图像的Census变换
Census变换属于非参数图像变换的一种，它能够较好地检测出图像中的局部结构特征，如边缘、角点特征等。传统Census变换的基本思想是：在图像区域定义一个矩形窗口，用这个矩形窗口遍历整幅图像。选取中心像素作为参考像素，将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较，灰度值小于或等于参考值的像素标记为0，大于参考值的像素标记为1，最后再将它们按位连接，得到变换后的结果，变换后的结果是由0和1组成的二进制码流。Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流，以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程可通过如下公式表达：
其中p是窗口中心像素，q是窗口中心像素以外的其他像素，Np表示中心像素p的邻域。I(*)表示像素点*处的灰度值。
给出实现Census变换的实现函数如下:
1 void CensusTransform(Mat input_image, Mat &modified_image, int window_sizex, int window_sizey) 2 { 3 int image_height=input_image.rows; 4 int image_width=input_image.cols; 5 6 modified_image=Mat::zeros(image_height, image_width, CV_64F); 7 8 //-----------census变换 --------------------------------- 9 int offsetx=(window_sizex-1)/2; 10 int offsety=(window_sizey-1)/2; 11 for(int j = 0; j < image_width - window_sizex; j++) 12 { 13 for(int i = 0; i < image_height - window_sizey; i++) 14 { 15 unsigned long census = 0; 16 uchar current_pixel=input_image.at<uchar>(i+offsety,j+offsetx); //窗口中心像素 17 Rect roi(j, i, window_sizex, window_sizey); //方形窗口 18 Mat window(input_image, roi); 19 20 for(int a = 0; a <window_sizey; a++) 21 { 22 for(int b = 0; b < window_sizex; b++) 23 { 24 if(!(a==offsety && b==offsetx))//中心像素不做判断 25 { 26 census = census << 1;//左移1位 27 } 28 uchar temp_value = window.at<uchar>(a, b); 29 if(temp_value <= current_pixel ) //当前像素小于中心像素 01 30 { 31 census += 1; 32 } 33 } 34 } 35 modified_image.at<double>(i+offsety, j+offsetx) = census; 36 } 37 } 38 }