【正文】 ??????????????????100100001010111yxyx 它的逆矩陣表達(dá)式是： ???????????????????????????????111100001010100yxyx 即??? ?? 10 10 xy yx 圖像轉(zhuǎn)置的 Visual C++實(shí)現(xiàn) void CImgProcess::Transpose(CImgProcess* pTo) { int nHeight = pToGetHeight()。 int nWidth = pToGetWidthPixel()。 int i,j。 for(i=0。inWidth。i++) { for(j=0。jnHeight。j++) { if(jnWidth amp。amp。 inHeight) pToSetPixel(i,j,GetPixel(j,i)) else pToSetPixel(i,j,RGB(255,255,255))。 }//for j }//for i } 23 圖 圖像轉(zhuǎn)置 image transpose 圖像縮放 圖像縮放是指圖像大小按照指定的比率放大或者縮小。 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。例如，當(dāng) fx=fy=2 時(shí)，圖像放大 2 倍，放大圖像中的像素（ 0,1）對(duì)應(yīng)于原圖像中的（ 0， ），這不是整數(shù)坐標(biāo)位置，自然也就無法提取其灰度值。 24 因此我們必須進(jìn)行某種近似處理，這里介紹一種簡(jiǎn)單的策略即直接將它最鄰近的整數(shù)坐標(biāo)位置（ 0,0）或者（ 0,1）處的像素灰度值賦給它，這就是所謂的最近鄰插法。 圖像縮放的 Visual C++實(shí)現(xiàn) void CImgProcess::Transpose(CImgProcess* pTo,double times) { int nHeight = pToGetHeight()。 int nWidth = pToGetWidthPixel()。 int i,j。 for(i=0。inWidth。i++) { for(j=0。jnHeight。j++) { if(int(i*1/times+)nWidth amp。amp。 int（ j*1/times+） nHeight) pToSetPixel(i,j,GetPixel(int(i*1/times+),int j*1/times+)))。 else pToSetPixel(i,j,RGB(255,255,255))。 }//for j }//for i } 圖 圖像縮放 image scaling 25 圖像旋轉(zhuǎn) 旋轉(zhuǎn)一般是指將圖像圍繞某一指定點(diǎn)旋轉(zhuǎn)一定的角度。旋轉(zhuǎn)通常也會(huì)改變圖像的大小，和 節(jié)中圖像平移的處理一樣，可以把轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，也可以改變輸出圖像的大小以擴(kuò)展顯示范圍。 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。如下圖所示，點(diǎn)（ x0， y0）經(jīng)過旋轉(zhuǎn) θ 度后坐標(biāo)變成（ x1， y1）。 在旋轉(zhuǎn)前： ??? ?? )sin(0 )cos (0 ??ry rx 旋轉(zhuǎn)后： ??? ??????? ?????? )c os (0)s i n(0)s i n()c os ()c os ()s i n()s i n(1 )s i n(0)c os (0)s i n()s i n()c os ()c os ()c os (1 ???????? ???????? yxrrry yxrrrx 寫成矩陣表達(dá)式為： ????????????????????????????????1001000)c o s ()s i n (0)s i n ()c o s (111yxyx???? 其逆運(yùn)算如下： ???????????????????? ????????????1111000)c o s ()s i n (0)s i n ()c o s (100yxyx???? 圖像旋轉(zhuǎn)的 Visual C++實(shí)現(xiàn) void CImgProcess::Rotate(CImgProcess* pTo,float ang) { int nHeight = pToGetHeight()。 int nWidth = pToGetWidthPixel()。 int i,j。 int u,v。 for(i=0。inWidth。i++) 26 { for(j=0。jnHeight。j++) { u=int(i*cos(ang*PI/180)+j*sin(ang*PI/180)+)。 v=int(j*cos(ang*PI/180)i*sin(ang*PI/180)+)。 if(unWidth amp。amp。 vnHeight amp。amp。 u=0 amp。amp。 v=0) pToSetPixel(i,j,GetPixel(u,v))。 else pToSetPixel(i,j,RGB(255,255,255))。 }//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。為了簡(jiǎn)化操作，本例只針對(duì) 256 27 級(jí)灰度圖進(jìn)行處理。由于本程序首先要實(shí)現(xiàn)任意 BMP 圖像的讀寫，打印，以及剪貼板操作，故用 Visual C++創(chuàng)建一個(gè)多文檔應(yīng)用程序框架，然后根據(jù) BMP 圖像的結(jié)構(gòu)定義自己的函數(shù)庫(kù)，函數(shù)庫(kù)中包括經(jīng)常要用到的功能，例如創(chuàng)建 DIB 對(duì)象調(diào)色板，返回 DIB 寬度和高度等，這樣在要使用 DIB 時(shí)，只需要對(duì)它進(jìn)行調(diào)用就可以了。最后，在對(duì) BMP 圖像各種基礎(chǔ)操作實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，完成經(jīng)典的圖像幾何變換功能。 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。各個(gè)模塊獨(dú)立性高，可擴(kuò)充性好。通過它，作者對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理的基礎(chǔ)理論和操作有了初步認(rèn)識(shí)，對(duì) Visual C++開發(fā)應(yīng)用程序的流程、消息映射機(jī)制、應(yīng)用程序執(zhí)行過程等有了進(jìn)一步的理解，深刻體會(huì)到了 C++高效和簡(jiǎn)潔的特點(diǎn)，為以后的學(xué)習(xí)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 28 參考文獻(xiàn) [1]左飛，萬晉森，劉航 . 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[19]陳明剛 . 數(shù)字圖像處理的算法研究 [D]. 北京：北京石油大學(xué)， 2020. 致謝 在畢業(yè)論文完成之際，我首先要感謝 彭生祥老師的悉心指導(dǎo)，他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度，一絲不茍的敬業(yè)精神給我留下了深刻的印象。 感謝他在百忙之中一直督促關(guān)心 29 著我的本科論文的寫作。 他的 博學(xué)、勤勉以及平和的為人，使我油然而生敬意。 再次感謝 彭生祥老師 給我這個(gè)機(jī)會(huì)加入到數(shù)字圖像處理項(xiàng)目中來，使我能夠?qū)W習(xí)到許多圖像處理學(xué)科前沿的知識(shí) ，而且通過實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)，積累了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提高了我用 Visual C++編程的能力。 感謝劉苗苗同學(xué)， 在與她的交流和討論中我受益匪淺，同時(shí)也被她刻苦鉆研的精神所深深感染。 她樂于助人，耐心的解答我提出的問題，對(duì)我的論文提出了許多中肯的修改意見，并對(duì)一些技術(shù)上的細(xì)節(jié)給予了很大的幫助。 感謝我的父母，是他們給予了我無私的奉獻(xiàn)、支持和鼓勵(lì)。