Struktur Data Bahasa C: Penggunaan struktur data dalam pemprosesan imej

Struktur data sangat penting dalam pemprosesan imej. Bahasa C menyediakan struktur data seperti tatasusunan, senarai yang dipautkan, susunan dan beratur. Array digunakan untuk menyimpan data imej, senarai yang dipautkan digunakan untuk mewakili tepi atau garis besar, susunan digunakan untuk menyimpan sejarah operasi, dan beratur digunakan untuk menyimpan hasil pertengahan. Aplikasi praktikal termasuk menggunakan array untuk melaksanakan histogram imej grayscale dan menggunakan senarai yang dipautkan untuk melaksanakan pengesanan tepi imej.

Struktur Data Bahasa C: Penggunaan struktur data dalam pemprosesan imej

Dalam pemprosesan imej, struktur data adalah penting untuk penyimpanan, manipulasi, dan pemprosesan data imej yang cekap. Pelbagai struktur data disediakan dalam bahasa C, yang boleh dengan mudah dan berkesan melaksanakan algoritma pemprosesan imej.

Array

Array adalah struktur data linear yang mudah dan berkesan yang menyimpan data yang sama. Ia membolehkan akses yang cekap kepada elemen berdasarkan indeks. Dalam pemprosesan imej, tatasusunan sering digunakan sebagai bekas penyimpanan untuk data imej. Sebagai contoh, array dua dimensi mungkin mewakili imej, di mana setiap elemen sepadan dengan nilai intensiti satu piksel dalam imej.

Senarai pautan

Senarai yang dipautkan adalah struktur data tak linear yang membolehkan penambahan dinamik dan penyingkiran elemen. Senarai yang dipautkan sesuai untuk menyimpan data yang tidak teratur dalam bentuk atau perlu dikemas kini dengan kerap. Dalam pemprosesan imej, senarai yang dipautkan boleh digunakan untuk mewakili tepi atau garis besar imej.

Timbunan

Tumpukan itu adalah struktur data terakhir (LIFO). Ia digunakan untuk menyimpan data sementara dan membolehkan pengambilan cepat dan penghapusan elemen tambahan terkini. Dalam pemprosesan imej, timbunan digunakan untuk menyimpan sejarah operasi pemprosesan imej.

Baris

Beratur adalah struktur data pertama (FIFO). Ia digunakan untuk menyimpan data yang perlu diproses secara berurutan. Dalam pemprosesan imej, giliran digunakan untuk menyimpan hasil pertengahan algoritma pemprosesan imej.

Kes praktikal

Melaksanakan histogram imej skala kelabu menggunakan tatasusunan

Histogram imej kelabu adalah graf yang memaparkan bilangan piksel pada setiap tahap skala kelabu dalam imej. Arahan satu dimensi boleh digunakan untuk menyimpan data histogram, di mana indeks sepadan dengan tahap skala kelabu dan nilai sepadan dengan bilangan piksel pada tahap skala kelabu yang sepadan.

 // Buat array untuk menyimpan histogram int histogram [256];

// melintasi imej dan hitung histogram untuk (int i = 0; i <imageHeight; i) {
    untuk (int j = 0; j <imageWidth; j) {
        histogram [imej [i] [j]];
    }
}

Pengesanan tepi gambar menggunakan senarai yang dipautkan

Pengesanan kelebihan canny adalah algoritma pengesanan kelebihan yang digunakan secara meluas. Senarai yang dipautkan boleh digunakan untuk mewakili tepi dalam imej, di mana setiap nod sepadan dengan satu piksel tepi.

 // Buat senarai yang dipautkan untuk menyimpan edgenode struktur tepi {
    int x;
    int y;
    struct edgenode *Seterusnya;
};

struct edGenode *head = null;

// Gunakan algoritma canny untuk mengesan tepi untuk (int i = 0; i <imageHeight; i) {
    untuk (int j = 0; j <imageWidth; j) {
        jika (iSedge (i, j)) {
            // Buat edGenode struct node baru *newNode = malloc (sizeof (struct edGenode)));
            newnode-> x = i;
            newnode-> y = j;
            newnode-> next = null;

            // Tambah nod baru ke senarai yang dipautkan jika (kepala == null) {
                kepala = newNode;
            } else {
                newnode-> next = head;
                kepala = newNode;
            }
        }
    }
}

Atas ialah kandungan terperinci Struktur Data Bahasa C: Penggunaan struktur data dalam pemprosesan imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!