模擬圖像邊緣檢測(cè)的C代碼[原創(chuàng)] 
做一個(gè)簡(jiǎn)單模擬。

程序思路：先把圖像放大K倍，然后檢測(cè)邊緣。使用Roberts梯度檢測(cè)法。該方法在邊緣附近有失真，產(chǎn)生偽邊緣。

/*
   to enlittle an image by K times
   AUTHOR:BugEyes
   http://BugEyes.blog.edu.cn
*/

#define N 6
#define K 3
#define M 100

＃i nclude <stdlib.h>
＃i nclude <conio.h>

void init(int arr[N][N])
{
   arr[1][1]=arr[1][2]=arr[1][3]=1;
   arr[2][3]=arr[3][2]=arr[4][1]=1;
   arr[5][1]=arr[5][2]=arr[5][3]=1;
}

void enlarge(int arr[N][N],int result[K*N][K*N])
{
   int i,j,row,col;
   for(i=0;i<N;i++)
     for(j=0;j<N;j++)
        for(row=K*i;row<K*i+K;row++)
          for(col=K*j;col<K*j+K;col++)
            result[row][col]=arr[i][j];
}

void bianyuan(int arr[N*K][N*K],int result[N*K][N*K])
{
   int i,j,row,col;
   for(i=0;i<N*K;i++)
     for(j=0;j<N*K;j++)
     {
         result[i][j]=abs(arr[i][j]-arr[(i+1)%(K*N)][(j+1)%(K*N)]);
         result[i][j]+=abs(arr[(i+1)%(N*K)][j]-arr[i][(j+1)%(N*K)]);
     }
}

void output(int arr[N][N],int n)
{
  int i,j;
  for(i=0;i<n;i++)
  {
    for(j=0;j<n;j++)
      printf("%5d",arr[i][j]);
    printf("\n\n\n");
  }
}

void output1(int arr[N*K][N*K],int n)
{
   int i,j;
   for(i=0;i<n;i++)
   {
     for(j=0;j<n;j++)
        printf("%6d",arr[i][j]);
     printf("\n\n\n");
   }
}

main()
{
  int array[N][N]={0},result[N*K][N*K]={0},result1[N*K][N*K];
  init(array);
  enlarge(array,result);
  bianyuan(result,result1);
  clrscr();
  output(array,N);
  printf("\n\n");
  output1(result,N*K);
  printf("\n\n");
  output1(result1,N*K);
}