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Javascript图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀)

2013-01-04 08:59:47 作者：

上一篇文章，我们讲解了图像处理中的阈值函数,这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数

前言

上一篇文章，我们讲解了图像处理中的阈值函数，这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数。

膨胀与腐蚀

说概念可能很难解释，我们来看图，首先是原图：

Original image

膨胀以后会变成这样：

Dilation result - Theory example

腐蚀以后则会变成这样：

Erosion result - Theory example

看起来可能有些莫名其妙，明明是膨胀，为什么字反而变细了，而明明是腐蚀，为什么字反而变粗了。

实际上，所谓膨胀应该指：

较亮色块膨胀。

而所谓腐蚀应该指：

较亮色块腐蚀。

上面图里面，由于背景白色是较亮色块，所以膨胀时就把黑色较暗色块的字压扁了……相反腐蚀时，字就吸水膨胀了……

用数学公式表示就是：

说白了就是在指定大小的内核里找最暗或者最亮的像素点，并用该点替换掉内核锚点上的像素。

实现

首先我们来实现膨胀dilate函数。

复制代码代码如下:

var dilate = function(__src, __size, __borderType, __dst){ 
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); 
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ 
var width = __src.col, 
height = __src.row, 
size = __size || 3, 
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA), 
dstData = dst.data; 

var start = size >> 1; 
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType), 
mData = withBorderMat.data, 
mWidth = withBorderMat.col; 

var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j; 

if(size & 1 === 0){ 
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */); 
return __src; 
} 

for(i = height; i--;){ 
offsetI = i * width; 
for(j = width; j--;){ 
newOffset = 0; 
total = 0; 
for(y = size; y--;){ 
offsetY = (y + i) * mWidth * 4; 
for(x = size; x--;){ 
nowX = (x + j) * 4; 
nowOffset = offsetY + nowX; 
(mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] > total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset); 
} 
} 
dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3]; 
} 
} 

}else{ 
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); 
} 
return dst; 
};

这行代码里面，我们先用RGB的数值和与上一个最大值total对比，然后如果新的值比较大，就把新的值赋给total，并把新的偏移量newOffset赋值当前偏移量nowOffset。

然后整个内核大小的面积循环完了就可以找到一个最大的total以及对应的偏移量newOffset。就可以赋值了：

dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];

那么腐蚀erode函数则相反，找一个最小的值就行了。

复制代码代码如下:

var erode = function(__src, __size, __borderType, __dst){ 
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */); 
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){ 
var width = __src.col, 
height = __src.row, 
size = __size || 3, 
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA), 
dstData = dst.data; 

var start = size >> 1; 
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType), 
mData = withBorderMat.data, 
mWidth = withBorderMat.col; 

var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j; 

if(size & 1 === 0){ 
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */); 
return __src; 
} 

for(i = height; i--;){ 
offsetI = i * width; 
for(j = width; j--;){ 
newOffset = 0; 
total = 765; 
for(y = size; y--;){ 
offsetY = (y + i) * mWidth * 4; 
for(x = size; x--;){ 
nowX = (x + j) * 4; 
nowOffset = offsetY + nowX; 
(mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] < total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset); 
} 
} 
dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2]; 
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3]; 
} 
} 

}else{ 
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); 
} 
return dst; 
};

效果

Javascript图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀)

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