[POJ][1009]Edge Detection

本文介绍了POJ 1009题目的解决方案,重点在于如何处理大规模数据并避免超时。通过证明输出起始点必定临近输入起始点,采用模拟方法,并利用二维数组存储数据。详细讲解了找到输出起始点的过程,包括计算边界值、处理边缘情况以及如何确保不会遗漏点。最后,通过结构体排序和特定比较函数找出连续边界值的个数,给出AC代码。

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Description

IONU Satellite Imaging, Inc. records and stores very large images using run length encoding. You are to write a program that reads a compressed image, finds the edges in the image, as described below, and outputs another compressed image of the detected edges. 
A simple edge detection algorithm sets an output pixel's value to be the maximum absolute value of the differences between it and all its surrounding pixels in the input image. Consider the input image below: 

The upper left pixel in the output image is the maximum of the values |15-15|,|15-100|, and |15-100|, which is 85. The pixel in the 4th row, 2nd column is computed as the maximum of |175-100|, |175-100|, |175-100|, |175-175|, |175-25|, |175-175|,|175-175|, and |175-25|, which is 150. 
Images contain 2 to 1,000,000,000 (10 9) pixels. All images are encoded using run length encoding (RLE). This is a sequence of pairs, containing pixel value (0-255) and run length (1-10 9). Input images have at most 1,000 of these pairs. Successive pairs have different pixel values. All lines in an image contain the same number of pixels. 

Input

Input consists of information for one or more images.
### 解决方案概述 对于 POJ 1009 Edge Detection 的问题,核心在于实现一种基于邻域差异的边缘检测算法。具体来说,给定一个二维数组表示灰度图像,目标是计算每个像素点与其周围八个邻居之间的最大绝对差值,并以此作为新图像对应位置上的像素值。 #### 输入输出说明 程序接收多组测试数据,每组由两个整数 n 和 m 开始,分别代表矩阵的高度和宽度;随后跟着 n 行字符序列描述原始图片的内容。最终应打印出处理后的结果——即应用上述规则变换得到的新图形[^1]。 #### 关键逻辑解析 为了高效完成这项任务,可以采用如下策略: - **边界条件判断**:考虑到位于四角及边界的特殊单元格仅有部分有效邻居,在遍历过程中需特别注意这些情况下的索引范围控制。 - **双重循环结构**:通过嵌套迭代访问整个网格内的每一个元素,针对当前考察对象执行必要的运算操作并更新其对应的输出坐标处数值。 - **临时存储机制**:由于每次仅修改单个位置的数据而不影响其他待测样本,因此可利用额外的一维或二维辅助空间暂存中间状态直至一轮扫描结束再统一赋值回原位。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int cases; cin >> cases; while (cases--) { int rows, cols; char img[10][10]; cin >> rows >> cols; getchar(); // consume newline for(int i=0; i<rows; ++i){ gets(img[i]); } cout << "Test case #" << endl; for(int r=0;r<=rows;++r){ for(int c=0;c<=cols;++c){ bool isEdge=false; // Check all eight directions... if(r>0 && abs((int)(img[r-1][c]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2) {isEdge=true;} if(c>0 && abs((int)(img[r][c-1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2) {isEdge=true;} if(r<rows&&abs((int)(img[r+1][c]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} if(c<cols&&abs((int)(img[r][c+1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} if(r>0&&c>0&&abs((int)(img[r-1][c-1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} if(r>0&&c<cols&&abs((int)(img[r-1][c+1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} if(r<rows&&c>0&&abs((int)(img[r+1][c-1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} if(r<rows&&c<cols&&abs((int)(img[r+1][c+1]-'A')-(int)(img[r][c]-'A'))>=2){isEdge=true;} putchar(isEdge ? '*' : ' '); } puts(""); } if (--cases >= 0) printf("\n"); } } ``` 这段 C++ 实现展示了如何读取输入、构建内部表示形式以及按照指定方式生成输出。值得注意的是,这里假设输入文件中的字母均处于大写区间内 ('A'-'Z'), 并据此进行了 ASCII 值比较来决定是否存在显著变化从而标记为边缘特征[*^3*].
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