边缘检测类算法（3） (2008-06-06 19:55:15)

//

/// 按 Kirsch 算子进行边缘检测

///

/// 位图流

///

public Bitmap Kirsch(Bitmap b)

{

Matrix3x3 m = new Matrix3x3();

// 5 5 5

// -3 0 -3

// -3 -3 -3

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.TopLeft = m.TopMid = m.TopRight = 5;

Bitmap b1 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -3 5 5

// -3 0 5

// -3 -3 -3

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.TopMid = m.TopRight = m.MidRight = 5;

Bitmap b2 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -3 -3 5

// -3 0 5

// -3 -3 5

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.TopRight = m.MidRight = m.BottomRight = 5;

Bitmap b3 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -3 -3 -3

// -3 0 5

// -3 5 5

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.MidRight = m.BottomRight = m.BottomMid = 5;

Bitmap b4 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -3 -3 -3

// -3 0 -3

// 5 5 5

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.BottomLeft = m.BottomMid = m.BottomRight = 5;

Bitmap b5 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// -3 -3 -3

// 5 0 -3

// 5 5 -3

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.MidLeft = m.BottomLeft = m.BottomMid = 5;

Bitmap b6 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// 5 -3 -3

// 5 0 -3

// 5 -3 -3

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.TopLeft = m.MidLeft = m.BottomLeft = 5;

Bitmap b7 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// 5 5 -3

// 5 0 -3

// -3 -3 -3

m.Init(-3);

m.Center = 0;

m.TopLeft = m.MidLeft = m.TopMid = 5;

Bitmap b8 = m.Convolute((Bitmap)b.Clone());

// 梯度运算

Bitmap b9 = Gradient(Gradient(b1, b2), Gradient(b3, b4));

Bitmap b10 = Gradient(Gradient(b5, b6), Gradient(b7, b8));

b = Gradient(b9, b10);

b1.Dispose(); b2.Dispose(); b3.Dispose(); b4.Dispose();

b5.Dispose(); b6.Dispose(); b7.Dispose(); b8.Dispose();

b9.Dispose(); b10.Dispose();

return b;

} // end of Kirsch

///

/// 按 GaussLaplacian 算子进行边缘检测

///

///

///

public Bitmap GaussLaplacian(Bitmap b)

{

int[,] kernel = {

{-2, -4, -4, -4, -2},

{-4, 0, 8, 0, -4},

{-4, 8, 24, 8, -4},

{-4, 0, 8, 0, -4},

{-2, -4, -4, -4, -2}

};

MatrixNxN m = new MatrixNxN();

m.Kernel = kernel;

return m.Convolute(b);

} // end of GaussLaplacian