【正文】 描儀，將視頻畫面數(shù)字化的設(shè)備有圖像采集卡。 在計(jì)算機(jī)中，圖像被分割成如下所示的像素（ Pixel），各像素的灰度值用整數(shù)表示。 在日常生活中，圖像處理已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。 數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受如下三個(gè)方面的影響。過去只能 6 用大型計(jì)算機(jī)完成的龐大處理，現(xiàn)在，在個(gè)人計(jì)算機(jī)上也能夠輕而易舉地實(shí)現(xiàn)。如在景物理解和計(jì)算機(jī)視覺（機(jī)器視覺）方面，圖像處理已由二維處理發(fā)展到三維理解或解釋。 數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)及目的 數(shù)字圖像處理的特點(diǎn) 數(shù)字 圖像處理是利用計(jì)算機(jī)的計(jì)算功能，實(shí)現(xiàn)與光學(xué)系統(tǒng)模擬處理相同效果的過程。 （ 2）易于控制處理效果。由于圖像處理是 通過運(yùn)行程序進(jìn)行的，因此，設(shè)計(jì)不同的圖像處理程序，可以實(shí)現(xiàn)各種不同的處理目的。如此龐大的數(shù)據(jù)量給存儲(chǔ)、傳輸和處理都帶來巨大的困難。特別是處理結(jié)果與中心像素鄰域有關(guān)的處理過程花費(fèi)時(shí)間更多。如去除圖像中的噪聲，改變圖像的亮度、顏色，增強(qiáng)圖像中的某些成份、抑制某些成份，對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換 等，從而改善圖像的質(zhì)量，以達(dá)到或真實(shí)的、或清晰的、或色彩豐富的、或意想不到的藝術(shù)效果。 開發(fā)語言的選擇 圖形圖像的處理的時(shí)間消耗較一般算法多，提高處理效率很有必要，因此選擇合適的語言進(jìn)行算法的描述顯得尤為重要。指針是 C++的一種特殊的數(shù)據(jù)類型，能夠獲取和直接操縱地址，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)分配內(nèi)存。在相對(duì)有限的內(nèi)存空間，必須更有效的使用才能比較好地完成數(shù) 據(jù)處理運(yùn)算。我們接觸的最多的就是 PNG 圖形。這些元素稱為圖像元素或像素。 數(shù)字圖像的分類 根據(jù)每個(gè)像素所代表信息的不同，可將圖像分為二值圖像、灰度圖像、 RGB 圖像以及索引圖像等。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，每種灰度（顏色深度）成為一個(gè)灰度級(jí)，通常用 L 表示。對(duì)于每個(gè)像素，通過控制 R、 G、 B 三原色的合成比例則可決定該像素的最終顯示顏色。這樣每種原色可以用 8位二進(jìn)制數(shù)據(jù)表示，于是 3 原色總共需要 24 位二進(jìn)制數(shù)，這樣能夠表示出的顏色種類數(shù)目為 256 256 256=242 ，大約有 1600 萬種，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過普通人所能分辨出的顏色數(shù)目。舉個(gè)例子，對(duì)一個(gè)長、寬各為 200 像素，顏色數(shù)為 16 的彩色圖像，每個(gè)像素都用 RGB 3 個(gè)分量表示，這樣每個(gè)像素由 3 個(gè)字節(jié)表示，整個(gè)圖像就是200 200 3=120kB。 BMP 是英文 Bitmap（位圖）的簡寫，這種格式的特點(diǎn)是包含的圖像信息較豐富，幾乎不進(jìn)行壓縮，因此占用的磁盤空間較大。 BMP 圖像文件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 典型的 BMP 圖像文件由以下 4 部分組成，如圖 所示。 （ 4）實(shí)際的位圖數(shù)據(jù)。 WORD bfReserved1。 bfSize：指定文件大小，包括這 14 個(gè)字。各個(gè)域的說明如下： biSize：指定這個(gè)結(jié)構(gòu)的長度，為 40字節(jié)。 biBitCount：指定表示顏色時(shí)要用到的位數(shù)，常用的值為 1（黑白二色圖）、 4（ 16 13 色圖）、 8（ 256 色）、 24（真彩色），新的“ .bmp”格式支持 32 位色，這里就不做討論了。 biSizeImage：指定實(shí)際的位圖數(shù)據(jù)占用的字節(jié)數(shù)。 biClrImportant：指定本圖像中重要的顏色數(shù)，如果該值為 0，則認(rèn)為所有的顏色都是重要的。 BYTE rgbGreen。 其中： rgbBlue：該顏色的藍(lán)色分量。 4．實(shí)際位圖結(jié)構(gòu) 實(shí)際位圖數(shù)據(jù)是一片連續(xù)的存儲(chǔ)區(qū)域，其中保存著圖像中每個(gè)像素的灰度 （顏色 ） 信息。 LPBYTE *m_lpData。 判斷位圖是否有效 Void InitPixel（ BYTE color） 。 從文件加載位圖 BOOL SaveToFile(LPCTSTR lpcPathName)。 將位圖繪制到設(shè)備平面 void SetPixel(int y,COLORREF color)。 獲取圖像數(shù)據(jù)矩陣一行的字節(jié)數(shù) int GetWidthPixel()。 判斷當(dāng)前對(duì)象中存儲(chǔ)的是否為二值圖像 BOOL IsIndexedImg(void)。通過適當(dāng)?shù)膸缀巫儞Q可以最大程度地消除這些幾何失真所產(chǎn)生的負(fù)面影響，有利于我們?cè)诤罄m(xù)的處理和識(shí)別工作中將注意力集中于圖像內(nèi)容本身，更確切地說是圖像中的對(duì)象，而不是該對(duì)象的角度和位置等。 幾何變換不改變圖像的像素值，只是在圖像平面上進(jìn)行像素的重新安排。此時(shí)，經(jīng)過某種幾何變換而失真圖像 ),( 11 yxg 是我們要復(fù) 原的對(duì)象，原始圖像 ),( 00 yxf 是我們復(fù)原的目標(biāo)。如果 tx大于 i 或 ty大于 j，則（ i tx， j ty）超出了原圖的范圍，可以直接將它的像素值統(tǒng)一設(shè)置為 0 或者 255。 if(xnWidth || ynHeight) { MessageBox(NULL,“超過圖片大小”，“錯(cuò)誤”， MB_OK|MB_ICONERROR)。i++) { for(j=0。 ixnWidth amp。 jynHeight) pToSetPixel(i,j,GetPixel(ix,iy))。 19 圖像鏡像的變換公式 設(shè)圖像高度為 lHeight，寬度為 lWidth，原圖中（ x0， y0）經(jīng)過水平鏡像后坐標(biāo)將變?yōu)椋?lWidthx0， y0），其矩陣表達(dá)式為： ????????????????????????????????10010001001111xylW id thyx 逆運(yùn)算矩陣表達(dá)式為： ????????????????????????????????11110001001100yxlW id thyx 即??? ? ?? 10 10 yy xlWi dt hx 同樣，（ x0， y0）經(jīng)過垂直鏡像后坐標(biāo)將變?yōu)椋?x0， lHeighty0），其矩陣表達(dá)式為： ????????????????????????????????10010010001111yxlH e ig h tyx 逆運(yùn)算矩陣表達(dá)式為： ????????????????????????????????11110010001100yxlH e ig h tyx 即??? ??? 10 10 ylH e ighty xx 圖像鏡像的 Visual C++實(shí)現(xiàn) （ 1）水平鏡像的 Visual C++實(shí)現(xiàn) void CImgProcess::HorMirror(CImgProcess* pTo) { int nHeight = pToGetHeight()。 for(i=0。jnHeight。 int i,j。i++) { for(j=0。 }//for j }//for i } 21 圖 豎直鏡像 vertical mirror 圖 水平鏡像 level mirror 圖像轉(zhuǎn)置 圖像轉(zhuǎn)置是將圖像像素的 x 坐標(biāo)和 y 坐標(biāo)互換，圖像的大小會(huì)隨之改變：高度和寬度將互換。 for(i=0。j++) { if(jnWidth amp。 圖像縮放的變換公式 假設(shè)圖像 x 軸方向縮放比率為 fx， y 軸方向縮放比率為 fy，那么原圖中點(diǎn)（ x0，y0）對(duì)應(yīng)與新圖中的點(diǎn)（ x1， y1）的轉(zhuǎn)換矩陣為： ???????????????????????????????1001000000111yxfyfxyx 其逆運(yùn)算如下： ???????????????????????????????1111000/1000/1100yxfyfxyx 即 ??? ?? fyyy fxxx /10 /10 直接根據(jù)縮放公式得到的目標(biāo)圖像中，某些映射源坐標(biāo)可能不是整數(shù)，從而找不到對(duì)應(yīng)的像素位置。 int nWidth = pToGetWidthPixel()。i++) { for(j=0。 int（ j*1/times+） nHeight) pToSetPixel(i,j,GetPixel(int(i*1/times+),int j*1/times+)))。 圖像旋轉(zhuǎn)的變換公式 可以推導(dǎo)一下旋轉(zhuǎn)運(yùn)算的變換公式。 int i,j。i++) 26 { for(j=0。 if(unWidth amp。 u=0 amp。 }//for j }//for i } 圖 圖像旋轉(zhuǎn) image rotation 5 結(jié)論 數(shù)字圖像處理數(shù)據(jù)量大，處理速度相對(duì)較慢。 本程序作為數(shù)字圖像處理的一個(gè)重要組成部 分，具有高度的穩(wěn)定性和靈活性。 103. [7]鄧志勇 . 開放性圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想 [J]. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)， 2020， 151： 23， 26. [8]楊永杰，劉浩學(xué) .JJ數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的研制 [J].北京印刷學(xué)院學(xué)報(bào)， 2020， 10（ 2）： 18,22. [9賈光斌 . 數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用研究 [J]. 計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用， 2020， 11（ 2）： 36,38. [10]朱睿 .數(shù)字圖像處理技術(shù)現(xiàn)狀與展望 [J]. 中國科技博覽， 2020， 9（ 14）： 268,272. [11]張義青 . 計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù) [J]. 電腦編程技巧與維護(hù)， 2020， 6（ 6： 80,83. [12] 章毓晉 .圖像處理和分析 [M]. 北京：清華大學(xué)出版社， 1999. 45， 107. [13] 朱虹 .數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) [M]. 北京：科學(xué)出版社， 2020. 27,59. [14] 賈永紅 .計(jì)算機(jī)處理與分析 [M]. 武漢：武漢大學(xué)出版社， 2020. 79,167. [15] 何東健 .數(shù)字圖像處理（第二版） [M]. 出版地：出版者，出版年 . 起止頁碼 . [26] 劉海波 . Visual C++數(shù)字圖像處理技術(shù)詳解 [M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 2020. 45,79. [17] Yaochi Wu， Junfeng Zhang， Shisheng Li. Clinical effect and infrared thermogram on electroacupuncture for acute lumbar sprain [J].Journal of Acupuncture and Tuina Science， 2020， 8（ 6）： 380,383. [18] E． Feig. Image Processing Algorithms and Techniques [J]. 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