C数字图像处理算法(最终版)

第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。

数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为_像素_。

2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示_，如图像测量等。

3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。

4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。

其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，_图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。

二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的5种。

①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。

比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。

4. 简述数字图像处理的至少5种应用。

①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。

②在医学中，比如B超、CT机等方面。

③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。

④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。

c语⾔数字图像处理（⼆）：图⽚放⼤与缩⼩-双线性内插法图像内插假设⼀幅⼤⼩为500 * 500的图像扩⼤1.5倍到750 * 750，创建⼀个750 * 750 的⽹格，使其与原图像间隔相同，然后缩⼩⾄原图⼤⼩，在原图中寻找最接近的像素（或周围的像素）进⾏赋值，最后再将结果放⼤最邻近内插法寻找最近的像素赋值双线性内插法v(x,y) = ax + by + cxy + d双线性内插法参数计算已知Q11, Q12, Q21, Q22，要插值的点为P点，⾸先在x轴上，对R1，R2两个点进⾏插值然后根据R1和R2对P点进⾏插值化简得对于边界值的处理，若x1 < 0 ,则直接令f(Q11), f(Q12) = 0处理结果原图扩⼤为6000 * 4000缩⼩为1000 * 500下⾯为代码实现的主要部分int is_in_array(short x, short y, short height, short width){if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height)return1;elsereturn0;}void bilinera_interpolation(short** in_array, short height, short width, short** out_array, short out_height, short out_width){double h_times = (double)out_height / (double)height,w_times = (double)out_width / (double)width;short x1, y1, x2, y2, f11, f12, f21, f22;double x, y;for (int i = 0; i < out_height; i++){for (int j = 0; j < out_width; j++){x = j / w_times;y = i / h_times;x1 = (short)(x - 1);x2 = (short)(x + 1);y1 = (short)(y + 1);y2 = (short)(y - 1);f11 = is_in_array(x1, y1, height, width) ? in_array[y1][x1] : 0; f12 = is_in_array(x1, y2, height, width) ? in_array[y2][x1] : 0; f21 = is_in_array(x2, y1, height, width) ? in_array[y1][x2] : 0; f22 = is_in_array(x2, y2, height, width) ? in_array[y2][x2] : 0; out_array[i][j] = (short)(((f11 * (x2 - x) * (y2 - y)) +(f21 * (x - x1) * (y2 - y)) +(f12 * (x2 - x) * (y - y1)) +(f22 * (x - x1) * (y - y1))) / ((x2 - x1) * (y2 - y1))); }}}。

数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第⼀章⼀、256⾊转灰度图⼆、Walsh变换三、⼆值化变换四、阈值变换五、傅⽴叶变换六、离散余弦变换七、⾼斯平滑⼋、图像平移九、图像缩放⼗、图像旋转数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第三章图像处理，是对图像进⾏分析、加⼯、和处理，使其满⾜视觉、⼼理以及其他要求的技术。

图像处理是信号处理在图像域上的⼀个应⽤。

⽬前⼤多数的图像是以数字形式存储，因⽽图像处理很多情况下指数字图像处理。

本⽂接下来，简单粗略介绍下数字图像处理领域中的24个经典算法，然后全部算法⽤vc实现。

由于篇幅所限，只给出某⼀算法的主体代码。

ok，请细看。

⼀、256⾊转灰度图算法介绍（百度百科）：什么叫灰度图？任何颜⾊都有红、绿、蓝三原⾊组成，假如原来某点的颜⾊为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下⾯⼏种⽅法，将其转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数⽅法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位⽅法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿⾊：Gray=G； 通过上述任⼀种⽅法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统⼀⽤Gray替换，形成新的颜⾊RGB(Gray,Gray,Gray)，⽤它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

灰度分为256阶。

所以，⽤灰度表⽰的图像称作灰度图。

程序实现： ok，知道了什么叫灰度图，下⾯，咱们就来实现此256⾊灰度图。

这个Convert256toGray()，即是将256⾊位图转化为灰度图：void Convert256toGray(HDIB hDIB) { LPSTR lpDIB; // 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB); // 指向DIB象素数据区的指针 LPSTR lpDIBBits; // 指向DIB象素的指针 BYTE * lpSrc; // 图像宽度 LONG lWidth; // 图像⾼度 LONG lHeight; // 图像每⾏的字节数 LONG lLineBytes; // 指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） LPBITMAPINFO lpbmi; // 指向BITMAPCOREINFO结构的指针 LPBITMAPCOREINFO lpbmc; // 获取指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB; // 获取指向BITMAPCOREINFO结构的指针 lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB; // 灰度映射表 BYTE bMap[256]; // 计算灰度映射表（保存各个颜⾊的灰度值），并更新DIB调⾊板 int i,j; for (i = 0; i < 256;i ++) { // 计算该颜⾊对应的灰度值 bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed + 0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen + 0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5); // 更新DIB调⾊板红⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i; // 更新DIB调⾊板绿⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i; // 更新DIB调⾊板蓝⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i; // 更新DIB调⾊板保留位 lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0; } // 找到DIB图像象素起始位置 lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB); // 获取图像宽度 lWidth = ::DIBWidth(lpDIB); // 获取图像⾼度 lHeight = ::DIBHeight(lpDIB); // 计算图像每⾏的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 更换每个象素的颜⾊索引（即按照灰度映射表换成灰度值） //逐⾏扫描 for(i = 0; i < lHeight; i++) { //逐列扫描 for(j = 0; j < lWidth; j++) { // 指向DIB第i⾏，第j个象素的指针 lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j; // 变换 *lpSrc = bMap[*lpSrc]; } } //解除锁定 ::GlobalUnlock ((HGLOBAL)hDIB); }变换效果（以下若⽆特别说明，图⽰的右边部分都是为某⼀算法变换之后的效果）：程序实现:函数名称：WALSH()参数:double * f - 指向时域值的指针double * F - 指向频域值的指针r －2的幂数返回值:⽆。

数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。

其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。

常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。

2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。

常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。

3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。

常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。

4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。

常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。

5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。

常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。

除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。

这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。

数字图像处理中的算法原理与优化数字图像处理是一门运用计算机算法来对图像进行分析、处理和变换的技术。

它在现代社会的许多领域中发挥着重要作用，如医学影像、图像识别和计算机视觉等。

在数字图像处理中，算法的原理和优化是关键的因素，它们决定了图像处理的质量和效率。

本文将从算法原理与优化的角度来探讨数字图像处理中的相关内容。

一、图像处理基础在了解数字图像处理的算法原理与优化之前，我们首先需要了解一些图像处理的基础概念。

图像可以看作是由像素组成的矩阵，每个像素代表图像中的一个点的颜色或亮度值。

常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。

这些操作的实现离不开各种算法的支持。

二、图像处理算法原理1. 图像增强算法原理图像增强是通过改善图像的视觉效果来提高图像质量的一种方法。

常用的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。

对比度增强算法通过增加图像的亮度差异来提高图像的对比度，使图像更加鲜明。

锐化算法通过增强图像的边缘来使图像更加清晰。

2. 图像滤波算法原理图像滤波是对图像进行平滑处理的一种方法，它能够消除图像中的噪声并减小图像的细节。

常用的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

均值滤波通过计算图像局部区域的像素平均值来实现平滑处理。

中值滤波通过计算图像局部区域的像素中值来实现噪声消除。

高斯滤波通过对图像进行卷积操作来实现平滑处理，其中卷积核是一个高斯函数。

3. 图像分割算法原理图像分割是将图像分成若干个具有独立性的区域的过程，其目标是把具有相似性质的像素组成一个区域。

常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

阈值分割通过设置一个或多个阈值来将图像分成若干个部分。

边缘检测通过寻找图像中的边缘来分割图像。

区域生长通过选择种子点并逐渐生长来分割图像。

4. 图像压缩算法原理图像压缩是将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式的过程，以便减少存储空间和传输带宽的消耗。

C语言实现图像识别图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过算法和模型实现计算机对图像内容的理解和分类。

C语言是一种通用的高级编程语言，具有高效性和强大的计算能力，因此在图像识别领域中也有广泛的应用。

本文将介绍C语言在图像识别方面的应用和实现。

一、图像预处理在进行图像识别之前，首先需要对图像进行预处理。

图像预处理的目的是去除图像中的噪声、调整图像的对比度和亮度等，从而更好地提取图像特征。

在C语言中，我们可以使用各种图像处理库，如OpenCV来实现图像预处理。

下面是一个简单的C语言代码示例，演示了如何使用OpenCV对图像进行预处理：```C#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){// 读取图像Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);// 转为灰度图像cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);// 高斯模糊GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0);// 边缘检测Canny(image, image, 50, 150);// 显示图像imshow("Processed Image", image);waitKey(0);return 0;}```二、特征提取在进行图像识别之前，还需要提取图像的特征。

特征提取是将图像转换为计算机可理解的数值形式，以便进行进一步的处理和分类。

C 语言提供了各种特征提取的方法和算法的实现，下面是一个简单的C 语言代码示例，演示了如何使用C语言进行图像特征提取：```C#include <stdio.h>int main(){// 读取图像特征数据float features[100];FILE *file = fopen("features.txt", "r");for (int i = 0; i < 100; i++) {fscanf(file, "%f", &features[i]);}fclose(file);// 进行图像分类或其他处理// ...return 0;}```三、模型训练与识别在进行图像识别之前，需要训练一个模型来对图像进行分类。

C语⾔数字图像处理之直⽅图均衡化本⽂实例为⼤家分享了C语⾔直⽅图均衡化的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下原理直⽅图均衡化(Histogram Equalization) ⼜称直⽅图平坦化,实质上是对图像进⾏⾮线性拉伸,重新分配图像象元值,使⼀定灰度范围内象元值的数量⼤致相等。

这样,原来直⽅图中间的峰顶部分对⽐度得到增强,⽽两侧的⾕底部分对⽐度降低,输出图像的直⽅图是⼀个较平的分段直⽅图:如果输出数据分段值较⼩的话,会产⽣粗略分类的视觉效果。

直⽅图是表⽰数字图像中每⼀灰度出现频率的统计关系。

直⽅图能给出图像灰度范围、每个灰度的频度和灰度的分布、整幅图像的平均明暗和对⽐度等概貌性描述。

灰度直⽅图是灰度级的函数, 反映的是图像中具有该灰度级像素的个数, 其横坐标是灰度级r, 纵坐标是该灰度级出现的频率( 即像素的个数) pr( r) , 整个坐标系描述的是图像灰度级的分布情况, 由此可以看出图像的灰度分布特性, 即若⼤部分像素集中在低灰度区域, 图像呈现暗的特性; 若像素集中在⾼灰度区域, 图像呈现亮的特性。

灰度数字图像是每个像素只有⼀个采样颜⾊的图像。

这类图像通常显⽰为从最暗⿊⾊到最亮的⽩⾊的灰度。

灰度图像与⿊⽩图像不同，在计算机图像领域中⿊⽩图像只有⿊⽩实现流程：1）统计每个灰度级像素点的个数2）计算灰度分布密度3）计算累计直⽅图分布4）累计分布取整，保存计算出来的灰度映射关系处理图⽚规格800*600 8位灰度单通道原图直⽅图均衡化分析：本次实验中，我故意把原图调暗，进⾏直⽅图均衡化后可以明显感受到整幅图像亮度增⼤了，⽽且某些细节⽅⾯更加突出。

出现问题最初进⾏直⽅图均衡化时，输出结果如下：经分析，是没有对数组初始化置零导致的。

Hist数组是进⾏⼀个统计像素点个数的数组，最初倘若不置零，结果必然毫⽆意义。

故⽽添加数组内存置零的操作：经测试，问题解决。

附代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <memory.h>#define height 600#define width 800typedef unsigned char BYTE; // 定义BYTE类型，占1个字节int main(void){FILE *fp = NULL;//BYTE Pic[height][width];BYTE *ptr;BYTE **Pic = new BYTE *[height];for (int i = 0; i != height; ++i){Pic[i] = new BYTE[width];}fp = fopen("weiminglake_huidu.raw", "rb");ptr = (BYTE*)malloc(width * height * sizeof(BYTE));//创建内存for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){fread(ptr, 1, 1, fp);Pic[i][j] = *ptr; // 把图像输⼊到2维数组中,变成矩阵型式ptr++;}}fclose(fp);int hist[256];float fpHist[256];float eqHistTemp[256];int eqHist[256];int size = height *width;int i, j;memset(&hist, 0x00, sizeof(int) * 256);memset(&fpHist, 0x00, sizeof(float) * 256);memset(&eqHistTemp, 0x00, sizeof(float) * 256);for (i = 0; i < height; i++) //计算差分矩阵直⽅图直⽅图统计每个灰度级像素点的个数{for (j = 0; j < width; j++){unsigned char GrayIndex = Pic[i][j];hist[GrayIndex] ++;}}for (i = 0; i< 256; i++) // 计算灰度分布密度{fpHist[i] = (float)hist[i] / (float)size;}for (i = 0; i< 256; i++) // 计算累计直⽅图分布{if (i == 0){eqHistTemp[i] = fpHist[i];}else{eqHistTemp[i] = eqHistTemp[i - 1] + fpHist[i];}}//累计分布取整，保存计算出来的灰度映射关系for (i = 0; i< 256; i++){eqHist[i] = (int)(255.0 * eqHistTemp[i] + 0.5);}for (i = 0; i < height; i++) //进⾏灰度映射均衡化{for (j = 0; j < width; j++){unsigned char GrayIndex = Pic[i][j];Pic[i][j] = eqHist[GrayIndex];}}fp = fopen("output.raw", "wb");for (i = 0; i < height; i++){for (j = 0; j < width; j++){fwrite(&Pic[i][j], 1, 1, fp);}}fclose(fp);return 0;}以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。

随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。

本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。

一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。

图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。

数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。

3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。

4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。

5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。

二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。

2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。

3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。

4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。

5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。

三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。

2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。

c#数字图像处理（⼗⼀）图像旋转如果平⾯上的点绕原点逆时针旋转θº，则其坐标变换公式为：x'=xcosθ+ysinθ y=-xsinθ+ycosθ其中，(x, y)为原图坐标，(x’, y’)为旋转后的坐标。

它的逆变换公式为：x=x'cosθ-y'sinθ y=x'sinθ+y'cosθ矩阵形式为：和缩放类似，旋转后的图像的像素点也需要经过坐标转换为原始图像上的坐标来确定像素值，同样也可能找不到对应点，因此旋转也⽤到插值法。

在此选⽤性能较好的双线性插值法。

为提⾼速度，在处理旋转90º、-90º、±180º时使⽤了镜像来处理。

///<summary>///图像旋转///</summary>///<param name="srcBmp">原始图像</param>///<param name="degree">旋转⾓度</param>///<param name="dstBmp">⽬标图像</param>///<returns>处理成功 true 失败 false</returns>public static bool Rotation(Bitmap srcBmp, double degree, out Bitmap dstBmp){if (srcBmp == null){dstBmp = null;return false;}dstBmp = null;BitmapData srcBmpData = null;BitmapData dstBmpData = null;switch ((int)degree){case0:dstBmp = new Bitmap(srcBmp);break;case -90:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Height, srcBmp.Width);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;case90:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Height, srcBmp.Width);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;case180:case -180:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Width, srcBmp.Height);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;default://任意⾓度double radian = degree * Math.PI / 180.0;//将⾓度转换为弧度//计算正弦和余弦double sin = Math.Sin(radian);double cos = Math.Cos(radian);//计算旋转后的图像⼤⼩int widthDst = (int)(srcBmp.Height * Math.Abs(sin) + srcBmp.Width * Math.Abs(cos));int heightDst = (int)(srcBmp.Width * Math.Abs(sin) + srcBmp.Height * Math.Abs(cos));dstBmp = new Bitmap(widthDst, heightDst);//确定旋转点int dx = (int)(srcBmp.Width / 2 * (1 - cos) + srcBmp.Height / 2 * sin);int dy = (int)(srcBmp.Width / 2 * (0 - sin) + srcBmp.Height / 2 * (1 - cos));int insertBeginX = srcBmp.Width / 2 - widthDst / 2;int insertBeginY = srcBmp.Height / 2 - heightDst / 2;//插值公式所需参数double ku = insertBeginX * cos - insertBeginY * sin + dx;double kv = insertBeginX * sin + insertBeginY * cos + dy;double cu1 = cos, cu2 = sin;double cv1 = sin, cv2 = cos;double fu, fv, a, b, F1, F2;int Iu, Iv;srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < heightDst; i++){for (int j = 0; j < widthDst; j++){fu = j * cu1 - i * cu2 + ku;fv = j * cv1 + i * cv2 + kv;if ((fv < 1) || (fv > srcBmp.Height - 1) || (fu < 1) || (fu > srcBmp.Width - 1)){ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3] = 150;ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3 + 1] = 150;ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3 + 2] = 150;}else{//双线性插值Iu = (int)fu;Iv = (int)fv;a = fu - Iu;b = fv - Iv;for (int k = 0; k < 3; k++){F1 = (1 - b) * *(ptrSrc + Iv * srcBmpData.Stride + Iu * 3 + k) + b * *(ptrSrc + (Iv + 1) * srcBmpData.Stride + Iu * 3 + k);F2 = (1 - b) * *(ptrSrc + Iv * srcBmpData.Stride + (Iu + 1) * 3 + k) + b * *(ptrSrc + (Iv + 1) * srcBmpData.Stride + (Iu + 1) * 3 + k); *(ptrDst + i * dstBmpData.Stride + j * 3 + k) = (byte)((1 - a) * F1 + a * F2);}}}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;}return true;}。

C语言图像处理函数大全，完整版∙∙1．图像平移图像平移只是改变图像在屏幕上的位置，图像本身并不发生变化。

假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0)，右下角坐标为(x1, y1)，将图像分别沿x和y轴平移dx和dy，则新图像的左上角坐标为(x0 ＋dx, y0＋dy)，右下角坐标为(x1＋dx, y1＋dy)。

坐标平移变换公式为：x′ = x ＋dxy′ = y ＋dy在屏幕上实现图像的移动分为四个步骤：⑴保存原图像到缓冲区。

⑵擦除原图像。

⑶计算平移后的新坐标。

⑷在新的坐标位置重新显示原图像。

其中，擦除原图像的方法与图形变换中擦除原图形的方法一致，在实现中仍采用XOR异或方式画图擦除原图像。

对于新坐标值的计算还需要考虑边界情况，不要在图像平移后超出允许的屏幕范围。

此外，如果采用C函数getimage()和putimage()来保存和恢复图像，则图像的大小不能超过64K。

2．图像颠倒图像颠倒是指把定义好的图像区域上下翻转地显示在屏幕上。

分析图像颠倒的过程，可发现每行的图像信息都保持不变，而只是改变了行的顺序，将第一行与最后的第n行相互交换，第二行与第n－1行交换……，依此类推，从而实现了图像的颠倒。

只需采用按行交换的方式，即可方便地修改缓冲区内容，实现图像的颠倒。

基本步骤如下：(1) 用getimage()保存原图像，并擦除原图像。

(2) 计算图像的高度，即行数height；计算图像宽度width；计算保存一行图像信息height = bottom －top ＋1;width = right －left ＋1;linebytes = (width ＋7) ／8 ＊4;(3)利用行交换缓冲区linebuf在图像内存缓冲区中进行信息交换，即把第一行与最末行交换，第2行与第n－1行交换……，依此类推，直至全部交换完毕。

(4)把交换后的图像缓冲区内容重新显示在屏幕上。

3．图像镜像变换镜像变换是指将指定区域的图像左右翻转地显示在屏幕。

数字图像处理(上海交通大学) 中国大学MOOC答案2023版第一周绪论测试与作业1、图像在计算机中是如何表示的？答案: 2D图像用f(x,y),3D图像用f(x,y,z)2、图像的数字化为什么会丢失信息?答案:采样和编码丢失数据3、8位图像的灰阶范围是多少?答案: 0 – 2554、下列哪一项不是二维图像的存储格式？答案: .dicom5、下列图像分类名称中，哪一项不是按图像传感器分类的？答案:伪彩图像6、什么是伪彩图像？答案:图像中每个像素点用RGB索引表示7、下列哪一项不属于医学图像的有哪些？答案:紫外图像8、下列有关不同模态的图像叙述正确的是？答案:临床上不同模态的结合需求很高9、下列哪一项是数字图像处理的基本流程？答案:图像预处理–图像分割–图像识别–图像建模10、什么是模式识别？答案:通过计算机用数学的方法来对不同模式进行自动处理和判读第三周图像的基础算法（2）测试与作业1、下列关于灰度直方图的描述不正确的是？答案:灰度直方图与图像具有一一对应关系2、下列哪一项不是灰度直方图的特点答案:描述了每个像素在图像中的位置3、下列关于灰度直方图和图像面积叙述正确的是？答案:灰度直方图按横轴积分得到的值就是图像的面积4、下列关于灰度直方图的双峰性叙述错误的是?答案:根据双峰可以简单地找到最优二值化的值5、下列关于图像二值化叙述正确的是？答案:二值化后的图像只有两个灰阶6、下列哪一个不是求取最优二值化值的算法？答案: Conjugate Gradient Method7、下列二值化和灰度直方图的关系叙述错误的是？答案:通过灰度直方图可以知道二值化的最佳阈值8、下列关于Otsu算法中“类间方差（between-classes variance）”的描述错误的是？答案:类间方差达到最小的情况下即为最优二值化值9、下面哪些效果无法通过卷积实现？答案:把灰度图像彩色化10、下列哪一项不属于图像卷积运算的过程答案:将卷积核的值直接与其覆盖的像素灰度值相乘并累加作为卷积核中心当前覆盖点11、卷积运算中，下列一项处理图像边缘的像素点的方法是错误的？答案:在图像边缘进行卷积运算的时候，调整卷积核的大小12、使用图像卷积操作的除噪方法不包括下列的哪一项？答案:开闭运算13、下列哪个卷积核无法提取图像边缘?答案:14、下列哪一项不是ITK的实现特点？答案:仅支持Window平台15、下列关于VTK的描述错误的是？答案: VTK是用C++实现的，所以要使用VTK只能用C++来调用。

Visual C++数字图像处理广义地讲，凡是记录在纸介质上的、拍摄在底片和照片上的、显示在电视、投影仪和计算机屏幕上的所有具有视觉效果的画面都可以称为图像。

根据图像记录方式的不同，图像可分为两大类：一类是模拟图像（Analog Image），另一类是数字图像（Digital Image）。

模拟图像是通过某种物理量（光、电等）的强弱变化来记录图像上各点的亮度信息的，例如模拟电视图像；而数字图像则完全是用数字（即计算机存储的数据）来记录图像亮度信息的。

所谓数字图像处理（Digital Image Processing），就是指用数字计算机及其他相关的数字技术，对数字图像施加某种或某些运算和处理，从而达到某种预期的处理目的。

随着数字技术和数字计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术在近 20 多年的时间里，迅速发展成为一门独立的有强大生命力的学科，其应用领域十分广泛。

作为数字图像处理技术的实现环节，本书将在 Visual C++环境下介绍图像各种典型算法的编程实现。

而作为一本书的开始，本章我们将介绍图像编程的基础知识，如数字图像的点阵数据、调色板概念、BMP 文件结构以及设备无关位图（DIB）等，它是后面章节学习的基础。

1.1 图像、颜色表和色彩空间1.1.1 图像组成数字图像的基本单位是像素（Pixel），也就是说，数字图像是像素的集合。

如图 1-1 所示，图中每个格点代表一个像素，该图是一个白色背景下包含灰色矩形的图像。

图 1-1 放大后的矩形图像数字图像通常存放在计算机的外存储器设备中，例如硬盘、光盘等，在需要进行显示和处理时才被调入内存的数组中。

从本质上讲，图像数据在计算机内存或硬盘中是以字符型数据存在的，这与其他整型数据或者浮点型数据没有任何区别，都是一种数字表达符号，当把它在计算机屏幕上显示出来时，才是我们人眼看到的真正有意义的数字图像。

普通的显示器屏幕也是由许多点（像素）构成的，显示时，电子枪每次从左到右、从上到下进行扫描，为每个像素着色，利用人眼的视觉暂留效应就可以显示出一屏完整的图像。

数字图像处理算法的使用方法与实践案例数字图像处理算法是指利用计算机算法对数字图像进行处理和分析的技术。

随着计算机技术的不断发展，数字图像处理算法已经成为了一个重要的研究领域，在图像处理、模式识别、计算机视觉等各个领域都有广泛的应用。

本文将介绍数字图像处理算法的使用方法，并通过实践案例来展示其在实际应用中的效果。

首先，我们将介绍数字图像处理算法的基本概念和分类。

数字图像处理算法主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等几个主要方向。

图像增强算法是对图像进行色彩、对比度、亮度、清晰度等方面的调整，以提升图像质量。

图像复原算法是通过去除噪声、恢复模糊等方式，使得图像恢复到原本的清晰度和细节。

图像分割算法是将图像分成若干个区域，以便后续的目标检测、图像识别等任务。

图像压缩算法是利用数学和信息理论的方法，将图像表示为更紧凑的形式，以减小存储和传输的成本。

接下来，我们将介绍几种常见的数字图像处理算法，并通过实践案例来展示它们的使用方法和效果。

第一种算法是直方图均衡化算法。

直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配图像的像素值，使得图像的整体对比度增加，从而提升图像的质量。

例如，当我们需要增强一张过暗的照片时，可以通过直方图均衡化算法来调整图像的对比度，使得照片更明亮。

在实践中，我们可以使用Python中的OpenCV库来实现直方图均衡化算法。

第二种算法是高斯滤波算法。

高斯滤波是一种常用的图像平滑算法，通过对图像进行卷积操作，使得图像中的噪声得到抑制，同时保留图像的边缘信息。

例如，在人脸识别中，为了提高识别准确度，我们常常会对图像进行平滑操作，以减小噪声的影响。

在实践中，我们可以使用Python中的OpenCV库来实现高斯滤波算法。

第三种算法是基于边缘检测的图像分割算法。

边缘检测是一种常用的图像分割算法，通过检测图像中的边缘信息，将图像分离成不同的区域。

例如，在医学影像中，我们常常需要将影像中的组织或病灶分割出来，以便进行进一步的分析和诊断。

（转）C#进⾏图像处理的⼏种⽅法（Bitmap,BitmapData,IntPtr）转⾃C#进⾏图像处理的⼏种⽅法本⽂讨论了C#图像处理中Bitmap类、BitmapData类和unsafe代码的使⽤以及字节对齐问题。

Bitmap类命名空间:System.Drawing封装 GDI+ 位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成。

Bitmap 是⽤于处理由像素数据定义的图像的对象。

利⽤C#类进⾏图像处理,最⽅便的是使⽤Bitmap类，使⽤该类的GetPixel()与SetPixel()来访问图像的每个像素点。

下⾯是MSDN中的⽰例代码：public void GetPixel_Example(PaintEventArgs e){// Create a Bitmap object from an image file.Bitmap myBitmap = new Bitmap("Grapes.jpg");// Get the color of a pixel within myBitmap.Color pixelColor = myBitmap.GetPixel(50, 50);// Fill a rectangle with pixelColor.SolidBrush pixelBrush = new SolidBrush(pixelColor);e.Graphics.FillRectangle(pixelBrush, 0, 0, 100, 100);}可见，Bitmap类使⽤⼀种优雅的⽅式来操作图像，但是带来的性能的降低却是不可忽略的。

⽐如对⼀个800*600的彩⾊图像灰度化，其耗费的时间都要以秒为单位来计算。

在实际项⽬中进⾏图像处理，这种速度是决对不可忍受的。

BitmapData类命名空间:System.Drawing.Imaging指定位图图像的属性。

BitmapData 类由 Bitmap 类的 LockBits 和 UnlockBits ⽅法使⽤。

图像处理算法在C语言中的实现图像处理算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它涉及到对图像进行各种操作和处理，以提取有用信息或改善图像质量。

在图像处理算法中，C语言是一种广泛应用的编程语言，因为它具有良好的性能和灵活性，非常适合于图像处理领域。

在C语言中实现图像处理算法，需要首先了解图像处理的基本原理以及常用的算法。

图像处理的基本原理包括图像表示、数字图像的像素操作、空间域滤波、频域滤波等。

常用的图像处理算法包括灰度化、二值化、边缘检测、图像平滑、图像锐化等。

对于灰度化算法，在C语言中的实现通常是将彩色图像转化为灰度图像。

实现的方法是通过加权平均法将RGB三个通道的像素值计算出一个灰度值，然后将每个像素的RGB值转化为相同的灰度值，最终得到灰度图像。

对于二值化算法，在C语言中的实现通常是将灰度图像根据一个设定的阈值转化为黑白图像。

实现的方法是将每个像素的灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色，得到二值图像。

边缘检测算法在C语言中的实现通常基于Sobel、Prewitt、Canny等算子。

这些算子是基于图像的梯度信息来检测图像中的边缘。

实现的方法是通过计算每个像素的梯度值，并与设定的阈值比较，得到边缘图像。

图像平滑算法在C语言中的实现通常基于均值滤波、高斯滤波等。

这些算法可以去除图像中的噪声，平滑图像的效果。

实现的方法是通过卷积操作将每个像素的周围像素值进行平均或者加权平滑，得到平滑后的图像。

图像锐化算法在C语言中的实现通常基于拉普拉斯算子、Sobel算子等。

这些算子可以增强图像中的细节和边缘，使图像更加清晰。

实现的方法是通过卷积操作将每个像素的周围像素值加权相加，得到锐化后的图像。

总的来说，图像处理算法在C语言中的实现需要深入理解图像处理的基本原理和常用算法，编写高效的代码以实现各种图像处理功能。

通过学习和实践，可以提高对图像处理算法的理解和应用能力，进一步推动计算机视觉领域的发展和创新。

c语⾔数字图像处理（四）：灰度变换灰度变换灰度变换函数 s = T(r) 其中r为输⼊图像在(x, y)点处的灰度值，s为输出图像在(x, y)点处的灰度值灰度变换的作⽤上图所⽰的两幅T(s)函数的图像曲线，第⼀幅图可以增强图像对⽐度，第⼆幅图可以对图像进⾏⼆值化处理灰度变换函数反转函数1void reverse(short** in_array, short** out_array, long height, long width)2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = GRAY_LEVELS - in_array[i][j];6 }7 }最简单的灰度变换函数，将图像中的每个像素点处的颜⾊值反转，对于8位灰度图⽚，⽤255减去原灰度值原图反转图对数变换s = clog(1 + r) c为常数，本次测试中c取101void logarithm(short** in_array, short** out_array, long height, long width) 2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = (short)(10 * log((1 + in_array[i][j])));6 }7 }可以看出，对数变换降低了图像的对⽐度幂律（伽马）变换s = crγ其中 c 和γ为正常数其中γ<1时，降低对⽐度，γ>1时，提⾼对⽐度γ = 1.21void gamma(short** in_array, short** out_array, long height, long width)2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = (short)pow(in_array[i][j], 1.2);6 }7 }直⽅图均衡化直⽅图为离散函数h(r k) = n k, 其中r k是第k级灰度值，n k是图像中h灰度为r k的像素个数现在给出上⾯⼏幅图像的直⽅图可以明显看出，对⽐度越⾼的图像，直⽅图的分布越均衡，因此直⽅图均衡化算法可以显著提⾼图像对⽐度直⽅图均衡化算法推导（需⼀定⾼等数学及概率论知识）算法实现1void calculate_histogram(long height, long width, short **image, unsigned long histogram[]) 2 {3short k;4for(int i=0; i < height; i++){5for(int j=0; j < width; j++){6 k = image[i][j];7 histogram[k] = histogram[k] + 1;8 }9 }10 }1112void histogram_equalization(short** in_array, short** out_array, long height, long width)13 {14 unsigned long sum, sum_of_h[GRAY_LEVELS];15double constant;16 unsigned long histogram[GRAY_LEVELS] = {};1718 calculate_histogram(height, width, in_array, histogram);19 sum = 0;20for(int i=0; i < GRAY_LEVELS; i++){21 sum = sum + histogram[i];22 sum_of_h[i] = sum;23 }2425 constant = (double)(GRAY_LEVELS)/(double)(height*width);26for(int i = 0, k = 0; i < height; i++){27for(int j = 0; j < width; j++){28 k = in_array[i][j];29 out_array[i][j] = sum_of_h[k] * constant;30 }31 }32 }。