数字图像处理实验报告2

　　一、实验的目的和意义

　　实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。

　　二、实验原理和方法

　　(1) Raw格式到BMP格式的转换：

　　Raw格式：Raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。

　　BMP格式：BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。BMP文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。

　　做Raw格式文件到BMP格式文件的转化，先要为BMP格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及Raw文件信息，BMP格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到BMP文件中去。

　　(2) 灰度图象的线性拉伸：

　　灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。

　　灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：

　　该方程为线性方程。式中参数 为输入图像的像素的灰度值，参数 为输出图像的

　　灰度值。

　　设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：

　　fA=(b’-a’)/(b-a)

　　fB=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’

　　如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。

　　(3) 局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：

　　局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。

　　实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。

　　3*3低通滤波的算子见表1。

　　3*3高通滤波的算子见表2。

　　表格 1

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　1/9

　　表格 2

　　-1

　　-1

　　-1

　　-1

　　9

　　-1

　　-1

　　-1

　　-1

　　(4) 图象几何处理(图象平移，图象缩放)：

　　对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。

　　对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：

　　图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。

　　(5) 灰度图象中值滤波：

　　中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。

　　我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。

　　(6) 灰度图象边缘检测：

　　边缘检测有三种算子：Roberts，Prewit，Sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。

　　(7) 图象旋转：

　　图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。

　　先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。

　　旋转矩阵如下：

　　同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。

　　(8) 图象二值化：

　　判断分析法：假定图像的.灰度区间为[0，L-1]，则选择一阈值T 将图像的像素分为两组。

　　为最大值所对应的T，就是所求判断分析法的分割阈值。

　　搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。

　　(9) 图象直方图：

　　统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。

　　三、实验过程和步骤

　　首先要建立一个基于MFC的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。

　　我用的是书上给的CDib类，类里面有获取BMP宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(Doc类)里定义了一个CDib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用CDib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。

　　1.Raw格式到BMP格式的转换：

　　首先建立一个RawToBMP的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义CString的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建CFileDialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为OK键添加消息响应函数，分别定义BMP格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个CFile对象获取Raw图象的数据，利用另一个CFile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，CFile对象的Read函数会自动创建一个文件。

　　然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建RowToBMP对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取Raw文件并且存储BMP文件，完成整个消息循环。

　　2.灰度图象的线性拉伸：

　　创建一个对话框来输入变化后的灰度值，为对话框的两个编辑框定义成员变量，在文档类中添加处理函数，按照对话框输入值计算出fA与fB，做一个循环，将0到255的灰度值，计算出拉伸后的灰度值(超限情况特殊处理)，存放在下标为此值的一个数组中，然后利用文档类的中定义的CDib类的成员变量m_DIB，获得当前打开的图像指