计算机图像处理课程设计报告

编号：

北京工商大学

计算机图像处理课程设计（报告）

院（系）：计算机学院

班级：微机024班

学号：021*******

姓名：欧阳锦林

指导教师：赫建强

成绩：

实践地点：东区科研楼2层计算机学院机房

实践时间：2005年元月4~6日上午8：30~11：30：下

午1：50~4：50

2005 年1 月7 日

计算机图像处理课程设计报告

——微机024班15号欧阳锦林

一、内容提要：

本软件是用VisualStudio6.0制作而成，利用了MFC库。运行此可执行文件后即可使用，使用方法和所有的windows窗口程序一样的方便，注意：本软件还只是支持256色图像的处理，你可以用本软件附带的测试图片来进行试验。

本此软件是由我在图像处理实验课的基础上做了一些优化工作而成，除了以前的功能，主要是增加了查看直方图和生成哈夫曼编码压缩文件功能。

并对压缩算法做了全面改进，使之不仅简洁，而且易懂，效率也有所提高。

二、目录：

正文：

1.设计目的：

2.设计题目：

3.设计要求：

4.设计内容与步骤：

a)方案：

b)数据结构：

c)待解决的问题：

d)算法与实现：

e)软件的调试

f)框图：

课程设计体会

参考文献

三、正文：

a)设计目的：

1、加深对计算机图像处理课程理论方面的理解。

2、掌握计算机图像处理课程的应用。

3、掌握用哈夫曼编码无损压缩文件的方法。

b)设计题目：

图像哈夫曼无损预测编码

c)设计要求：

编制出能够对图像进行无损预测编码的程序。要求用户随机打开一幅图像；用鼠标从菜单选择无损预测编码即可将所打开的图像进行无损

预测编码。

d)设计内容与步骤：

1.方案：

拟定方案与步骤如下：

a)将信源符号按其出现概率分布，由大到小排列。

b)将r 个最小概率的信源符号合并成一个符号，这时信源减少

到[N-(r-1)]个，形成一个新的信源A1。

c)将新信源的符号按照步骤a)的要求重新排列，并将最小概率

分布的r 个信源符号按某一次序分别用码符号表示，再按步

骤b) 的做法合并，此时A1缩减到[N-(r-1)-(r-1)]个，形

成一个新的信源A2。

d)依此进行下去，若合并了S次后，总减少的信源符号为(r-1)S

个；若As信源中的符号数：N-(r-1)S>r时，将重复前面过

程；若N-(r-1)S=r时，结束编码过程。

e)从结束处沿授码符号的路线返回依次写出字符的码符号序

列，这就是哈夫曼编码了。

2.数据结构：

二叉树。

3.待解决的问题：

a)怎样定义压缩文件格式才是最优的选择？所谓最优，也就是

要达到压缩文件的大小最小、解压算法最简、文件格式最清

晰等等要求。

b)生成压缩文件后，如何打开压缩文件？我的想法是先生成对

应的BMP文件，再用相同的程序打开生成的文件即可。

c)如何写对应的解压缩算法？这还主要是文件格式的问题。我

试了几种格式的生成压缩文件。我现在的算法我觉得是最为

简洁也是最为易懂的一个算法。

4.算法与实现：

菜单：生成哈夫曼压缩文件...的实现代码为：

void COuyangImageView::OnHumanGen()

{

// 获取文档

COuyangImageDoc* pDoc = GetDocument();

CFileDialog fileDlg(FALSE, "*.HUF", "*.HUF", NULL, "HUFFMAN File (*.HUF)|*.HUF||", this);

fileDlg.m_ofn.Flags |= OFN_FILEMUSTEXIST;

fileDlg.m_ofn.lpstrTitle = "File to save as";

// 保存压缩图象

if (fileDlg.DoModal() == IDOK)

{

// 指向源图像象素的指针

unsigned char * lpSrc;

// 指向DIB的指针

LPSTR lpDIB;

// 指向DIB象素指针

LPSTR lpDIBBits;

// DIB的高度

LONG lHeight;

// DIB的宽度

LONG lWidth;

// 图像每行的字节数

LONG lLineBytes;

// 图像象素总数

LONG lCountSum;

// 循环变量

LONG i;

LONG j;

LONG k;

// 保存各个灰度值频率的数组指针

FLOAT * fFreq;

// 获取当前DIB颜色数目

int iColorNum;

// 锁定DIB

lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());

// 找到DIB图像象素起始位置

lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB);

// 获取当前DIB颜色数目

iColorNum = ::DIBNumColors(lpDIB);

// 判断是否是8-bpp位图（这里为了方便，只处理8-bpp位图，其它的可以类推）

if (iColorNum != 256)

{

// 提示用户

MessageBox("目前只支持256色位图哈夫曼编码！", "系统提示" , MB_ICONINFORMATION | MB_OK);

// 解除锁定

::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());

// 返回

return;

}

// 更改光标形状

BeginWaitCursor();

/*******************************************************************

***********

// 开始计算各个灰度级出现的频率

//

// 如果需要对其它序列进行哈夫曼编码，只需改动此处即可，例如，直接赋值：

iColorNum = 8;

fFreq = new FLOAT[iColorNum];

fFreq[0] = 0.04;

fFreq[1] = 0.05;

fFreq[2] = 0.06;

fFreq[3] = 0.07;

fFreq[4] = 0.10;

fFreq[5] = 0.10;

fFreq[6] = 0.18;

fFreq[7] = 0.40;

// 这样就可以对指定的序列进行哈夫曼编码

******************************************************************** **********/

// 分配内存

fFreq = new FLOAT[iColorNum];

// 计算DIB宽度

lWidth = ::DIBWidth(lpDIB);

// 计算DIB高度

lHeight = ::DIBHeight(lpDIB);

// 计算图像每行的字节数

lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8);

// 重置计数为0

for (i = 0; i < iColorNum; i ++)

{

// 清零

fFreq[i] = 0.0;

}

// 计算各个灰度值的计数（对于非256色位图，此处给数组fFreq赋值方法将不同）

for (i = 0; i < lHeight; i ++)

{

for (j = 0; j < lWidth; j ++)

{

// 指向图像指针

lpSrc = (unsigned char *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j;

// 指向图像指针

// 计数加1

fFreq[*(lpSrc)] += 1;

}

}

// 计算图像象素总数

lCountSum = lHeight * lWidth;

// 计算各个灰度值出现的概率

for (i = 0; i < iColorNum; i ++)

{

// 计算概率

fFreq[i] /= (FLOAT)lCountSum;

}

// 计算各个灰度级出现的频率结束

/******************************************************************* **********/

// 创建对话框

CDlgHuffman dlgPara;

// 初始化变量值

dlgPara.m_fFreq = fFreq;

dlgPara.m_iColorNum = iColorNum;

m_iColorNum=iColorNum ;

// 显示对话框

// dlgPara.DoModal();

CString str;

// 保存计算中间结果的数组

FLOAT * fTemp;

// 保存映射关系的数组

int * iMap;

// 分配内存

fTemp = new FLOAT[m_iColorNum];

iMap = new int[m_iColorNum];

FLOAT fT;

// 初始化fTemp为m_fFreq

for (i = 0; i < m_iColorNum; i ++)

{

// 赋值

fTemp[i] = fFreq[i];

iMap[i] = i;

}

// 用冒泡法对进行灰度值出现的概率排序，结果保存在数组fTemp中for (j = 0; j < m_iColorNum - 1; j ++)

{

for (i = 0; i < m_iColorNum - j - 1; i ++)

{

if (fTemp[i] > fTemp[i + 1])

{

// 互换

fT = fTemp[i];

fTemp[i] = fTemp[i + 1];

fTemp[i + 1] = fT;

// 更新映射关系

for (k = 0; k < m_iColorNum; k ++)

{

// 判断是否是fTemp[i]的子节点

if (iMap[k] == i)

{

// 改变映射到节点i+1

iMap[k] = i + 1;

}

else if (iMap[k] == i + 1)

{

// 改变映射到节点i

iMap[k] = i;

}

}

}

}

}

////////////////////////////////////////////////////////// // 计算哈夫曼编码表

// 找到概率大于0处才开始编码

for (i = 0; i < m_iColorNum - 1; i ++)

{

// 判断概率是否大于0

if (fTemp[i] > 0)

{

break;

}

}

// 开始编码

for (; i < m_iColorNum - 1; i ++)

{

// 更新m_strCode

for (k = 0; k < m_iColorNum; k ++)

{

// 判断是否是fTemp[i]的子节点

if (iMap[k] == i)

{

// 改变编码字符串

m_strCode[k] = "1" + m_strCode[k];

}

else if (iMap[k] == i + 1)

{

// 改变编码字符串

m_strCode[k] = "0" + m_strCode[k];

}

}

// 概率最小的两个概率相加，保存在fTemp[i + 1]中fTemp[i + 1] += fTemp[i];

// 改变映射关系

for (k = 0; k < m_iColorNum; k ++)

{

// 判断是否是fTemp[i]的子节点

if (iMap[k] == i)

{

// 改变映射到节点i+1

iMap[k] = i + 1;

}

}

// 重新排序

for (j = i + 1; j < m_iColorNum - 1; j ++)

{

if (fTemp[j] > fTemp[j + 1])

{

// 互换

fT = fTemp[j];

fTemp[j] = fTemp[j + 1];

fTemp[j + 1] = fT;

// 更新映射关系

for (k = 0; k < m_iColorNum; k ++)

{

// 判断是否是fTemp[i]的子节点

if (iMap[k] == j)

{

// 改变映射到节点j+1

iMap[k] = j + 1;

}

else if (iMap[k] == j + 1)

{

// 改变映射到节点j

iMap[k] = j;

}

}

}

else

{

// 退出循环

break;

}

}

}

CFileException fe;

CFile file;

CString strPath(fileDlg.GetPathName());

file.Open(strPath, CFile::modeCreate | CFile::modeReadWrite);

// file.Write(m_strCode,sizeof(m_strCode));

// 保存编码后的数据

int loop = 0;

unsigned char Mask[8] = {128, 64, 32, 16, 8, 4, 2, 1};

CString strTemp = "";

unsigned char T = 0;

for (i = 0; i < lHeight; i ++)

{

for (j = 0; j < lWidth; j ++)

{

unsigned char V = *((unsigned char *)lpDIBBits +

lLineBytes * i + j);

strTemp += m_strCode[V];

int len = strTemp.GetLength();

if(len >= 8)

{

for (k = 0; k < 8; k++)

{

if (strTemp.Mid(k, 1) == "1")

T |= Mask[k];

}

file.Write(&T, 1);

loop++;

T = 0;

strTemp = strTemp.Right(strTemp.GetLength() - 8);

}

else

{

}

}

}

// 解除锁定

::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());

// 恢复光标

EndWaitCursor();

CString strMsg;

strMsg = "成功创建压缩文件:try.huff ";

// 提示出错

MessageBox(strMsg, "系统提示", MB_ICONINFORMATION | MB_OK);

}

}

5.软件的总体调试：

调试过程相对顺利，就是开始时在哈夫曼编码的字符串的复制中出了一些问题。后来直接在视图类中添加了这项数据做为视图类的一人成员，问题即得到解决。

6.框图：

哈夫曼压缩文件流程图：

四、课程设计体会：

这几天编程发现了几个有趣的结论：

1、编程的真正吸引力可与玩游戏相媲美

考完英语之后的两天，除了吃饭外没有一刻不是在电脑前的，晚上

睡觉想着它，早上6点起床摆弄它。尤其是在调试时找一个错误用

了几个小时仍未找到却忽然醒悟或找的那一刻的感觉实在太好了。

这种执著与感觉我只有在玩《天龙八部》、《新仙剑一》、《新仙剑二》

触发了找了好久的剧情或走出了困了好久的迷宫的感觉。天地为之

开阔……

2、真正的程序不只是“运行”了！

真正可称得上“好程序”是要满足一大堆的条件的。可读性、健壮

性、可维护性、高效性等等等等条件。其实大部分功能我早就已经

实现了，（只用了两天），但其后的测试、修改、完善、注释、润色

和现在的编写系统文档也用了不少的时间。

3、成功的感觉真好！

当你看着自己把功能一个个实现，把错误一个调试出来，那种感觉

给了自己某种安慰，还有自信！！

4、理论与实践共重。经过一个学期对图像理论的学习，终于有点成效

了，看着自己做出的一个图像处理“软件”，心中真是充满了成功

的感觉，但是在我做课程设计的过程中，我不仅仅看到了实践的重

要性，更看到了理论的基础与必不可少。可以说，如果没有一个学

期以来的理论学习，是不可能有此小小的成功的。

5、几句废话：要提高自己的编程能力，你必须亲自去体验、去设计、

编辑、编译、调试、运行。在此之前，我也以为自己对C++语言已

经比较懂了，可还是遇到了一系列问题，也学到很多东西。而对于

MFC现在也有一个大概的了解，我也正准备深入一点学习MFC的

原理。每一个程序员都是在失败、尝试、失败、尝试与收获中成长

起来的。作为一个团团的计算机学院，大部分学生对计算机竟不大

感兴趣，导致学院人才凋零。我本学识尚浅，无权谈论这些，只是

希望能对大家有所警醒，编程之道漫漫无边，吾将上下而求索.最

后以林锐先生的话来作为自己的追求目标和最后的结束语：以振兴

民族软件产业为己任，作真实、正值、优秀的科技人员！

五、参考文献：

1.何斌、马天宇，等编著，《Visual C++ 数字图像处理》，人民邮电

出版社，2001.4

2.黄贤武、王加俊、李家华著，《数字图像处理与压缩编码技术》，

电子科技出版社，2000.12

3.朱志刚，等译，《数字图像处理》，电子工业出版社，2002.2