【C++】【圖像處理】形態學處理（腐蝕、膨脹）演算法解析（以.raw格式的圖像為基礎進行圖像處理、gray levels：256）

 1 void erosion(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg)
 2 {
 3     int rept;
 4     //腐蝕
 5     memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //將讀取的圖像賦值給outImg，方便進行腐蝕操作
 6 
 7     int i, j, m, n;
 8     BYTE flag;
 9     for (rept = 0;rept < 3;rept++) //進行三次 腐蝕 or 膨脹 操作
10         for (i = 1;i < h - 1;i++) 
11             for (j = 1;j < w - 1;j++) 
12                 if (image[i * w + j] == 255) { //當前灰度級為255時（即白色），則對該點的3x3鄰域像素點進行遍歷
13                     flag = 0;//記錄該鄰域中，當灰度級為0（即黑色），則自增
14                     for (m = -1;m < 2;m++) 
15                         for (n = -1;n < 2;n++) 
16                             if (image[(i + m) * w + j + n] == 0) {
17                                 flag++;
18                                 break;
19                             }
20                     if (flag > 2)//當鄰域中超過兩個像素點的灰度級都是0時，則該點的灰度級也為0（至此達成消除噪點的操作）
21                         outImg[i * w + j] = 0;
22                 }
23     memcpy(image, outImg, sizeof(BYTE) * w * h);// 保存處理好的圖像
24 
25 }

 1 void dilation(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg)
 2 {
 3     int rept;
 4     //膨脹
 5     memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //將讀取的圖像賦值給outImg，方便進行膨脹操作
 6 
 7     int i, j, m, n;
 8     BYTE flag;
 9     for (rept = 0;rept < 3;rept++)//進行三次膨脹操作
10         for (i = 1;i < h - 1;i++)
11             for (j = 1;j < w - 1;j++)
12                 if (image[i * w + j] == 0) {//當前灰度級為0時（即黑色），則遍歷該點的3x3鄰域像素點
13                     flag = 0;//紀錄該鄰域中，灰度級是255（即白色）的像素點個數
14                     for (m = -1;m < 2;m++)
15                         for (n = -1;n < 2;n++)
16                             if (image[(i + m) * w + j + n] == 255) //
17                                 flag++;
18                     if (flag > 1)//當鄰域中超過一個像素點的灰度級是255時，則該點的灰度級也為255（至此達成增強細節，平滑處理的操作）
19                         outImg[i * w + j] = 255;
20                 }
21     memcpy(image, outImg, sizeof(BYTE) * w * h);
22 }

總結

針對處理二值圖圖像時，腐蝕或膨脹演算法的核心：

1、確定該點（假設為A點）的灰度級，是0還是255；

2、遍歷以該點為中心的3x3的鄰域，獲取灰度級等於0或者等於255的像素點個數，使用 flag 變數記錄；

3、當 flag 大於設定的數值時，則A點的灰度級將被賦值為0或者255；