接前文，讲讲具体怎么去噪。

先看例子

这是sina投票的验证码：

去噪处理后：

计算起来其实很简单，算法其实没什么好说的。简单的一句话，判断每个点是否是孤立点，如果是孤立点就把它去掉。孤立点的判断就是计算这个点上下左右的8个点是否是有效像素。然后看看有效像素的个数小于某个值k就认为是孤立点：

inline GETCOLORARROUND(CxImage& img, int a1, int a2, int& q, int x, int y, int xmin, int xmax, int ymin, int ymax) {

int x1, y1;

x1 = x + a1; y1 = y + a2;

if (x1 >= xmin && x1 < xmax && y1 >= ymin && y1 < ymax)

{

RGBQUAD c = img.GetPixelColor(x1, y1);

if (RGB2GRAY(c.rgbRed, c.rgbGreen, c.rgbBlue) != 255)

q++;

}

}

void C1(CxImage& img, int k)

{

CxImage tmp(img, true, true, true);

long xmin, ymin, xmax, ymax;

xmin = ymin = 0;

xmax = img.GetWidth(); ymax= img.GetHeight();

RGBQUAD bk;

bk.rgbBlue = 0xff;

bk.rgbGreen = 0xff;

bk.rgbRed = 0xff;

bk.rgbReserved = 0xff;

for(long y=ymin; y

for(long x=xmin; x

int q = 0;

GETCOLORARROUND(img,1, 1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,1, -1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,1, 0, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,0, 1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,0, -1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,-1, 1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,-1, -1, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

GETCOLORARROUND(img,-1, 0, q, x, y, xmin, xmax, ymin, ymax);

if (q < k) {

tmp.SetPixelColor(x,y,bk);

}

}

}

img.Transfer(tmp);

}

上面的C1函数就是去掉指定了k值的噪音点，但是如果用k=3调用或者k=4调用，效果都不理想

但是像这样子调用

void convert(CxImage& img)

{

C1(img, 4);

C1(img, 3);

C1(img, 4);

C1(img, 3);

}

一下子就去掉了原图周围的黑边框，杂点，和线。

对吧，实际算法太简单了，只要愿意去想，就能有意想不到的效果。

更多例子稍后就给出

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2006-12-07 22:18

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