设为首页 加入收藏

TOP

图像编程学习笔记2――bmp位图平移 (一)
2014-11-23 19:09:44 】 浏览:516
Tags:图像 编程 学习 笔记 bmp 位图 平移
以下文字内容copy于<<数字图像处理 编程入门>>,code为自己实现,是win32控制台程序。
2.1 平移
平移(translation)变换大概是几何变换中最简单的一种了。
如图2.1所示,初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty)(以向右,向下为正方向)后,坐标变为(x1,y1)。这两点之间的关系是x1=x0+tx,y1=y0+ty。
\
图2.1 平移的示意图
以矩阵的形式表示为
\(2.1)
我们更关心的是它的逆变换:
\(2.2)
这是因为:我们想知道的是平移后的图象中每个象素的颜色。例如我们想知道,新图中左上角点的RGB值是多少?很显然,该点是原图的某点经过平移后得到的,这两点的颜色肯定是一样的,所以只要知道了原图那点的RGB值即可。那么到底新图中的左上角点对应原图中的哪一点呢?将左上角点的坐标(0,0)入公式(2.2),得到x0=-tx,y0=-ty;所以新图中的(0,0)点的颜色和原图中(-tx, -ty)的一样。
这样就存在一个问题:如果新图中有一点(x1,y1),按照公式(2.2)得到的(x0,y0)不在原图中该怎么办?通常的做法是,把该点的RGB值统一设成(0,0,0)或者(255,255,255)。
另一个问题是:平移后的图象是否要放大?一种做法是不放大,移出的部分被截断。例如,图2.2为原图,图2.3为移动后的图。这种处理,文件大小不会改变。

\

图2.2 移动前的图

\

图2.3 移动后的图

还有一种做法是:将图象放大,使得能够显示下所有部分,如图2.4所示。
\
图2.4 移动后图象被放大
这种处理,文件大小要改变。设原图的宽和高分别是w1,h1则新图的宽和高变为w1+|tx|和h1+|ty|,加绝对值符号是因为tx,ty有可能为负(即向左,向上移动)。
下面的函数Translation采用的是第一种做法,即移出的部分被截断。在给出源代码之前,先说明一个问题。
如果你用过Photoshop,CorelPhotoPaint等图象处理软件,可能听说过“灰度图”(grayscale)这个词。灰度图是指只含亮度信息,不含色彩信息的图象,就象我们平时看到的黑白照片:亮度由暗到明,变化是连续的。因此,要表示灰度图,就需要把亮度值进行量化。通常划分成0到255共256个级别,其中0最暗(全黑),255最亮(全白)。.bmp格式的文件中,并没有灰度图这个概念,但是,我们可以很容易在.bmp文件中表示灰度图。方法是用256色的调色板,只不过这个调色板有点特殊,每一项的RGB值都是相同的。也就是说RGB值从(0,0,0),(1,1,1)一直到(255,255,255)。(0,0,0)是全黑色,(255,255,255)是全白色,中间的是灰色。这样,灰度图就可以用256色图来表示了。为什么会这样呢?难道是一种巧合?其实并不是。
在表示颜色的方法中,除了RGB外,还有一种叫YUV的表示方法,应用也很多。电视信号中用的就是一种类似于YUV的颜色表示方法。
在这种表示方法中,Y分量的物理含义就是亮度,U和V分量代表了色差信号(你不必了解什么是色差,只要知道有这么一个概念就可以了)。使用这种表示方法有很多好处,最主要的有两点:
(1) 因为Y代表了亮度,所以Y分量包含了灰度图的所有信息,只用Y分量就能完全能够表示出一幅灰度图来。当同时考虑U,V分量时,就能够表示出彩色信息来。这样,用同一种表示方法可以很方便的在灰度和彩色图之间切换,而RGB表示方法就做不到这一点了。
(2) 人眼对于亮度信号非常敏感,而对色差信号的敏感程度相对较弱。也就是说,图象的主要信息包含在Y分量中。这就提示我们:如果在对YUV信号进行量化时,可以“偏心”一点,让Y的量化级别多一些(谁让它重要呢?)而让UV的量化级别少一些,就可以实现图象信息的压缩。这一点将在第9章介绍图象压缩时仔细研究,这里就不深入讨论了。而RGB的表示方法就做不到这一点,因为RGB三个分量同等重要,缺了谁也不行。YUV和RGB之间有着如下的对应关系

\(2.3)

\(2.4)

当RGB三个分量的大小一样时,假设都是a,代入公式(2.3),得到Y=a,U=0,V=0 。你现在该明白我前面所说不是巧合的原因了吧。
使用灰度图有一个好处,那就是方便。首先RGB的值都一样;其次,图象数据即调色板索引值,也就是实际的RGB值,也就是亮度值;另外,因为是256色调色板,所以图象数据中一个字节代表一个象素,很整齐。如果是2色图或16色图,还要拼凑字节,很麻烦。如果是彩色的256色图,由于图象处理后有可能会产生不属于这256种颜色的新颜色,就更麻烦了;这一点,今后你就会有深刻体会的。所以,做图象处理时,一般采用灰度图。为了将重点放在算法本身上,今后给出的程序如不做特殊说明,都是针对256级灰度图的。其它颜色的情况,你可以自己想一想,把算法补全。
如果想得到一幅灰度图,可以使用Sea或者PhotoShop等软件提供的颜色转换功能将彩色图转换成灰度图。
好了,言归正传,下面给出Translation的源代码。算法的思想是先将所有区域填成白色,然后找平移后显示区域的左上角点(x0,y0)和右下角点(x1,y1) ,分几种情况进行处理。
先看x方向(width指图象的宽度)
(1) tx≤-width:很显然,图象完全移出了屏幕,不用做任何处理;
(2) -width

\

图2.5 tx≤0,ty≤0的情况

(3) 0< tx

\

图2.6 0< tx

(4) tx≥width:很显然,图象完全移出了屏幕,不用做任何处理。
y方向是对应的(height表示图象的高度):
(1) ty≤-height,图象完全移出了屏幕,不用做任何处理;
(2) -height
(3) 0
(4) ty≥height,图象完全移出了屏幕,不用做任何处理。
这种做法利用了位图存储的连续性,即同一行的象素在内存中是相邻的。利用memcpy函数,从(x0,y0)点开始,一次可以拷贝一整行(宽度为x1-x0),然后将内存指针移到(x0,y0+1)处,拷贝下一行。这样拷贝(y1-y0)行就完成了全部操作,避免了一个一个象素的计算,提高了效率。www.2cto.com
CODE:(注:该程序需要一副bmp格式的灰度图像,并放到工程目录下,文件名为nv1.bmp)
[cpp]
/**
* 程序名: Translation.cp
首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页 1/4/4
】【打印繁体】【投稿】【收藏】 【推荐】【举报】【评论】 【关闭】 【返回顶部
上一篇VC++获取屏幕大小第二篇 物理大小.. 下一篇VC++ 树的孩子兄弟表示法

最新文章

热门文章

Hot 文章

Python

C 语言

C++基础

大数据基础

linux编程基础

C/C++面试题目