【正文】 每一個像素的顏色由紅 ， 綠 ， 藍三原色組合而成 。 ? 顯示分辨率：是把數字圖象在輸出設備 （ 如顯示屏或打印機等 ） 上能夠顯示的象素數目和所顯示象素之間的點距 。 ? 由于 24位真彩色圖像所需的存儲空間很大 ， 處理速度較慢 ， 當需要存儲空間不大 ， 并且要求實時快速處理圖像時 ， 一般都要利用相應的 8位位圖對其進行近似處理 ， 因此 8位位圖是圖像技術中涉及范圍比較廣泛的一種圖像表示方法 。 參數說明： x: 指定繪制目標矩形左上角的邏輯 X軸位置。 dwrop:指定要執(zhí)行的光柵運算。 延時的目的是減慢圖像的顯示速度，以便可以看出特效顯示的效果。 馬賽克顯示效果圖 計算機科學與工程系 37 第三章 圖像的幾何變換 ? 圖像的平移 ? 圖像的鏡像變換 ? 圖像的縮放 ? 圖像的轉置 ? 圖像的旋轉 計算機科學與工程系 38 圖像的平移 ? 圖像平移（ translation）是將圖像中所有的點都按照指定的平移量水平、垂直移動。旋轉后，圖像的大小一般會改變。 g g 255 255 0 T1 T2 255 f 0 T1 T2 255 f (a)02550型灰度變換函數 (b)2550255型灰度變換函數 255 T1xT2 f(x)= 計算機科學與工程系 54 雙固定閥值法 ? 效果對比圖 閾值 1=40，閾值 2=80 (a)02550方式處理結果 (b)2550255方式處理結果 計算機科學與工程系 55 灰度的線性變換 ? 灰度的線性變化就是將圖像中所有的點的灰度按照線性灰度變換函數進行變換。 : (a) 改變灰度拉伸參數 （ b）折線變換效果圖 計算機科學與工程系 62 灰度直方圖 ? 圖像的直方圖包含了豐富的圖像信息，描述了圖像的灰度級內容，反 映了圖像的灰度分布情況。 計算機科學與工程系 67 噪聲消除法 ? 二值圖像的黑白點噪聲濾波 ? 消除孤立黑像素點 計算機科學與工程系 68 二值圖像的黑白點噪聲濾波 1．理論基礎 本程序消去二值圖像 f(i， j)上的黑白的噪聲，當像 f(i， j)周圍的8個像素的平均值為 a時，若 |f(i， j)a|的值在 ，則對 f(i，j)的黑白進行翻轉，若不到 f(i， j)不變。這種算法對抑制椒鹽噪聲比較有效，同時也能交好地保護僅有微小灰度差的圖像細節(jié)。 5 5十字型中值濾波器 計算機科學與工程系 85 N N最大值濾波器 本程序計算灰度圖像 f中以像素 f(i， j)為中心的 N N屏蔽窗口 (N=3， 5， 7?) 內灰度的最大值為 u，無條件作 f(i， j)=u處理， N由用戶給定 N N中值濾波、十字型中值濾波、 N*N最大值濾波之后的效果大體相同。該算法是同時增強水平和垂直方向的邊緣。該方法基本上不破壞圖像的背景，又可找到邊緣，并根據需要增強邊緣。 其中 G[i,j]表示處理后 (i,j)點的灰度值， f[i,j]表示處理前該點的灰度值。他把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結合了起來，先平滑掉噪聲，再進行邊沿檢測，所以效果更好。 計算機科學與工程系 110 根據梯度二值化圖像 2．處理效果圖 (a) 原圖 （ b）根據梯度二值化效果圖 計算機科學與工程系 111 邊緣檢測 ? Roberts邊緣檢測算子 ? Sobel邊緣檢測算子 ? Prewitt邊緣檢測算子 ? Krisch邊緣檢測 計算機科學與工程系 112 Roberts邊緣檢測算子 Roberts邊緣算子采用的是對角方向相鄰的兩個像素之差。 計算機科學與工程系 104 輔以門限判斷 2．處理效果圖 (a) 原圖 (b)輔以門限判斷效果圖 計算機科學與工程系 105 給邊緣規(guī)定一個特定的灰度級 G[f(i,j)]={[ f(i,j) f(i1,j)]2+ [ f(i,j) f(i,j1)]2 }1/2 La。 該算法的數學表達式為： G ( i, j ) = f ( i , j ) f ( i , j1 )+ 該算法用如下卷積核： ???????????000011000 計算機科學與工程系 95 縱向微分運算 2．效果對比圖 (a)原圖 (b)縱向微分運算 計算機科學與工程系 96 橫向微分運算 1．理論基礎 該算法的數學表達式為： G ( i, j ) = f ( i , j ) f ( i , j1 )+ 該算法用如下卷積核： ?????????? ?000010010計算機科學與工程系 97 橫向微分運算 2．效果對比圖 橫向微分運算 計算機科學與工程系 98 雙方向一次微分運算 1．理論基礎 對灰度圖像 f在縱方向和橫方向兩個方向進行微分。 Qjifm???Qm1),(）（????Qmmijif122 a),(計算機科學與工程系 81 選擇式掩模平滑 (a)原圖 （ b） 7*7均值濾波 (c) 選擇式掩模平滑法 計算機科學與工程系 82 中值濾波 ? N*N中值濾波器 ? 十字型中值濾波器 ? N N最大值濾波器 計算機科學與工程系 83 N*N中值濾波器 1. 理論基礎 中值濾波一般采用一個含有奇數個點的滑動窗口，將窗口中各點灰度值的中值來替代指定點（一般是窗口的中心點）的灰度值。 可見， 3 3均值濾波處理是以圖像模糊為代價來換取噪聲的減小的，且面積（即模板大?。┰酱?，噪聲減少越顯著。雖然是降低了噪聲，但同時也模糊了圖像邊緣和細節(jié)，這是這類濾波器存在的通病。 它的灰度變換函數 如圖所示，函數表達式如下： y1*x / x1 x x1 f (x) = (y2y1)*(xx1) / (x2x1) + y1 x1≤x≤x2 (255y2)*(xx2) / (255x2) + y2 x x2 變換后的灰度 255 g y2 y1 0 x1 x2 255 f 計算機科學與工程系 61 分段線性變換 式中（ x1， y1）和（ x2， y2）是圖中兩個轉折點坐標。 非零元素取一法的變換函數表達式如下： f(x)= 0 x1 x1 255 255 g 0 1 255 f 非零元素取一法灰度變換函數 計算機科學與工程系 51 固定閥值法 ? 固定閥值法就是為灰度圖像 f設定一個閥值 T，把灰度值小于給定閾值 T的像素置為 0，大于閾值 T的像素置為 255，從而對灰度圖像實現二值化變換。如圖所示： ●● ● ●● （ a）原圖中的某 4個像素 （ b）對應新圖的 1個像素 圖像縮小示意圖 計算機科學與工程系 43 圖像的縮放 ? 效果對比圖 （ a）原圖 （ b）長寬縮小 （ c）長寬各放大 2倍的效果圖 計算機科學與工程系 44 圖像的轉置 ? 圖像的轉置（ Transpose）操作是將圖像像素的 x坐標和 y坐標互換。百葉窗顯示的原理是先將圖像按行方向（或列方向）分成若干個相同的部分（例如 10塊），顯示時，先將每塊的頭一行（或頭一列）顯示在屏幕的對應位置上，然后以它們?yōu)槠鹗?，分別向下掃描（或向右掃描）直至圖像全部顯示完成。 dwrop:指定要執(zhí)行的光柵運算。 nWidth: 指定繪制目標矩形的寬度（按邏輯單位）。一般創(chuàng)建一個邏輯調色板需要以下五步： (1)建立一個 LOGPALETTE結構和 PALETTEENTRY數組； (2)對數組元素進行初始化并對成員變量進行設置； (3)建立 CPalette對象并使用 CreatePalette函數初始化調 色板對象； (4)使用 SelectPalette函數來將設備描述表和調色板聯系起來； (5)使用 CDC中的 RealizePalette函數使調色板生效。 計算機科學與工程系 10 偽彩色圖像 ? 偽彩色圖像與灰度圖像相似，其存儲文件中也帶 有圖像顏色表，偽彩色圖像具有如下特征： 1)圖像顏色表中的紅、綠、藍顏色分量值不全相 等，即： f red(x， y)≠f green(x ， y)≠ f blue(x ， y) 2)整幅圖像僅有 256種顏色， 要表示 256種不同的顏色，像素必須由 8位組成，每個像素值不是由每個基色分量的數值直接決定，而是把像素值當作圖像顏色表 的表項入口地址。 計算機科學與工程系 7 數字圖象的基本概念 ? 圖象數字化的精度包括兩個部分 ， 即分辨率和顏色深度 。 ? 分辨率：有顯示分辨率和圖象分辨率 。把具有 256色的 圖像稱為 8位 彩色 圖像。 計算機科學與工程系 23 顯示函數 ? 在 Visual C++環(huán)境中用于顯示的主要有 BitBlt函 數、 StretchBlt函數和 StretchDIBits函數。 nHeight: 指定繪制目標矩形的高度（按邏輯單位）。 計算機科學與工程系 27 圖像的特效顯示 ? 圖像的特效顯示就是利用人眼的視覺特性，通過對圖像分塊，然后以不同的次序顯示出來。 （ a）百葉窗自左向右 （ b）百葉窗自上而下 計算機科學與工程系 36 圖像的特效顯示 ? 馬賽克效果 馬賽克顯示是圖像被分成許多小區(qū)域，小區(qū)域以雜亂無章的順序顯 示在屏幕上。該操作將改變圖像的高度和寬度，轉置后圖像的高度和寬度將互換。 固定閥值法的變換函數表達式如下： f(x)= 0 xT xT 255 其中 T為指定的閾值。 該變換函數的運算結果是將原圖在 x1和 x2之間的灰度拉伸到 y1和 y2之間。 是對線性平滑的一種改進，即不對所有像素都用它的鄰域平均值來代替，而是取一個閾值，當像素灰度值與其鄰域平均值之間的差值大于已知值時才以均值代替；當像素灰度值與其鄰域平均值之間的差值不大于閾值時取其本身的灰度值。如果 f(i， j)是噪聲點，其鄰近像素灰度與之相差很大，一旦用簡單鄰域平均法，即鄰近像素的平均值來置換它，能明顯地將噪聲點壓制下去，使鄰域中灰度接近均勻，起到平滑灰度的作用，因此，鄰域平均法具有顯著地平滑噪聲的效果，鄰域平均法是一種平滑技術。假設窗口內有五點，其值依次為 [1， 4， 6， 0， 7