基于MFC和OpenCV的图像处理小软件（续）

新添加功能(直方图的滚动条拖动有点多余，因为已经有两种二值化分割了，分水岭的算法比较复杂，已经超出你的所学范围了，所以选取了稍微简单的金字塔分割，又增添了3中图像处理方法，应该可以满足你们老师的要求了：))：

1.恢复原图

   点击“图像处理”子菜单下面的“恢复原图”即可恢复到刚打开图像时的状态。

2.灰度直方图

灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。

 

3.颜色直方图

直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置信息;任一幅图像都能唯一的给出一幅与它对应的直方图，但不同的图像可能有相同的颜色分布，从而就具有相同的直方图，因此直方图与图像是一对多的关系;如将图像划分为若干个子区域，所有子区域的直方图之和等于全图直方图;一般情况下，由于图像上的背景和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性，但背景和前景颜色较为接近的图像不具有这个特性。

4.金字塔分割

金字塔分割算法由cvPrySegmentation所实现，该函数的使用很简单；需要注意的是图像的尺寸以及金字塔的层数，图像的宽度和高度必须能被2整除，能够被2整除的次数决定了金字塔的最大层数。

金字塔算法处理后：

金字塔算法处理前：

 

金字塔算法处理后：

5.Candy边缘提取

(1)   图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。

(2)   根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。

(3)   类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。

6.轮廓检测

可以参考如下网页:

http://www.360doc.com/content/10/1029/22/10610_65126310.shtml

本程序中的效果如下（先二值化图像，在轮廓提取）：