細線化アルゴリズム

細線化アルゴリズムのプログラムです。
フィルタでぼかして太くなったエッジを細くするための処理です。

勾配方向は、以下の式で求めています。

tan = fy / fx
0度方向：-0.4142 < tan <= 0.4142
45度方向：0.4142 < tan < 2.4142
90度方向： |tan| > =2.4142
135度方向：-2.4142 < tan <= -0.4142

位置(x,y)のエッジ強度が勾配方向より小さければ0としています。

サンプルプログラム

プログラムはこちら void edgeSmall(unsigned char *out, unsigned char *in, int inHeight, int inWidth, int inChannel, unsigned char *vec){ int i, j; int index; int widthStep; widthStep = inWidth * inChannel; if(widthStep % 4 != 0){ widthStep = widthStep + 4 - widthStep % 4; } for(i = 1; i < (inHeight - 1); ++i){ for(j = 1; j < (inWidth - 1); ++j){ index = i * widthStep + j; switch(vec[index]){ case 0: // 0度方向 if(in[index] > in[index - 1] && in[index] > in[index + 1]){ out[index] = in[index]; } else { out[index] = 0; } break; case 1: // 45度方向 if(in[index] > in[index - 1 + widthStep] && in[index] > in[index + 1 - widthStep]){ // 45度方向 out[index] = in[index]; } else { out[index] = 0; } break; case 2: // 90度方向 if(in[index] > in[index + widthStep] && in[index] > in[index - widthStep]){ out[index] = in[index]; } else { out[index] = 0; } break; case 3: // 135度方向 if(in[index] > in[index + 1 + widthStep] && in[index] > in[index - 1 - widthStep]){ out[index] = in[index]; } else { out[index] = 0; } break; } } } } void sobelVec(unsigned char *out, unsigned char *vec, unsigned char *in, int inHeight, int inWidth, int inChannel){ int i, j, k, l; int weightH[9] = {-1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1}; int weightV[9] = {-1, -2, -1, 0, 0, 0, 1, 2, 1}; int *imgTmp; int weightSize = 3; int start = -1; int end = start + weightSize; double dataTmpH; double dataTmpV; double dataTmpSum; double vecTan; int widthStep; widthStep = inWidth * inChannel; if(widthStep % 4 != 0){ widthStep = widthStep + 4- widthStep%4; } for(i = 1; i < (inHeight - 1); ++i){ for(j = 1; j < (inWidth - 1); ++j){ dataTmpH = 0; dataTmpV = 0; for(k = start; k < end; ++k){ for(l = start; l < end; ++l){ //水平方向 dataTmpH += weightH[(k - start) * weightSize + (l - start)] * (unsigned char)in[(i + k) * widthStep + (j + l)]; //垂直方向 dataTmpV += weightV[(k - start) * weightSize + (l - start)] * (unsigned char)in[(i + k) * widthStep + (j + l)]; } } dataTmpSum = sqrt(dataTmpH * dataTmpH + dataTmpV * dataTmpV); vecTan = dataTmpV / dataTmpH; if(-0.4142 < vecTan && vecTan <= 0.4142){ // 0度方向 vec[i * widthStep + j] = 0; } else if(0.4142 < vecTan && vecTan < 2.4142){ // 45度方向 vec[i * widthStep + j] = 1; } else if(abs(vecTan) >= 2.4142){ // 90度方向 vec[i * widthStep + j] = 2; } else{ // 135度方向 vec[i * widthStep + j] = 3; } //255を超えた値は255、0未満の値は絶対値 if(dataTmpSum > 255){ dataTmpSum = 255; } else if(dataTmpSum < 0){ dataTmpSum = -dataTmpSum; } out[i * widthStep + j] = dataTmpSum; } } }