8种常用图像处理算法(函数)------以下所有函数均放在https://www.doczj.com/doc/ec19057130.html,p下
1.图像镜像
void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo()
{
//获取指向文档的指针
CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument();
//指向DIB的指针
LPSTR lpDIB;
//锁定DIB
lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());
//设置光标状态为等待状态
BeginWaitCursor();
//调用VertMirror函数镜像图象
if (VertMirror(lpDIB))
{
//设置文档修改标记
pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);
//更新所有视图
pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}
else
{
//提示信息
MessageBox("实现图象镜像失败!");
}
//解除锁定
::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());
//结束光标等待状态
EndWaitCursor();
}
* 函数名称:
*
* VertMirror()
*
* 参数:
*
* LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针
*
* 返回值:
*
* BOOL //镜像成功返回TRUE,否则返回FALSE。
*
* 说明:
*
* 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。
*
BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB)
{
//原图象宽度
LONG lWidth;
//原图象高度
LONG lHeight;
//原图象的颜色数
WORD wNumColors;
//原图象的信息头结构指针
LPBITMAPINFOHEADER lpbmi;
//指向原图象和目的图象的像素的指针
LPBYTE lpSrc,lpDst;
//平移后剩余图像在源图像中的位置(矩形区域)
CRect rectSrc;
//指向原图像像素的指针
LPBYTE lpDIBBits;
//指向复制图像像素的指针
LPBYTE lpNewDIBBits;
//内存句柄
HLOCAL h;
//循环变量
LONG i;
//图像每行的字节数
LONG lLineBytes;
//获取图象的信息头结构的指针
lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB;
//找到图象的像素位置
lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB);
//获取图象的宽度
lWidth=::DIBWidth(lpDIB);
//获取图象的高度
lHeight=::DIBHeight(lpDIB);
//获取图象的颜色数
wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB);
//计算图像每行的字节数
lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存,以保存新图像
h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes);
// 分配内存失败,直接返回
if (!h)
return FALSE;
// 锁定内存
lpNewDIBBits = (LPBYTE)LocalLock(h);
//如果是256色位图或真彩色位图
if(wNumColors==256||wNumColors==0)
{
//平移图像,每次移动一行
for(i = 0; i { //指向原图象倒数第i行像素起点的指针 lpSrc =(LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * i; //目标区域同样要注意上下倒置的问题 lpDst =(LPBYTE)lpDIBBits+lLineBytes * (lHeight-i-1) ; //备份一行 memcpy(lpNewDIBBits, lpDst, lLineBytes); //将倒数第i行像素复制到第i行 memcpy(lpDst, lpSrc, lLineBytes); //将第i行像素复制到第i行 memcpy(lpSrc, lpNewDIBBits, lLineBytes); } } else { AfxMessageBox("只支持256色和真彩色位图"); // 释放内存 LocalUnlock(h); LocalFree(h); return false; } // 释放内存 LocalUnlock(h); LocalFree(h); // 返回 return TRUE; } 2.旋转图像(含对话框这里对话框需要自己建立) void CCimageProcessingView::OnGeomRota() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 缩放比率 int iRotaAngle; // 创建对话框 CDlgGeoRota dlgPara; // 初始化变量值 dlgPara.m_iRotaAngle = 90; // 显示对话框,提示用户设定旋转角度 if (dlgPara.DoModal() != IDOK) { // 返回 return; } // 获取用户设定的平移量 iRotaAngle = dlgPara.m_iRotaAngle; // 删除对话框 delete dlgPara; //创建新DIB HDIB hNewDIB=NULL; //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用RotateDIB函数旋转DIB图象 hNewDIB=(HDIB)::RotateDIB(lpDIB,iRotaAngle); //旋转成功 if (hNewDIB) { //替换原来的DIB图象为新的DIB pDoc->ReplaceHDIB(hNewDIB); //更新DIB图象的大小和调色板 pDoc->InitDIBData(); //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //调节滚动视图大小 SetScrollSizes(MM_TEXT,pDoc->GetDocSize()); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象旋转失败!"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * * 函数名称: * * RotateDIB () * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * int iAngle * 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的旋转。 * ************************************************************************/ HGLOBAL WINAPI RotateDIB(LPSTR lpDIB,int iAngle) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //旋转后图象宽度 LONG lNewWidth; //旋转后图象高度 LONG lNewHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi,lpbmi0; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向旋转后图像(像素)的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; LPSTR lpNewDIB; //旋转后新的DIB句柄 HDIB hDIB; //循环变量 LONG i,j,i0,j0; //原图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //旋转后图像每行的字节数 LONG lNewLineBytes; //旋转角度的弧度 double fArcAngle; //旋转角度的正弦和余弦 float fSin,fCos; //旋转前图象四个角的坐标(以图象中心为坐标系原点) float fSrcX1,fSrcY1,fSrcX2,fSrcY2; float fSrcX3,fSrcY3,fSrcX4,fSrcY4; //旋转后图象四个角的坐标(以图象中心为坐标系原点) float fDstX1,fDstY1,fDstX2,fDstY2; float fDstX3,fDstY3,fDstX4,fDstY4; //两个中间量 float f1,f2; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //获取指向原位图信息头结构的指针 lpbmi0=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //计算原图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi0->biBitCount)); //将旋转角度从度转换到弧度 fArcAngle =(iAngle*PI)/180.0; //计算旋转角度的正弦 fSin = (float) sin(fArcAngle); //计算旋转角度的余弦 fCos = (float) cos(fArcAngle); //计算原图的四个角的坐标(以图像中心为坐标系原点)fSrcX1 = (float) (- (lWidth - 1) / 2); fSrcY1 = (float) ( (lHeight - 1) / 2); fSrcX2 = (float) ( (lWidth - 1) / 2); fSrcY2 = (float) ( (lHeight - 1) / 2); fSrcX3 = (float) (- (lWidth - 1) / 2); fSrcY3 = (float) (- (lHeight - 1) / 2); fSrcX4 = (float) ( (lWidth - 1) / 2); fSrcY4 = (float) (- (lHeight - 1) / 2); //计算新图四个角的坐标(以图像中心为坐标系原点) fDstX1 = fCos * fSrcX1 + fSin * fSrcY1; fDstY1 = -fSin * fSrcX1 + fCos * fSrcY1; fDstX2 = fCos * fSrcX2 + fSin * fSrcY2; fDstY2 = -fSin * fSrcX2 + fCos * fSrcY2; fDstX3 = fCos * fSrcX3 + fSin * fSrcY3; fDstY3 = -fSin * fSrcX3 + fCos * fSrcY3; fDstX4 = fCos * fSrcX4 + fSin * fSrcY4; fDstY4 = -fSin * fSrcX4 + fCos * fSrcY4; //计算旋转后的图像实际宽度 lNewWidth = (LONG) ( max( fabs(fDstX4 - fDstX1), fabs(fDstX3 - fDstX2) ) + 0.5); //计算旋转后的图像高度 lNewHeight = (LONG) ( max( fabs(fDstY4 - fDstY1), fabs(fDstY3 - fDstY2) ) + 0.5); //计算旋转后图像每行的字节数 lNewLineBytes = WIDTHBYTES(lNewWidth * lpbmi0->biBitCount); //计算两个常数 f1 = (float) (-0.5 * (lNewWidth - 1) * fCos - 0.5 * (lNewHeight - 1) * fSin + 0.5 * (lWidth - 1)); f2 = (float) ( 0.5 * (lNewWidth - 1) * fSin - 0.5 * (lNewHeight - 1) * fCos + 0.5 * (lHeight - 1)); //暂时分配内存,以保存新图像 hDIB=(HDIB)::GlobalAlloc(GHND, lNewHeight*lNewLineBytes+ *(LPDWORD)lpDIB+::PaletteSize(lpDIB)); //分配内存失败,直接返回 if (!hDIB) return NULL; //锁定内存 lpNewDIB = (LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB); //复制DIB信息头和调色板 memcpy(lpNewDIB,lpDIB,*(LPDWORD)lpDIB+::PaletteSize(lpDIB)); //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpNewDIB; //更新DIB图象的高度和宽度 lpbmi->biWidth=lNewWidth; lpbmi->biHeight=lNewHeight; //找到新DIB像素的起始位置 lpNewDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpNewDIB); //如果是256色位图 if(wNumColors==256) { //旋转后图像每行 for(i = 0; i { //旋转后图象每列 for(j=0;j { //指向图象第i行第j个像素的指针 lpDst =(LPBYTE)lpNewDIBBits + lNewLineBytes * (lNewHeight-1-i)+j; //计算每个像素点在原图象中的坐标 i0 = (LONG) (-((float) j) * fSin + ((float) i) * fCos + f2 + 0.5); j0 = (LONG) ( ((float) j) * fCos + ((float) i) * fSin + f1 + 0.5); // 判断是否在源图象范围之内 if( (j0 >= 0) && (j0 < lWidth) && (i0 >= 0) && (i0 < lHeight)) { // 指向源DIB图象第i0行,第j0个象素的指针 lpSrc = (LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i0) + j0; // 复制象素 *lpDst = *lpSrc; } else { // 对于源图中没有的象素,直接赋值为255 * ((LPBYTE)lpDst) = 255; } } } } //如果是24位真彩色位图 else if(wNumColors==0) { //旋转后图像每行 for(i = 0; i { //旋转后图象每列 for(j=0;j { //指向图象第i行第j个像素的指针 lpDst =(LPBYTE)lpNewDIBBits + lNewLineBytes * (lNewHeight-1-i)+3*j; //计算每个像素点在原图象中的坐标 i0 = (LONG) (-((float) j) * fSin + ((float) i) * fCos + f2 + 0.5); j0 = (LONG) ( ((float) j) * fCos + ((float) i) * fSin + f1 + 0.5); // 判断是否在源图象范围之内 if( (j0 >= 0) && (j0 < lWidth) && (i0 >= 0) && (i0 < lHeight)) { // 指向源DIB图象第i0行,第j0个象素的指针 lpSrc = (LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i0) + 3*j0; // 复制象素 memcpy(lpDst,lpSrc,3); } else { // 对于源图中没有的象素,直接赋值为255 memset(lpDst,255,3); } } } } else { AfxMessageBox("只支持256色和真彩色位图"); // 释放内存 GlobalUnlock(hDIB); GlobalFree(hDIB); return NULL; } // 返回 return hDIB; } 3.图像缩放(对话框自己建立) void CCimageProcessingView::OnGeomZoom() { // TODO: Add your command handler code here // 图像缩放 // 获取文档 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); // 指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; // 锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 缩放比率 float fXZoomRatio; float fYZoomRatio; // 创建对话框 CDlgGeoZoom dlgPara; // 初始化变量值 dlgPara.m_XZoom = 0.5; dlgPara.m_YZoom = 0.5; // 显示对话框,提示用户设定平移量 if (dlgPara.DoModal() != IDOK) { // 返回 return; } // 获取用户设定的平移量 fXZoomRatio = dlgPara.m_XZoom; fYZoomRatio = dlgPara.m_YZoom; // 删除对话框 delete dlgPara; // 创建新DIB HDIB hNewDIB = NULL; // 更改光标形状 BeginWaitCursor(); // 调用ZoomDIB()函数转置DIB hNewDIB = (HDIB) ZoomDIB(lpDIB, fXZoomRatio, fYZoomRatio); // 判断缩放是否成功 if (hNewDIB != NULL) { // 替换DIB,同时释放旧DIB对象 pDoc->ReplaceHDIB(hNewDIB); // 更新DIB大小和调色板 pDoc->InitDIBData(); // 设置脏标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); // 重新设置滚动视图大小 SetScrollSizes(MM_TEXT, pDoc->GetDocSize()); // 更新视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { // 提示用户 MessageBox("分配内存失败!", "系统提示" , MB_ICONINFORMATION | MB_OK); } // 解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 恢复光标 EndWaitCursor(); } /************************************************************************* * * 函数名称: * ZoomDIB() * * 参数: * LPSTR lpDIB - 指向源DIB的指针 * float fXZoomRatio - X轴方向缩放比率 * float fYZoomRatio - Y轴方向缩放比率 * * 返回值: * HGLOBAL - 缩放成功返回新DIB句柄,否则返回NULL。 * * 说明: * 该函数用来缩放DIB图像,返回新生成DIB的句柄。 * ************************************************************************/ HGLOBAL WINAPI ZoomDIB(LPSTR lpDIB, float fXZoomRatio, float fYZoomRatio) { // 源图像的宽度和高度 LONG lWidth; LONG lHeight; // 缩放后图像的宽度和高度 LONG lNewWidth; LONG lNewHeight; WORD wNumColors; // 缩放后图像的宽度(lNewWidth',必须是4的倍数) LONG lNewLineBytes; // 指向源图像的指针 LPBYTE lpDIBBits; // 指向源象素的指针 LPBYTE lpSrc; // 缩放后新DIB句柄 HDIB hDIB; // 指向缩放图像对应象素的指针 LPBYTE lpDst; // 指向缩放图像的指针 LPSTR lpNewDIB; LPBYTE lpNewDIBBits; // 指向BITMAPINFO结构的指针(Win3.0) LPBITMAPINFOHEADER lpbmi,lpbmi0; // 指向BITMAPCOREINFO结构的指针 LPBITMAPCOREHEADER lpbmc; // 循环变量(象素在新DIB中的坐标) LONG i; LONG j; // 象素在源DIB中的坐标 LONG i0; LONG j0; // 图像每行的字节数 LONG lLineBytes; // 找到源DIB图像象素起始位置 lpDIBBits = (LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); // 获取图像的宽度 lWidth = ::DIBWidth(lpDIB); // 获取图像的高度 lHeight = ::DIBHeight(lpDIB); wNumColors= ::DIBNumColors(lpDIB); lpbmi0=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; // 计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * (lpbmi0->biBitCount)); // 计算缩放后的图像实际宽度 // 此处直接加0.5是由于强制类型转换时不四舍五入,而是直接截去小数部分 lNewWidth = (LONG) (lWidth* fXZoomRatio + 0.5); // 计算新图像每行的字节数 lNewLineBytes = WIDTHBYTES(lNewWidth * (lpbmi0->biBitCount)); // 计算缩放后的图像高度 lNewHeight = (LONG) (lHeight * fYZoomRatio + 0.5); // 分配内存,以保存新DIB hDIB = (HDIB) ::GlobalAlloc(GHND, lNewLineBytes * lNewHeight + *(LPDWORD)lpDIB + ::PaletteSize(lpDIB)); // 判断是否内存分配失败 if (hDIB == NULL) { // 分配内存失败 return NULL; } // 锁定内存 lpNewDIB = (LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL) hDIB); // 复制DIB信息头和调色板 memcpy(lpNewDIB, lpDIB, *(LPDWORD)lpDIB + ::PaletteSize(lpDIB)); // 找到新DIB象素起始位置 lpNewDIBBits = (LPBYTE)::FindDIBBits(lpNewDIB); // 获取指针 lpbmi = (LPBITMAPINFOHEADER)lpNewDIB; lpbmc = (LPBITMAPCOREHEADER)lpNewDIB; // 更新DIB中图像的高度和宽度 if (IS_WIN30_DIB(lpNewDIB)) { // 对于Windows 3.0 DIB lpbmi->biWidth = lNewWidth; lpbmi->biHeight = lNewHeight; } else { // 对于其它格式的DIB lpbmc->bcWidth = (unsigned short) lNewWidth; lpbmc->bcHeight = (unsigned short) lNewHeight; } if(wNumColors==256) { // 针对图像每行进行操作 for(i = 0; i < lNewHeight; i++) { // 针对图像每列进行操作 for(j = 0; j < lNewWidth; j++) { // 指向新DIB第i行,第j个象素的指针 // 注意此处宽度和高度是新DIB的宽度和高度 lpDst = (LPBYTE)lpNewDIBBits + lNewLineBytes * (lNewHeight - 1 - i) + j; // 计算该象素在源DIB中的坐标 i0 = (LONG) (i / fYZoomRatio + 0.5); j0 = (LONG) (j / fXZoomRatio + 0.5); // 判断是否在源图范围内 if( (j0 >= 0) && (j0 < lWidth) && (i0 >= 0) && (i0 < lHeight)) { // 指向源DIB第i0行,第j0个象素的指针 lpSrc = (LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i0) + j0; // 复制象素 *lpDst = *lpSrc; } else { // 对于源图中没有的象素,直接赋值为255 * ((LPBYTE)lpDst) = 255; } } } } else if(wNumColors==0) {for(i = 0; i < lNewHeight; i++) { // 针对图像每列进行操作 for(j = 0; j < lNewWidth; j++) { // 指向新DIB第i行,第j个象素的指针 // 注意此处宽度和高度是新DIB的宽度和高度 lpDst = (LPBYTE)lpNewDIBBits + lNewLineBytes * (lNewHeight - 1 - i) + 3*j; // 计算该象素在源DIB中的坐标 i0 = (LONG) (i / fYZoomRatio + 0.5); j0 = (LONG) (j / fXZoomRatio + 0.5); // 判断是否在源图范围内 if( (j0 >= 0) && (j0 < lWidth) && (i0 >= 0) && (i0 < lHeight)) { // 指向源DIB第i0行,第j0个象素的指针 lpSrc = (LPBYTE)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i0) + 3*j0; // 复制象素 memcpy(lpDst,lpSrc,3); } else { // 对于源图中没有的象素,直接赋值为255 memset(lpDst,255,3); } } } } // 返回 return hDIB; } 4. 256位图=》灰度图 /************************************************************************* * * 函数名称: * On256tograyscale () * * 说明: * 该算法函数用来把256图像转化成灰度图像。 * ************************************************************************/ void CCimageProcessingView::On256tograyscale() { // TODO: Add your command handler code here // 获取文档指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); // 指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; // 指向DIB象素指针 LPSTR lpDIBBits; // 指向DIB的一个象素的指针 BYTE * lpSrc; // 颜色表中的颜色数目 WORD wNumColors; // 灰度映射表 BYTE bGrayMap[256]; //调色板索应循环变量 LONG i; // 图象高度循环变量 LONG ih; //图象宽度循环变量 LONG iw; // 图像宽度 LONG lWidth; // 图像高度 LONG lHeight; // 图像每行的字节数 LONG OneLineBytes; // 指向BITMAPINFO结构的指针(Win3.0) LPBITMAPINFO lpbmi; // 指向BITMAPCOREINFO结构的指针(OS/2) LPBITMAPCOREINFO lpbmc; // 表明是否是Win3.0 DIB的标记 BOOL bWin30DIB; lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 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(OS/2) lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB; // 锁定DIB // 获取DIB中颜色表中的颜色数目 wNumColors = ::DIBNumColors(lpDIB); // 判断是否是256色位图 if (wNumColors != 256) { MessageBox("不是256色位图!"); // 解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 返回 return; } // 更改光标形状 BeginWaitCursor(); // 判断是否是WIN3.0的DIB bWin30DIB = IS_WIN30_DIB(lpDIB); //将原图象的调色板转化为灰度调色板 //建立原调色板索引与灰度调色板索引的映射关系 for (i = 0; i < 256; i ++) { if (bWin30DIB) //对原256色调色板的每一表项计算对应的灰度值 bGrayMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed + 0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen + 0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5); // 建立灰度调色板 //红色分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i; // 绿色分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i; // 蓝色分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i; // 保留位 lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0; } else { //对原256色调色板的每一表项计算对应的灰度值 bGrayMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmc->bmciColors[i].rgbtRed + 0.587 * lpbmc->bmciColors[i].rgbtGreen + 0.114 * lpbmc->bmciColors[i].rgbtBlue + 0.5); //建立灰度调色板 // 红色分量 lpbmc->bmciColors[i].rgbtRed = i; // 绿色分量 lpbmc->bmciColors[i].rgbtGreen = i; // 蓝色分量 lpbmc->bmciColors[i].rgbtBlue = i; } } // 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 OneLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 更换原256色位图的每个象素的颜色索引 // 每行 for(ih = 0; ih < lHeight; ih++) { // 每列 for(iw= 0; iw < lWidth; iw++) // 指向DIB第ih行,第iw列的象素的指针 lpSrc = (BYTE*)lpDIBBits + OneLineBytes * (lHeight - 1 - ih) +iw; //对256色位图,其像素值是调色板索引值 //对灰度图,索引值就等于其灰度值 //映射调色板索引 *lpSrc = bGrayMap[*lpSrc]; } } // 替换当前调色板为灰度调色板 pDoc->GetDocPalette()->SetPaletteEntries(0,256, (LPPALETTEENTRY)lpbmi->bmiColors); // 设置脏标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); // 实现新的调色板 OnDoRealize((WPARAM)m_hWnd,0); // 更新视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); // 解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 恢复光标 EndWaitCursor(); } 5. 随机噪声 void CCimageProcessingView::OnRestoreRandomnoise() { // TODO: Add your command handler code here // 获取文档指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); // 指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; // 获取DIB图像并锁定 lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 更改光标形状 BeginWaitCursor(); // 调用RandomNoise函数对DIB进行加噪处理 if (::RandomNoise(lpDIB)) { // 设置脏标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); // 更新视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else // 提示用户 MessageBox("分配内存失败!"); } // 解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); // 恢复光标 EndWaitCursor(); } /************************************************************************* * * 函数名称: * * RandomNoise() * * 参数: * * LPSTR lpDIB // 指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL // 加入随机噪声操作成功返回TRUE,否则返回FALSE。 * * 说明: * * 该函数用来对256色位图和24位真彩色位图进行加入随即噪声操作。 * ************************************************************************/ BOOL WINAPI RandomNoise (LPSTR lpDIB) { // 图像宽度和高度 LONG lWidth,lHeight; // 指向图像像素的指针 LPSTR lpDIBBits; // 指向源图像的指针 LPSTR lpSrc; //循环变量 long i; long j; // 图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //指向图像信息头结构的指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //图像的颜色数 WORD wNumColors; //噪声 BYTE NoiseValue; // 计算图像每行的字节数 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //计算图像的高度和宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //找到图像像素的起始位置 lpDIBBits=::FindDIBBits(lpDIB); //计算图像的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * lpbmi->biBitCount); //生成伪随机种子 srand((unsigned)time(NULL)); //在图像中加噪 //如果是256色位图 if(wNumColors==256) { for (j = 0;j < lHeight ;j++) { for(i = 0;i < lWidth ;i++) { //随机的噪声值 NoiseValue=rand()/1024; // 指向源图像倒数第j行,第i个象素的指针 lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i; //在像素值中加入噪声值 *lpSrc = (BYTE)(((BYTE)*(lpSrc))*224/256 + NoiseValue); } } } //如果是24位真彩色位图 else if(wNumColors==0) { for (j = 0;j < lHeight ;j++) { for(i = 0;i < lWidth ;i++) { NoiseValue=rand()/1024; // 指向源图像倒数第j行,第i个象素的指针 lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + 3*i; //在每个像素的RGB分量中加入随机的噪声值 *lpSrc++ = (BYTE)(((BYTE)*(lpSrc++))*224/256 + NoiseValue); *lpSrc++ = (BYTE)(((BYTE)*(lpSrc++))*224/256 + NoiseValue); *lpSrc++ = (BYTE)(((BYTE)*(lpSrc++))*224/256 + NoiseValue); } } } //如果既不是256色位图也不是24 位真彩色位图,直接返回 else { AfxMessageBox("只支持256色位图和24位真彩色位图"); return false; } // 返回 return true; } 6.亮度调节 void CCimageProcessingView::OnEXPBright() { // TODO: Add your command handler code here CCimageProcessingDoc* pDoc=GetDocument(); LPSTR lpDIB=(LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL)pDoc->GetHDIB()); AdjustBrightness(lpDIB,-80); pDoc->SetModifiedFlag(true); OnDoRealize((WPARAM)m_hWnd,0); pDoc->UpdateAllViews(NULL); } /************************************************************************* * * 函数名称: * * AdjustBrightness () * * 参数: * * LPSTR lpDIB // 指向源DIB图像指针 * * int db * * BOOL //操作成功返回TRUE,否则返回FALSE。 * * 说明: * * 该算法函数用来对256色位图和24位真彩色位图进行亮度调整操作。 * 图像处理算法 随着科技的不断发展,数字图像处理得到了广泛的应用。图像 处理算法是数字图像处理领域中最重要的研究领域之一,它们能 够从一幅图像中提取出有用的信息。本文将会介绍一些常用的图 像处理算法。 1. 图像修复算法 在许多应用场景中,图像可能受到噪点、瑕疵、损坏、失真等 影响,这些影响会严重降低图像的质量和可用性。图像修复算法 的目标是通过复原被噪声、失真等影响破坏的图像,使其恢复到 原本的清晰度或者增强其可视化。 常用的图像修复算法有基于滤波的算法、插值算法和卷积神经 网络(CNN)等。其中,基于滤波的算法包括最常见的均值滤波、中值滤波、高斯滤波等;插值算法包括最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等。值得注意的是,卷积神经网络的优点在于它可 以通过学习数据的特征,实现自动图像修复的目的。 2. 图像分割算法 图像分割是将一幅图像分成若干个部分或区域,以获得图像中 物体的轮廓、形状、色彩、纹理等特征,是图像处理领域中的关 键技术之一。图像分割不仅在医学、遥感等领域有很广泛的应用,还可以用于人脸识别、图像分类等领域。 常用的图像分割算法主要包括阈值分割、边缘分割、区域增长 算法和基于聚类的分割算法等。在阈值分割算法中,需要将图像 转换为灰度图像,并确定一个灰度值作为分割阈值,通过比较像 素与阈值的关系,在图像上进行二值化。边缘分割算法是根据图 像中物体的不同物理特征提取物体的边缘,然后通过边缘将物体 进行分割。在区域增长算法中,将图像上所有像素点作为种子点,通过像素点与种子点之间的相似度来进行某个像素点的区域扩展。基于聚类的分割算法则是将图像像素进行聚类,归纳出不同的类别,并以此进行图像分割。 3. 图像几何校正算法 在实际应用场景中,由于摄像机的位置、角度、校正参数等因 素的影响,图像可能会呈现出不同程度的畸变。为了消除这些影响,需要利用图像几何校正算法对图像进行校正和纠正。 Python中的图像处理算法 Python是一种多用途、高级编程语言,其广泛的应用领域之一是 图像处理。Python中的图像处理算法可以通过各种库和模块进行实现,如NumPy、OpenCV、Pillow等。本文将讨论Python中常用的一些图像 处理算法及其应用。 一、图像处理算法概述 图像处理算法可以简单地理解为对图像进行数字处理以改善图像 品质、减小噪声、增强图像特征等。图像处理算法一般分为以下几个 类别: 1.图像增强算法:主要是通过一些处理操作来使图像在感觉和视 觉上变得更好,如平滑、增强图像的对比度等,常用的算法有均值平滑、高斯平滑、中值滤波等。 2.图像分割算法:是将图像划分为若干互不重叠的区域,其中每 个区域具有一定的特征。相应地,最常用的算法是阈值分割,基于k- 均值聚类和分水岭算法等。 3.特征提取算法:通常是根据图像的某些特征提取图像的某些特性,如边缘检测、角点检测、SIFT特征提取等,这类算法主要是为了后续的分类、识别和跟踪等过程。 4.目标检测算法:主要是利用现有的知识和特征来在一幅图像中快速地检测出待检测的对象,常见的算法有Haar特征和AdaBoost算法、卷积神经网络等。 5.图像识别算法:常常是通过机器学习算法对某种图像进行分类和识别,主要有支持向量机、主成分分析等。 二、常用图像处理算法 1.图像平滑算法 图像平滑算法主要是通过对一张图像进行滤波和去噪,使得图像看起来更加清晰和干净。常用的平滑算法包括均值滤波、高斯平滑和中值滤波。其中,均值滤波可以消除图像中的高频噪声,但是会使得图像的边缘产生模糊;高斯平滑则可以解决这个问题,不过需要选择合适的方差进行模糊处理,否则依然会有图像的明显模糊。此外,中值滤波常常用于处理椒盐噪点,可以有效地去除大部分的噪点,但是 图像处理中的基本算法和技巧图像处理是一门非常重要的技术,它对于各种领域都有着广泛的应用。而在图像处理中,基本算法和技巧是非常关键的。接下来,我们将会详细地介绍几种常用的基本算法和技巧。 一、图像滤波 图像滤波是一种常用的图像处理方法,它可以用来去除图像中的噪点和平滑图像等。在图像滤波中,常用的滤波器有高斯滤波器和中值滤波器。 高斯滤波器是一种线性滤波器,它可以对图像进行平滑处理。在高斯滤波器中,通过调整高斯核的大小和标准差来控制平滑的程度。一般情况下,高斯核的大小和标准差越大,平滑程度就越高。而中值滤波器则是一种非线性滤波器,它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。 二、图像变换 图像变换是指对图像进行变形、旋转和缩放等操作。在图像变换中,常用的方法有仿射变换和透视变换。 仿射变换是指在二维平面上对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作,使得变换后的图像与原始图像相似。而透视变换则是仿射变换的一种扩展,它可以对三维物体进行投影变换,并将其映射为二维图像。 三、图像分割 图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的子区域的过程。其 目的是为了提取图像的某些特征,如边缘、轮廓和区域等。在图 像分割中,常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。 阈值分割是指通过设置灰度值的阈值,将图像中的像素分为两类:前景和背景。区域生长则是通过确定种子点,逐步生长出与 之相邻的图像区域。而边缘检测则是通过寻找图像中的边缘,来 分割出图像的各个部分。 四、图像识别 图像识别是指通过对图像中的特征进行鉴别,从而实现对该图 像的识别。在图像识别中,常用的方法有模板匹配、特征提取和 分类器学习等。 模板匹配是指将一个已知的区域模板与待识别图像进行匹配, 从而找到与该模板最相似的区域。特征提取则是指通过对图像中 的特征进行分析和提取,来实现对图像的识别。而分类器学习则 是通过对大量的样本进行学习和分类,来实现对图像的自动识别。 以上就是图像处理中的基本算法和技巧,它们在实际应用中都 有着非常广泛的应用。通过了解和掌握这些基本技术,我们可以 更加高效地进行图像处理。 图像处理算法在工业检测中的应用教程 随着科技的不断发展,图像处理算法在工业检测领域扮演着越来越重要 的角色。利用图像处理算法可以对工业场景中的图像进行分析和处理,从而 实现自动化、高效率的工业检测。本文将介绍几种常见的图像处理算法,并 探讨它们在工业检测中的应用。 一、边缘检测算法 边缘检测算法是图像处理中最常用的算法之一,它可以有效地提取出图 像中物体的边缘信息。在工业检测中,边缘检测算法常被用于检测产品的轮廓、缺陷或边界。常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算法。 Sobel算子可以通过检测图像中像素灰度变化的强弱程度来实现边缘检测。它将每个像素与其周围像素进行卷积,得到水平和垂直方向的梯度。通过计 算梯度幅值和方向,可以找到图像中的边缘。 Laplacian算子则是通过对图像进行二阶微分来检测边缘。它可以通过计 算图像中像素的二阶导数来确定图像中的边缘。Laplacian算子在边缘检测中可以提供更精确的边缘信息,但也容易受到图像噪声的影响。 Canny算法则是一种综合利用梯度信息和非极大值抑制的边缘检测算法。它首先通过计算图像的梯度幅值和方向来找到潜在的边缘点,然后利用非极 大值抑制去除不必要的弱边缘。Canny算法在工业检测中常被用于高精度的 边缘检测任务。 二、模板匹配算法 模板匹配算法是一种通过计算图像中相似区域的方法来实现物体检测和 识别的算法。在工业检测领域,模板匹配算法常被用于产品零件的定位、表 面缺陷的检测等任务。常见的模板匹配算法包括相关性匹配、均方差匹配和 归一化互相关匹配。 相关性匹配是通过计算两个图像区域之间的相关系数来确定它们的相似度。相关系数越接近1,说明两个图像区域越相似。均方差匹配则是通过计 算两个图像区域的像素灰度值之差的平方和来确定它们的相似度。相似度越低,说明两个图像区域越相似。 归一化互相关匹配是一种计算图像区域之间相似度的常用方法。它通过 计算两个图像区域之间的互相关系数来确定它们的相似度。互相关系数越接 近1,说明两个图像区域越相似。 三、形状匹配算法 形状匹配算法是一种通过比较图像中物体的几何形状的方法来实现物体 检测和识别的算法。在工业检测中,形状匹配算法常被用于检测产品的形状、轮廓和尺寸。常见的形状匹配算法包括Hu矩、Zernike矩和模板扩展算法。 Hu矩是一种通过对二值图像中物体的几何形状进行描述的方法。它利用 图像的归一化中心距来计算物体的七个不变矩。这些不变矩可以用于比较图 像中物体的形状,并实现物体的检测和识别。 Zernike矩是一种基于正交多项式的形状描述方法,它可以在较高的旋转、缩放和平移不变性下对图像进行形状匹配。Zernike矩可以通过计算图像的 归一化重心位置和多项式系数来实现形状的描述。 遥感图像处理中的常见算法和软件 遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行分析和处理的过程。这项技术广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域。在遥感图像处理中,有许多常见算法和软件被广泛采用,以提高图像的质量和解译能力。 一、图像预处理算法 图像预处理是遥感图像处理的第一步,其目的是去除图像中的噪声和其他无关信息,提高图像的质量。常用的图像预处理算法包括: 1. 均值滤波:通过计算图像像素周围一定区域内像素的平均值来平滑图像并抑制噪声。 2. 中值滤波:将像素周围一定区域内的像素值排序,选取其中位数作为该像素的值,以达到去除噪声的效果。 3. 边缘增强:通过应用边缘检测算法,如Canny算法或Sobel算法,来突出图像中的边缘特征。 二、图像分类算法 图像分类是将遥感图像中的像素按其所属类别进行划分的过程。常见的图像分类算法包括: 1. 最大似然分类法:基于统计学原理,采用贝叶斯决策理论,将图像像素按其灰度值或其他特征进行分类。 2. 支持向量机:通过构建一个最优的超平面来实现对图像像素的分类,具有较强的泛化能力。 3. 随机森林:通过构建多个决策树,取其投票结果来划分图像像素的类别。 三、图像变换算法 图像变换是指将图像从一个颜色或空间域变换到另一个颜色或空间域的过程。 常见的图像变换算法包括: 1. 傅里叶变换:将图像从空间域变换到频率域,从而能够对图像进行频谱分析 和滤波操作。 2. 小波变换:通过将图像分解为不同尺度的频带,利用小波函数的局部性特点,能够更好地描述图像的结构和纹理特征。 3. 离散余弦变换:利用图像中像素值的相关性,将图像从空间域变换到频率域,并能够通过量化和编码来实现图像的压缩。 四、常见遥感图像处理软件 1. ENVI:ENVI是一种功能强大的遥感图像处理和分析软件,具有丰富的遥感 分析工具和算法。 2. ERDAS IMAGINE:ERDAS IMAGINE是一款广泛应用的遥感图像处理和 GIS软件,具有可视化、分析和集成的功能。 3. PCI Geomatica:PCI Geomatica是一款集成遥感图像处理和GIS功能的软件,提供了广泛的图像处理和分析工具。 总之,遥感图像处理中的常见算法和软件对于提高图像质量和解译能力具有重 要作用。熟练掌握这些算法和软件,能够更好地利用遥感图像进行地理信息分析和应用。希望通过本文所介绍的内容,能够对遥感图像处理有一个初步的了解,以便进一步应用和研究。 医学影像处理常见算法介绍 医学影像处理是指将医学图像通过计算机技术进行处理和分析,以研究和诊断患者的病情。医学影像处理算法类别繁多,本文将 针对常见的算法进行介绍。 一、图像增强算法 图像增强算法用于提高图像的视觉效果,使图像更具有清晰度 和对比度。其中,灰度拉伸技术是最为常见的图像增强算法之一,其基本原理是通过调整图像像素的灰度级别来增强图像的对比度 和亮度。图像的灰度值是非常重要的一个指标,可以通过调整灰 度值的分布范围来使图像具有更高的视觉可分性。 二、图像分割算法 图像分割算法用于将医学图像中具有特定生物学意义或特征的 区域单独提取出来。其中,阈值分割是最常用的分割算法之一, 其基本原理是通过设定一定的灰度值阈值,将图像中的像素分为 两组,一组大于或等于阈值,另一组小于阈值。此外,还有区域 生长分割、水平线分割等算法。 三、图像配准算法 图像配准算法是将不同的图像进行对齐的一种处理方法。医学 图像在不同时间、不同视角或不同成像设备下获取可能会产生不 同位置或大小的误差,这时需要对图像进行配准。其中,基于特 征点匹配的配准算法是最为常用和有效的方法之一。 四、形态学处理算法 形态学处理算法可以对医学图像进行腐蚀、膨胀、开操作、闭 操作等处理,进而实现对图像的分割、增强等功能。形态学变换 的基本原理是通过基于结构元素进行像素运算,改变图像的形状 和结构。 五、滤波算法 滤波算法是用于去除图像中噪声、减少图像细节等目的的算法。其中,中值滤波是最为常见的滤波算法之一,其基本思想是将图 像中每一个像素的邻域灰度值进行排序,然后取中间值作为该像 素的新灰度值。 六、特征提取算法 特征提取算法是从医学图像中提取出具有特定形态、大小、密 度等特点的区域或者特征点。其中,常见的算法包括主成分分析、小波变换等。 七、神经网络算法 神经网络算法可以通过对大量训练数据的学习,自动地提取出 医学图像中的特征,并输出正确的医学图像诊断结果。在医学图 像文献分类、疾病诊断等方面,已经得到了广泛的应用。 总结 医学影像处理算法的发展,为医学诊断和研究提供了强有力的 支撑。通过对常见的算法进行了介绍,相信读者已经对医学影像 处理算法有了初步的了解,未来的发展将会更加细致和精准。 在计算机视觉中使用的常见图像处理算法 计算机视觉是计算机科学领域中一个重要的研究方向,旨在让计算机能够像人类一样理解和处理图像信息。在计算机视觉中,常常会使用各种图像处理算法来处理和分析图像数据,以实现目标检测、图像分类、图像分割等任务。本文将介绍一些计算机视觉中常见的图像处理算法。 其中,最为经典的图像处理算法之一是边缘检测算法。边缘是图像中两个具有大幅度灰度变化的区域之间的分界线,边缘检测算法可以对图像中的边缘进行检测和提取。其中,Canny算法是最为常用的边缘检测算法之一。它基于图像的梯度变化,并通过阈值来检测和连接边缘。Canny算法能够提取出清晰、连续的边缘,并对噪声有较好的鲁棒性。 除了边缘检测算法,图像处理中还常用到的一种算法是图像滤波。图像滤波能够对图像进行平滑处理、降噪或者增强某些特定的图像细节。常见的图像滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。均值滤波算法通过计算图像某一区域内像素的平均值来实现平滑处理,适用于去除高斯噪声。中值滤波算法通过计算图像某一区域内像素的中值来实现平滑处理,并适用于去除椒盐噪声。高斯滤波算法通过计算图像某一区域内像素的加权平均值来实现平滑处理,其中权重由高斯分布函数决定。 在目标检测和图像分类等任务中,常常需要使用特征提取算法来寻找图像中的特定模式或者特征。其中,最常用的特征提取算法之一是Haar特征。Haar特征是一种基于图像亮度差异的局部特征描述子,通过计算不同大小和位置的矩形区域之间的灰度差异程度来描述图像中的特征。Haar特征计算简单高效,且具有较好的区分度和鲁棒性,因此被广泛应用于人脸检测等领域。 此外,图像分割是计算机视觉中的重要任务之一,其目的是将图像分割成多个具有相似特征的区域。而常用的图像分割算法之一是基于聚类的分割算法,如K 均值聚类算法。K均值聚类算法通过迭代计算样本点到各个聚类中心的距离,将样 图像处理中的数学算法 图像处理是一个复杂的过程,它需要运用数学算法来处理图像 中的各种信息。这些算法可以实现图像的去噪、平滑、增强、分割、匹配等功能。本文将介绍一些常用的图像处理算法,包括小 波变换、奇异值分解、最小二乘法、K-means算法、纹理分析等。 一、小波变换 小波变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学算法。它可 以将图像分解为不同频率范围的小波系数,从而实现对图像的去噪、平滑、特征提取等操作。小波变换在图像处理中应用广泛, 特别是在去噪方面有着独特的优势。小波变换可以将图像矩阵分 解成多组小波系数,其中较高频率的小波系数表示图像中的细节 信息,较低频率的小波系数表示图像中的模糊信息。通过对小波 系数的分析和处理,可以实现对图像的特定操作。 二、奇异值分解 奇异值分解(SVD)是一种将矩阵分解为三个部分的数学算法,其中一个矩阵是一个对角矩阵,它的对角线上的元素称为奇异值。 奇异值对应了原始矩阵中的主要信息,可以用来构建一个低维矩阵,从而实现图像的压缩和降噪。奇异值分解可以实现对图像中 重要信息的提取和过滤,从而实现图像的压缩和去噪。 三、最小二乘法 最小二乘法是一种寻找最优曲线拟合的数学方法,它的目标是 通过一个最优拟合函数来表达数据的真实规律。在图像处理中, 最小二乘法可以用来寻找图像中的相关特征,从而实现对图像的 分割和特征提取。最小二乘法可以通过对图像中的像素点进行拟 合来得到相应的参数,从而实现对图像中相关特征的描述和分析。最小二乘法在图像处理中常常用于线性回归和图像灰度直方图均 衡化等操作。 四、K-means算法 K-means算法是一种将数据划分为多个簇的聚类算法,它可以 帮助识别图像中的不同区域,并实现对图像区域的分割和聚类。 K-means算法通常可以用来处理灰度图像、二元图像和多光谱图 像等。K-means算法通过寻找多个空间点之间的相似性,来得到 8种常用图像处理算法(函数)------以下所有函数均放在https://www.doczj.com/doc/ec19057130.html,p下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败!"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称: * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE,否则返回FALSE。 * * 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置(矩形区域) CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存,以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败,直接返回 if (!h) 医学影像图像处理的算法与方法在现代医学领域,影像学成为了一项重要的技术,用于诊断和治疗 疾病。而其中,医学影像图像的处理则起到了至关重要的作用。医学 影像图像处理的算法与方法的发展,极大地提升了图像的质量和清晰度,为医生们提供了更准确的诊断结果。 一、传统的医学影像图像处理方法 传统的医学影像图像处理方法主要基于数学和统计学的原理。其中,最为常见的是图像去噪、增强、分割、重建等。 图像去噪旨在降低影像中的噪声干扰,提升图像的清晰度。常用的 去噪方法有均值滤波、中值滤波和小波变换等。均值滤波通过计算像 素周围像素的均值来平滑图像,中值滤波则通过计算像素周围像素的 中位数,而小波变换可以通过对不同尺度的频域进行分析,实现图像 的去噪。 图像增强旨在提高图像的对比度和细节,使医生们更容易观察和诊断。主要包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波等方法。直方图均衡化 通过重新分配图像的灰度级,使得图像的对比度增加。灰度拉伸则通 过将图像的灰度范围映射到更广泛的范围,进一步增加对比度。 图像分割旨在将图像中的不同组织或结构分离出来,以进行进一步 的分析和处理。常用的分割方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。阈值分割通过设置合适的灰度阈值,将图像中不同灰度的像素分开。 区域生长则通过选择一个种子点,并根据一定的准则逐步将相邻的像素合并在一起,形成一个区域。边缘检测则旨在检测图像中的边缘。 图像重建旨在将断层扫描图像进行三维重建,以提供更多的信息和细节。主要包括滤波重建、迭代重建和模型重建等。滤波重建通过对投影数据进行滤波,然后通过反投影得到重建图像。迭代重建则通过迭代更新投影数据和重建图像,最终得到重建结果。模型重建则利用数学模型对投影数据进行重建。 二、深度学习在医学影像图像处理中的应用 近年来,深度学习技术的快速发展,为医学影像图像处理带来了全新的突破。深度学习算法通过构建多层神经网络,可以对海量的医学影像数据进行训练和学习,从而实现自动化的图像处理和分析。 深度学习在医学影像图像处理中的应用主要包括图像分类、目标检测和分割等。其中,图像分类旨在将医学影像图像分为不同类别,如良性和恶性病变等。目标检测则旨在在医学影像中检测和定位出感兴趣的区域,如病灶或器官。分割则旨在将医学影像中的不同组织或结构分离出来。 深度学习的优势在于可以自动学习特征,无需手动提取。通过构建深层网络,可以提取出医学影像中的复杂特征,从而实现更准确的分类、检测和分割。此外,深度学习还可以利用大规模的医学影像数据进行训练,进一步提高模型的性能和泛化能力。 图像处理算法的使用教程 图像处理算法在现代科技领域占据了重要的地位。它被广泛应用于数字图像的增强、压缩、分割、识别等方面。本教程将介绍图像处理算法的基本原理和常见的应用,帮助读者快速上手、理解和应用这些算法。 一、图像预处理算法 1. 图像去噪算法 图像去噪算法用于降低图像中的噪声,并提高图像的质量。常用的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来减少噪声,适用于噪声较小的图像。中值滤波通过计算像素周围邻域像素的中值来减少噪声,适用于噪声较大的图像。高斯滤波通过计算像素周围邻域像素的加权平均值来减少噪声,适用于噪声呈正态分布的图像。 2. 图像增强算法 图像增强算法用于改善图像的视觉效果和可视化细节。常用的增强算法包括直方图均衡化、对比度增强等。直方图均衡化可以使图像的直方图分布更均匀,增加图像的对比度和亮度。对比度增强可以提高图像中相邻像素之间的差异,使图像更加清晰和鲜明。 二、图像压缩算法 1. 无损压缩算法 无损压缩算法用于将图像数据进行压缩,降低存储和传输的成本, 同时保留原始图像的完整性和质量。常用的无损压缩算法包括 Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch (LZW) 编码等。Huffman编码通过统 计图像中每个像素值的出现概率来生成对应的编码表,利用较少的位 数表示出现频率较高的像素值,从而实现数据压缩。LZW编码通过建 立一个字典表,将连续出现的像素值序列用短的编码来表示,从而实 现数据的压缩。 2. 有损压缩算法 有损压缩算法用于将图像数据进行压缩,并在压缩过程中牺牲一定 的图像质量。常用的有损压缩算法包括JPEG、JPEG2000、WebP等。JPEG算法通过色彩空间转换、离散余弦变换、量化和熵编码等步骤来 实现图像的压缩。JPEG2000算法在JPEG的基础上引入小波变换、运 动补偿等技术,使得压缩率更高,图像质量更好。WebP算法是Google 开发的一种新型图像压缩格式,它结合了有损和无损压缩算法的优势,具有较高的压缩率和较好的图像质量。 三、图像分割算法 图像分割算法用于将图像分割成若干区域,将图像中不同的目标和 背景区分开来,为后续的图像处理和分析提供基础。常用的图像分割 算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。阈值分割通过设置合适 的阈值,将图像转化为二值图像,使目标和背景区域二值化。边缘检 测通过检测图像中像素值变化较大的边缘点,实现图像的分割。区域 算法在图像处理中的应用 图像处理是计算机科学中的一个重要领域,它涵盖了许多技术和方法,其中算法起到了关键作用。在现代社会中,图像处理应用得越来越广泛,它被应用于医疗、安防、农业、艺术等领域,使得我们的生活更加便利和美好。那么,在图像处理中,算法有哪些应用呢? 1. 图像分类 在处理大量的图像数据时,如何对图像进行分类是一个重要问题。常用的算法有神经网络算法、支持向量机算法、最近邻分类算法等。这些算法将图像分为多个类别,并对每个类别分别分配标签,以便更好地识别和理解图像内容。 2. 目标检测和跟踪 在现实生活中,图像中可能会存在一些目标,如人、动物、车辆等,如何检测和跟踪这些目标也是图像处理的一个重要应用。针对这一问题,研究人员提出了很多算法,如基于背景差分的移动目标检测算法、基于神经网络的目标检测算法、卡尔曼滤波跟 踪算法等。这些算法在实际应用中可用于视频监控、自动驾驶、机器人导航等方面。 3. 图像增强 图像增强算法是指通过改变图像的某些属性来提高图像质量,例如改变图像的亮度、对比度、锐度等。图像增强技术广泛应用于医学图像、卫星图像和信号处理等领域。其中,常用的算法包括直方图均衡化算法、拉普拉斯算子增强算法、傅里叶变换增强算法等。 4. 图像分割 图像分割是指将一张图像分割成多个区域或物体,以便更好地分析和理解图像。在医学诊断、机器人视觉、遥感图像处理等领域中,图像分割技术具有重要意义。针对这一问题,常用的算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割算法、基于边界的分割算法等。 5. 图像重建 图像重建是指通过一些数学模型,利用已有的图像信息重新生成新的图像。图像重建技术广泛应用于医学诊断中,例如通过计算机断层扫描重建三维图像。在音频信号处理和压缩图像领域,图像重建技术也有广泛应用。其中,高斯混合模型算法、小波变换算法等是重要的图像重建算法。 总结 以上就是在图像处理中常用的五个算法:图像分类、目标检测和跟踪、图像增强、图像分割、图像重建。这些算法应用不仅可以使处理后的图像更加形象、清晰、准确,也可以帮助我们更好地理解和分析图像信息。在未来,随着计算机科学和技术的不断发展,我们相信这些算法将有更广泛的应用,为我们带来更好的生活体验。 图像处理中的图像旋转算法在日常生活和工作中,我们经常需要对图像进行旋转操作,比如将图片调整成合适的方向以便阅读,或者根据需求将图像进行合适的旋转。而在图像处理、计算机视觉等领域中,这种操作更是十分常见。本文将主要探讨一些常见的图像旋转算法及其优缺点。 一、旋转的原理 在介绍旋转算法之前,我们先简单了解一下旋转的原理。对于一个平面上的点(x,y),我们可以通过对其坐标系进行旋转操作,得到一个新的坐标(x',y')。其中,旋转角度为θ,坐标轴的转向和选取的方向有关。 以顺时针方向旋转为例,我们可以根据以下公式计算得到旋转后的新坐标: x' = x*cosθ + y*sinθ y' = -x*sinθ + y*cosθ 在图像旋转中,我们需要考虑的是如何确定旋转中心的位置以及旋转后图像的大小。 二、最近邻插值法 最近邻插值法是一种常用的图像缩放和旋转方法。其原理相对简单,即将旋转后的图像中每个像素点的值设置为最邻近像素点的值。 举个例子,在图像中选择一个点进行旋转时,我们可以根据该点与旋转中心之间的距离和旋转角度,计算得到新的坐标值,并将该坐标的像素赋值给旋转后的图像。 最近邻插值法的实现简单,效率较高,但其缺点是会导致图像出现锯齿状的边缘效果,因此适用于图像缩小操作,不适用于精度要求较高的图像旋转。 三、双线性插值法 双线性插值法是一种常见的图像插值方法,其原理是在旋转后 的图像中对每个像素点进行位置插值,以得到其对应像素的值。 具体来说,我们可以根据旋转后的坐标位置,找到其在原图像 中最邻近的四个像素点,然后根据这四个像素点之间的加权平均值,计算出旋转后该位置的像素值。 相较于最近邻插值法,双线性插值法能够更好地处理边缘效果,但其缺点是会导致图像出现模糊的效果,因此需要根据实际情况 选择使用。 四、双立方插值法 双立方插值法与双线性插值法类似,但其加权平均值的计算方 式不同。它不仅考虑了最邻近的四个像素点,还同时考虑了它们 周围的16个像素点。 该方法计算量较大,但能够更好地处理图像中的亮度、颜色等 特征,因此适用于精度要求较高的旋转操作。 遥感图像处理的基本方法与算法解读 一、引言 遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法,探讨其原理和应用。 二、遥感图像预处理 遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步,主要目的是去除图像中的噪声和干扰,提高图像的可用性。常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。 1. 边缘增强 边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。这些算子能够检测出图像中的边缘特征,从而使图像更加清晰。 2. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。通过对图像的灰度直方图进行变换,使得图像中的像素分布更加均匀,从而使得图像更加清晰和易于分析。 3. 空间滤波 空间滤波是一种常用的图像平滑方法,通过对图像进行滤波操作,可以去除图像中的噪声和干扰。常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。三、遥感图像分类 遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。常用的图像分类方法包 括基于像素的分类和基于对象的分类。 1. 基于像素的分类 基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。常用 的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。这些算法能够根据像素的特征进行分类,从而对图像进行分割和分析。 2. 基于对象的分类 基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象,然后根据对象的特征 进行分类的方法。常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。这些算法能够更好地保留图像中的空间信息,从而提高分类的准确性。 四、遥感图像变化检测 遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异,来检测地表发生的变 化情况。主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。 1. 基于像素的变化检测 基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。常用的 基于像素的变化检测算法有差异分析方法、主成分分析和基于阈值的方法。 2. 基于对象的变化检测 基于对象的变化检测是将多幅遥感图像聚合成一组对象,然后根据对象的特征 进行比较的方法。常用的基于对象的变化检测算法有基于区域的变化检测和基于形态学的变化检测。 五、遥感图像分类与变化检测的应用 遥感图像分类与变化检测在许多领域都有广泛的应用。 数字图像处理算法探究 随着科技的不断进步,数字图像处理越来越受到关注。数字图 像处理是通过电子手段对图像进行增强、修复、压缩等操作,以 达到更好的视觉效果。而其中最关键的部分就是数字图像处理算法。本文将探究数字图像处理中的几种重要算法。 一、图像滤波 图像滤波是数字图像处理中最基础的算法之一。滤波操作通过 改变图像中每一个像素点的像素值来实现对图像进行增强或去噪 等操作。在滤波操作中,常用的算法有最大值滤波、最小值滤波、平均值滤波、中值滤波等,它们各自适用于不同情况下的图像处 理需求。 最大值滤波将当前像素周围的像素值中最大的像素值作为当前 像素的像素值,常常用于去除图像中的细节信息。最小值滤波则 相反,将当前像素周围的像素值中最小的像素值作为当前像素的 像素值,常用于强化图像的细节信息。平均值滤波则是用当前像 素周围的像素值的平均值作为当前像素的像素值,可以平滑图像,减少噪声影响。中值滤波是将当前像素周围的像素值按照大小排 序后选择中间值作为当前像素的像素值,可以有效去除椒盐噪声等干扰。 二、边缘检测 边缘检测是数字图像处理中的重要算法之一。边缘检测算法的目的是寻找图像中像素值变化最剧烈的位置,以达到凸显图像边缘的目的。一般情况下,边缘检测可以分为三个步骤:平滑、梯度计算和非极大值抑制。 平滑是为了消除噪声及其他细节信息。梯度计算是为了求出像素值变化的大小和方向。非极大值抑制是为了将梯度方向上的非最大值像素去除,从而保留图像中的边缘信息。 常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子等。Sobel算子和Prewitt算子是线性算子,其核心在于将原图像的像素点与特定的卷积核进行卷积运算,以产生边缘响应。而Canny算子则是非线性算子,其主要特点是具有高精度、低误判的边缘定位能力,常常被用来进行目标识别等高级操作。 计算机软件开发中的图像处理算法的使用 技巧 图像处理算法在计算机软件开发中起到了非常重要的作用。通过使用合适的图像处理算法,我们可以对图像进行增强、滤波、分割等各种操作,从而改善图像质量,提取目标信息,并为后续的应用提供更好的输入。本文将介绍几种常用的图像处理算法,并讨论它们的使用技巧。 1. 图像增强算法 图像增强算法用于改善图像的视觉效果,使其更清晰、更鲜明。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。使用这些算法时,开发者应注意以下几点: - 对图像进行预处理,以确保图像的动态范围适合进行增强操作。例如,可以使用灰度拉伸等方法将图像的动态范围拉伸到更合适的范围。 - 根据实际需求选择适当的增强算法。不同的算法对不同类型的图像有效果。例如,直方图均衡化适用于灰度图像,而对比度增强适用于彩色图像。 - 在增强操作后,应对图像进行后处理,以减少算法引入的噪声和伪影。一些常见的后处理方法包括低通滤波和中值滤波。 2. 图像滤波算法 图像滤波算法用于平滑图像,去除噪声和细节信息。常见的图像滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。开发者在使用这些算法时,需要注意以下几点: - 根据需要选择合适的滤波算法。均值滤波适合去除高频噪声,中值滤波适合去除脉冲噪声,高斯滤波适合平滑图像并保留边缘信息。 - 合理选择滤波尺寸。滤波尺寸越大,图像越平滑,但也会导致细节信息的丢失。因此,需要根据应用的需求和图像的特点选择合适的滤波尺寸。 - 对于实时处理的应用,需要考虑滤波算法的计算效率。一些快速的滤波算法,如快速均值滤波和快速中值滤波,可以减少计算时间。 3. 图像分割算法 图像分割算法用于将图像划分为不同的区域或对象,以便进行目标检测、目标跟踪等应用。常见的图像分割算法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。使用图像分割算法时,需要注意以下几点: - 确定分割的目标。不同的算法适用于不同的目标。例如,阈值分割适用于分割具有明显灰度差异的区域,而边缘检测适用于分割具有强边缘的对象。 - 根据图像的特点选择合适的参数。例如,在阈值分割中,需要选择合适的阈值;在区域生长中,需要选择合适的生长条件。 - 对于复杂的图像,可以考虑使用多种分割算法进行组合。例如,可以先使用边缘检测进行初步分割,再使用区域生长进行细分。 总结起来,计算机软件开发中的图像处理算法是一个复杂而广阔的领域。在使用这些算法时,我们需要根据实际需求和图像的特点选择合适的算法, 并注意参数的选择和后处理的操作。只有熟练掌握这些使用技巧,我们才能 有效地应用图像处理算法,并为软件开发提供更好的图像处理功能。 医疗图像处理的算法比较与选用建议 医疗图像处理在现代医学中的应用越来越广泛,为医生提供了更准确和 及时的诊断结果,促进了医疗水平的提高。在医疗图像处理领域,有许多算 法可供选择,每个算法都有其独特的优势和适用范围。本文旨在对几种常见 的医疗图像处理算法进行比较,并给出选用建议。 1. 医疗图像分类算法 医疗图像分类是指将医疗图像划分为不同的类别,比如肿瘤良性和恶性、器官正常和异常等。常用的医疗图像分类算法包括传统机器学习算法和深度 学习算法。 传统机器学习算法适用于特征提取和分类任务。常用的传统机器学习算 法有支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。这些算法在特 征工程方面有较好的表现,能够从医疗图像中提取出有效的特征。 深度学习算法如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等在医 疗图像分类任务中取得了显著的进展。这些算法能够自动从医疗图像中学习 特征,无需手动提取。其中,CNN在医疗图像分类中表现出色,尤其是在 大规模数据集上。 综合考虑精度和效率,推荐使用深度学习算法中的卷积神经网络(CNN)。CNN能够自动学习图像特征,对医疗图像分类的准确度高。 2. 医疗图像分割算法 医疗图像分割是指将医疗图像中的目标实体(如肿瘤、器官等)从背景 中分离出来,以便进行后续的定量分析。常用的医疗图像分割算法有基于阈 值的方法、基于边缘检测的方法、基于区域的方法等。 基于阈值的方法是最简单和常见的分割方法,通过选取合适的灰度值阈值,将图像分为目标和背景两部分。但该方法的准确度受图像灰度值分布的 影响较大。 基于边缘检测的方法可以通过检测图像中的边缘来进行分割,常用的算 法有Canny边缘检测算法、Sobel边缘检测算法等。这些算法在分割精度方 面有较好的表现,但对于噪声和不连续边缘的情况表现较差。 基于区域的方法通过将图像划分为连通区域,然后对每个区域进行合并 或分割,从而得到目标分割结果。该方法适用于复杂图像的分割,但对于具 有相似特征的区域分割效果较差。 根据分割精度和复杂度需求,选择适合的算法。对于简单的分割任务, 可以使用基于阈值的方法;对于复杂的分割任务,可以结合基于边缘和区域 的方法,或使用深度学习方法如语义分割网络等。 3. 医疗图像增强算法 医疗图像增强是指通过图像处理技术改善医疗图像的质量和可视化效果,使其更加清晰和易于分析。常用的医疗图像增强算法有直方图均衡化、空间 滤波和频域滤波等。 直方图均衡化是一种常见的灰度级增强方法,通过重新分布图像的灰度级,增强图像的对比度。但该方法容易引入噪声,并且无法保持图像的局部 细节。 图像处理算法的使用技巧及其在智慧物流 中的应用 随着技术的不断发展,图像处理算法在智慧物流中的应用越来越广泛。图像处理算法可以提取有用的信息,帮助提高物流的效率和安全性。本文将介绍一些常用的图像处理算法使用技巧,并探讨其在智慧物流中的应用。 一、图像处理算法的使用技巧 1. 图像去噪技术 图像中常常存在噪声干扰,影响后续的处理和分析。因此,图像去噪技术是图像处理的首要步骤之一。常用的图像去噪技术包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。选择合适的去噪方法可以使图像更加清晰,增加后续处理的准确性。 2. 图像分割技术 图像分割是将图像划分为若干个特定区域的过程,是图像处理中的重要步骤。常用的图像分割算法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。图像分割可以将图像中感兴趣的部分从背景中提取出来,为后续的目标识别和跟踪提供基础。 3. 特征提取技术 特征提取是从图像中提取有用信息的过程。常用的特征提取算法包括颜色特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。特征提取可以帮助识别图像中的物体或区域,从而实现智能物流中的目标检测和跟踪。 4. 图像识别技术 图像识别是指通过图像处理算法对图像中的物体进行识别和分类的过程。常用的图像识别算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和 决策树等。图像识别可以帮助智慧物流系统准确地识别货物、车辆等,提高 物流的自动化水平。 5. 目标跟踪技术 目标跟踪是指对图像序列中的目标进行连续追踪的过程。常用的目标跟 踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。目标跟踪可以帮助智慧物 流系统实现货物和车辆的实时监控和定位,提高物流的效率和安全性。 二、图像处理算法在智慧物流中的应用 1. 智能货物识别与分类 通过图像处理算法,智慧物流系统可以对货物进行准确的识别和分类。 系统可以利用特征提取和图像识别技术,从图像中提取货物的形状、颜色和 纹理等特征,实现货物的自动识别和分类。这样可以提高货物的处理效率和 准确性,降低人工操作的成本和错误率。 2. 车辆识别与跟踪 借助图像处理算法,智慧物流系统可以对车辆进行精确的识别和跟踪。 系统可以利用目标识别和跟踪技术,从图像中提取车辆的特征,并实时跟踪 车辆的位置和运动轨迹。这样可以帮助智慧物流系统实现车辆调度与管理, 并提高物流的配送效率和安全性。 3. 智能监控与异常检测图像处理算法
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