x=fabs(VectX)/fabs(VectY); |
302 |
y=1; |
303 |
N2=Norm(dX[i-1][j],dY[i-1][j]); |
304 |
N4=Norm(dX[i+1][j],dY[i+1][j]); |
305 |
|
306 |
if(VectX*VectY>0) |
307 |
{ |
308 |
N3=Norm(dX[i+1][j+1],dY[i+1][j+1]); |
309 |
N1=Norm(dX[i-1][j-1],dY[i-1][j-1]); |
310 |
} |
311 |
else |
312 |
{ |
313 |
N3=Norm(dX[i+1][j-1],dY[i+1][j-1]); |
314 |
N1=Norm(dX[i-1][j+1],dY[i-1][j+1]); |
315 |
} |
316 |
} |
317 |
else //la direction du vecteur est horizontale |
318 |
{ |
319 |
x=fabs(VectY)/fabs(VectX); |
320 |
y=1; |
321 |
N2=Norm(dX[i][j+1],dY[i][j+1]); |
322 |
N4=Norm(dX[i][j-1],dY[i][j-1]); |
323 |
|
324 |
if(VectX*VectY>0) |
325 |
{ |
326 |
N3=Norm(dX[i-1][j-1],dY[i-1][j-1]); |
327 |
N1=Norm(dX[i+1][j+1],dY[i+1][j+1]); |
328 |
} |
329 |
else |
330 |
{ |
331 |
N3=Norm(dX[i+1][j-1],dY[i+1][j-1]); |
332 |
N1=Norm(dX[i-1][j+1],dY[i-1][j+1]); |
333 |
} |
334 |
} |
335 |
|
336 |
//On calcul l'interpolation du gradient |
337 |
if(N > (x*N1+(y-x)*N2) && N > (x*N3+(y-x)*N4) ) |
338 |
{ |
339 |
if((Res=(int)N*MAG_SCALE)<=255) |
340 |
ImgNorme->SetPixel(i,j,Res,Res,Res); |
341 |
else |
342 |
ImgNorme->SetPixel(i,j,255,255,255); |
343 |
Res=(int)(atan2(VectY,VectX)*ORI_SCALE); |
344 |
ImgOrientation->SetPixel(i,j,Res,Res,Res); |
345 |
} |
346 |
} |
347 |
} |
348 |
|
349 |
|
350 |
//************************************************************************************ |
351 |
//Fonction qui calcule le gradient de Sobel en ne gardant que les maximas locaux. |
352 |
//************************************************************************************ |
353 |
bool CImage::SobelOptimal(CImage *ImgNorme,CImage *ImgOrientation) |
354 |
{ |
355 |
float **dX=0,**dY=0; |
356 |
|
357 |
|
358 |
int i,j,k,l; |
359 |
int SobX[3][3]={{1,0,-1},{2,0,-2},{1,0,-1}}; |
360 |
int SobY[3][3]={{1,2,1},{0,0,0},{-1,-2,-1}}; |
361 |
|
362 |
if(hBmp==0){ |
363 |
MessageBox(NULL,"SobelOptimal : L'image source est vide", |
364 |
NULL,MB_OK|MB_ICONWARNING); |
365 |
return 0; |
366 |
} |
367 |
|
368 |
if(ImgNorme != 0 && ImgNorme != this) |
369 |
ImgNorme->Copy(this); |
370 |
if(ImgOrientation != 0 && ImgOrientation != this) |
371 |
ImgOrientation->Copy(this); |
372 |
|
373 |
if(ImgNorme == 0) |
374 |
ImgNorme=this; |
375 |
|
376 |
GetBitmapBits(hBmp,Width*Height*4,ucBits); |
377 |
|
378 |
|
379 |
CImage ImgTmpNorme,ImgTmpOrientation; |
380 |
|
381 |
ImgTmpNorme.Copy(this); |
382 |
|
383 |
if(ImgOrientation !=0) |
384 |
ImgTmpOrientation.Copy(this); |
385 |
|
386 |
dY=AllocT_float(Width,Height); |
387 |
dX=AllocT_float(Width,Height); |
388 |
|
389 |
|
390 |
for(i=1;i<Width-1;i++) |
391 |
for(j=1;j<Height-1;j++) |
392 |
{ |
393 |
dX[i][j]=0; |
394 |
dY[i][j]=0; |
395 |
for(k=-1;k<=1;k++) |
396 |
for(l=-1;l<=1;l++) |
397 |
if(i+k>=0 && i+k<Width && j+l>=0 && j+l<Height) |
398 |
{ |
399 |
dX[i][j]+=(float)(GetPixel(i+k,j+l,GRAY)*SobX[k+1][l+1]); |
400 |
dY[i][j]+=(float)(GetPixel(i+k,j+l,GRAY)*SobY[k+1][l+1]); |
401 |
} |
402 |
|
403 |
} |
404 |
|
405 |
|
406 |
NonMaxSuppress(dX,dY,&ImgTmpNorme,&ImgTmpOrientation); |
407 |
|
408 |
ImgTmpNorme.ContrasteAuto(GRAY,ImgNorme); |
409 |
if(ImgOrientation!=0) |
410 |
{ |
411 |
ImgTmpOrientation.ContrasteAuto(GRAY,ImgOrientation); |
412 |
SetBitmapBits(ImgOrientation->hBmp,Width*Height*4,ImgOrientation->ucBits); |
413 |
ImgOrientation->ImgType=GRAY; |
414 |
} |
415 |
SetBitmapBits(ImgNorme->hBmp,Width*Height*4,ImgNorme->ucBits); |
416 |
|
417 |
ImgNorme->ImgType=GRAY; |
418 |
|
419 |
|
420 |
DesAllocT_float(dY,Width); |
421 |
DesAllocT_float(dX,Width); |
422 |
return 1; |
423 |
} |
424 |
|
425 |
|
426 |
float **AllocT_float(int Largeur,int Hauteur) |
427 |
{ |
428 |
float **x=0; |
429 |
int i; |
430 |
|
431 |
x=new float*[Largeur]; |
432 |
|
433 |
for(i=0;i<Largeur;i++) |
434 |
x[i]=new float[Hauteur]; |
435 |
|
436 |
return x; |
437 |
|
438 |
} |
439 |
|
440 |
void DesAllocT_float(float **T,int Largeur) |
441 |
{ |
442 |
for(int i=0;i<Largeur;i++) |
443 |
delete []T[i]; |
444 |
delete[]T; |
445 |
|
446 |
} |
447 |
int **AllocT_int(int Largeur,int Hauteur) |
448 |
{ |
449 |
int **x=0; |
450 |
int i; |
451 |
|
452 |
x=new int*[Largeur]; |
453 |
|
454 |
for(i=0;i<Largeur;i++) |
455 |
x[i]=new int[Hauteur]; |
456 |
|
457 |
return x; |
458 |
|
459 |
} |
460 |
|
461 |
void DesAllocT_int(int **T,int Largeur) |
462 |
{ |
463 |
for(int i=0;i<Largeur;i++) |
464 |
delete []T[i]; |
465 |
delete[]T; |
466 |
|
467 |
} |
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