[转]灰度图像的腐蚀算法和细化算法（C#代码）

本文转自：http://www.cnblogs.com/yuanbao/archive/2008/04/12/1149923.html

最近做一些图像处理，需要将图像中的一些像素过滤一下，有网友给提了个名词：腐蚀算法。我不是学图像学的，乍一听，觉得很神奇。后来从网上收集了一些VC代码，研究了一下，发现其它也就是那么回事。尤其是腐蚀算法，我在以前的验证码图片去噪声的文章中提到过，只是那是我不知叫什么名词，就从用途出发，叫做“根据周边点数去噪”。腐蚀的原理也一样，就是根据当前点的周边点数（如3X3的，周边就有8个点）来修改当前点的状态的。
代码是我从VC代码中转译过来的，注释都沿用了原作者的文字（别说是剽窃，^_^)。唯一改进的地方是，原代码功能只能处理0和255的二值灰度（搞不懂为什么这样，对于250、128这样的都不行，还不如弄成二值灰度，别弄256灰度了），我将之改成了能根据0~255中任意灰度划界的256灰度图像！
以下是C#代码：

<!--<br /> <br /> Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br /> http://www.CodeHighlighter.com/<br /> <br /> --> 1 /**/ ///<summary>
2///该函数用于对图像进行腐蚀运算。结构元素为水平方向或垂直方向的三个点，
3///中间点位于原点；或者由用户自己定义3×3的结构元素。
4///</summary>
5///<paramname="dgGrayValue">前后景临界值</param>
6///<paramname="nMode">腐蚀方式：0表示水平方向，1垂直方向，2自定义结构元素。</param>
7///<paramname="structure">自定义的3×3结构元素</param>
8 public void ErosionPic( int dgGrayValue, int nMode, bool [,]structure)
9 {
10intlWidth=bmpobj.Width;
11intlHeight=bmpobj.Height;
12BitmapnewBmp=newBitmap(lWidth,lHeight);
13
14inti,j,n,m;//循环变量
15Colorpixel;//像素颜色值
16
17if(nMode==0)
18{
19//使用水平方向的结构元素进行腐蚀
20//由于使用1×3的结构元素，为防止越界，所以不处理最左边和最右边
21//的两列像素
22for(j=0;j<lHeight;j++)
23{
24for(i=1;i<lWidth-1;i++)
25{
26//目标图像中的当前点先赋成黑色
27newBmp.SetPixel(i,j,Color.Black);
28
29//如果源图像中当前点自身或者左右有一个点不是黑色，
30//则将目标图像中的当前点赋成白色
31if(bmpobj.GetPixel(i-1,j).R>dgGrayValue||
32bmpobj.GetPixel(i,j).R>dgGrayValue||
33bmpobj.GetPixel(i+1,j).R>dgGrayValue)
34newBmp.SetPixel(i,j,Color.White);
35}
36}
37}
38elseif(nMode==1)
39{
40//使用垂真方向的结构元素进行腐蚀
41//由于使用3×1的结构元素，为防止越界，所以不处理最上边和最下边
42//的两行像素
43for(j=1;j<lHeight-1;j++)
44{
45for(i=0;i<lWidth;i++)
46{
47//目标图像中的当前点先赋成黑色
48newBmp.SetPixel(i,j,Color.Black);
49
50//如果源图像中当前点自身或者左右有一个点不是黑色，
51//则将目标图像中的当前点赋成白色
52if(bmpobj.GetPixel(i,j-1).R>dgGrayValue||
53bmpobj.GetPixel(i,j).R>dgGrayValue||
54bmpobj.GetPixel(i,j+1).R>dgGrayValue)
55newBmp.SetPixel(i,j,Color.White);
56}
57}
58}
59else
60{
61if(structure.Length!=9)//检查自定义结构
62return;
63//使用自定义的结构元素进行腐蚀
64//由于使用3×3的结构元素，为防止越界，所以不处理最左边和最右边
65//的两列像素和最上边和最下边的两列像素
66for(j=1;j<lHeight-1;j++)
67{
68for(i=1;i<lWidth-1;i++)
69{
70//目标图像中的当前点先赋成黑色
71newBmp.SetPixel(i,j,Color.Black);
72//如果原图像中对应结构元素中为黑色的那些点中有一个不是黑色，
73//则将目标图像中的当前点赋成白色
74for(m=0;m<3;m++)
75{
76for(n=0;n<3;n++)
77{
78if(!structure[m,n])
79continue;
80if(bmpobj.GetPixel(i+m-1,j+n-1).R>dgGrayValue)
81{
82newBmp.SetPixel(i,j,Color.White);
83break;
84}
85}
86}
87}
88}
89}
90
91bmpobj=newBmp;
92}
93
94
95 /**/ ///<summary>
96///该函数用于对图像进行细化运算。要求目标图像为灰度图像
97///</summary>
98///<paramname="dgGrayValue"></param>
99 public void ThiningPic( int dgGrayValue)
100 {
101intlWidth=bmpobj.Width;
102intlHeight=bmpobj.Height;
103//BitmapnewBmp=newBitmap(lWidth,lHeight);
104
105boolbModified;//脏标记
106inti,j,n,m;//循环变量
107Colorpixel;//像素颜色值
108
109//四个条件
110boolbCondition1;
111boolbCondition2;
112boolbCondition3;
113boolbCondition4;
114
115intnCount;//计数器
116int[,]neighbour=newint[5,5];//5×5相邻区域像素值
117
118
119
120bModified=true;
121while(bModified)
122{
123bModified=false;
124
125//由于使用5×5的结构元素，为防止越界，所以不处理外围的几行和几列像素
126for(j=2;j<lHeight-2;j++)
127{
128for(i=2;i<lWidth-2;i++)
129{
130bCondition1=false;
131bCondition2=false;
132bCondition3=false;
133bCondition4=false;
134
135if(bmpobj.GetPixel(i,j).R>dgGrayValue)
136{
137if(bmpobj.GetPixel(i,j).R<255)
138bmpobj.SetPixel(i,j,Color.White);
139continue;
140}
141
142//获得当前点相邻的5×5区域内像素值，白色用0代表，黑色用1代表
143for(m=0;m<5;m++)
144{
145for(n=0;n<5;n++)
146{
147neighbour[m,n]=bmpobj.GetPixel(i+m-2,j+n-2).R<dgGrayValue?1:0;
148}
149}
150
151//逐个判断条件。
152//判断2<=NZ(P1)<=6
153nCount=neighbour[1,1]+neighbour[1,2]+neighbour[1,3]
154