-(int)(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1));
//以上是对图像进行垂直(y)方向加权微分
buf=abs(buf1)+abs(buf2);//求梯度
if(buf>255) buf=255;
if(buf<0)buf=0;
*(data+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
}
else *(data+i*lpDIBHdr->biWidth+j)=(BYTE)0;
}
for( j=0; jbiHeight; j++)
for( i=0; ibiWidth; i++)
*(lpDIBBits+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j); //处理后的数据写回原缓冲区
StretchDIBits (hDC,0,0,lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,0,0,
lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,
lpDIBBits,(LPDIBHDRTMAPINFO)lpDIBHdr,
DIB_RGB_COLORS,
SRCCOPY);
}
上述的数学分析读者可能看起来有些吃力，不过不要紧，对与边缘检测，大家只要知道有若干个检测模板（既边缘检测矩阵）可以直接实现检测功能就行了，现在将常用的检测实现公式列出如下（检测模版可以从相应的算法很容易的得到）：
Roberts算子：G[i,i]=f[i,j]-f[i+1,j+1]+f[i+1,j]-f[i,j+1];
Sobe算子：G[i,i]=f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]
+f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1];
其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值，f[i,j]表示处理前该点的灰度值。Photoshop教程 数据结构 五笔输入法专题 QQ病毒专题 共享上网专题 Google工具和服务专题
Kirsch算子实现起来相对来说稍微麻烦一些，它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数，这8个模板代表8个方向，对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应，运算中取最大值作为图像的边缘输出（上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出）。为了便于读者理解该算法的实现，这里我们给出实现该算法的函数代码，读者可以稍加改动应用到自己的项目中去。
BOOL Kirsch(BYTE *pData,int Width,int Height)
{//定义实现Kirsch算法的8个模板；
int i,j,s,t,k,max,sum[8];
static a[3][3]={{+5,+5,+5},{-3,0,-3},{-3,-3,-3}};
static a1[3][3]={{-3,+5,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,-3}};
static a2[3][3]={{-3,-3,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,+5}};
static a3[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,+5},{-3,+5,+5}};
static a4[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,-3},{+5,+5,+5}};
static a5[3][3]={{-3,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,+5,-3}};
static a6[3][3]={{+5,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,-3,-3}};
static a7[3][3]={{+5,+5,-3},{+5,0,-3},{-3,-3,-3}};
BYTE *pData1;
if(pData==NULL)
{
AfxMessageBox("图像数据为空，请读取图像数据!");
return FALSE;
}
pData1=(BYTE*)new char[Width*Height];
if(pData1==NULL)
{
AfxMessageBox("图像缓冲数据区申请失败，请重新申请图像数据缓冲区!");
return FALSE ;
}
memcpy(pData1,pData, Width*8*Height);
//kirsch算子处理，对每一像素点求取八个方向的导数；；
for(i=1;i<Height-1;i++)
for(j=1;j<Width-1;j++)
{
sum[1]=sum[2]=sum[3]=sum[4]=sum[5]=sum[6]=sum[7]=sum[8]=0;
for(t=-1;t<2;t++)
{
for(s=-1;s<2;s++)
{ sum[1]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a[1+t][1+s];
sum[2]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a1[1+t][1+s]; sum[3]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a2[1+t][1+s]; sum[4]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a3[1+t][1+s]; sum[5]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a4[1+t][1+s]; sum[6]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a5[1+t][1+s]; sum[7]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a6[1+t][1+s]; sum[8]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a7[1+t][1+s];
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