位图缩放快速算法
BMCP位图图片压缩算法
using (Bitmap image = Kingthy.Library.Image.Bmcp.Decompress(@"g:\g.bmcp"))
{
image.Save(@"g:\g.dc.bmp",ImageFormat.Bmp);
a1b1c1e2f1a1c5h1
(注：字符后面的数字表示其连续出现的次数）
嗯？也许你会说这个看起来怎么字符反而多了？别急，在图片世界里，这样压缩还是有不错效果的，除非那个图片是很变态的，不会有两个以上相同颜色点出现！！！
BMCP的颜色索引值的存储：
我们大家都知道在bmcp里是存储颜色索引值的，而大家也知道在C#里的int/uint是占用4个字节空间的，所以我们存储象素颜色索引时肯定尽量避免存储为int/uint值！
在bmcp里颜色索引值的存储大小是根据颜色表的数量来决定的。当颜色表的颜色数量小于255个时索引占用的空间就只占用1个字节；而颜色表的数量小于 ushort值范围时索引占用的空间就是2个字节；而如果颜色表数量小于ushort.MaxValue*255时就索引就占用3个字节（前2个字节存储的是“值/255”的整数部分，而后1个字节则存储的是“值%255”）；否则就只能使用4个字节存储索引。
在上面的压缩计解中，我们还要存储一个“颜色连接出现的次数”值，这个值的大小在bmcp里是占用1个字节的，也就是说计算某颜色重复出现的次数时只最多只能记录到255次，如果还继续出现同一个颜色，则重新记录颜色！为什么要这样做呢？这是为了减少占用空间所做的，在很多图片中，不连续出现相同颜色的位置所占的比率也是很大的，而连续出现同一种颜色超出255次的地方则是少之又少。
BMCP的文件格式：
常用图像压缩方法
常用图像压缩方法一、行程长度压缩原理是将一扫描行中的颜色值相同的相邻像素用一个计数值和那些像素的颜色值来代替。
例如:aaabccccccddeee，则可用3a1b6c2d3e来代替。
对于拥有大面积，相同颜色区域的图像，用RLE压缩方法非常有效。
由RLE原理派生出许多具体行程压缩方法:1.PCX行程压缩方法:该算法实际上是位映射格式到压缩格式的转换算法，该算法对于连续出现1次的字节Ch，若Ch>0xc0则压缩时在该字节前加上0xc1，否则直接输出Ch，对于连续出现N次的字节Ch，则压缩成0xc0＋N，Ch 这两个字节，因而N最大只能为ff－c0=3fh(十进制为63)，当N大于63时，则需分多次压缩。
2.BI_RLE8压缩方法:在WINDOWS3.0、3.1的位图文件中采用了这种压缩方法。
该压缩方法编码也是以两个字节为基本单位。
其中第一个字节规定了用第二个字节指定的颜色重复次数。
如编码0504表示从当前位置开始连续显示5个颜色值为04的像素。
当第二个字节为零时第二个字节有特殊含义:0表示行末;1表示图末;2转义后面2个字节，这两个字节分别表示下一像素相对于当前位置的水平位移和垂直位移。
这种压缩方法所能压缩的图像像素位数最大为8位(256色)图像。
3.BI_RLE压缩方法:该方法也用于WINDOWS3.0/3.1位图文件中，它与BI_RLE8编码类似，唯一不同是:BI_RLE4的一个字节包含了两个像素的颜色，因此，它只能压缩的颜色数不超过16的图像。
因而这种压缩应用范围有限。
4.紧缩位压缩方法(Packbits):该方法是用于Apple公司的Macintosh机上的位图数据压缩方法，TIFF规范中使用了这种方法，这种压缩方法与BI_RLE8压缩方法相似，如1c1c1c1c2132325648压缩为:831c2181325648，显而易见，这种压缩方法最好情况是每连续128个字节相同，这128个字节可压缩为一个数值7f。
09位图文件大小计算(答案在后面)
需要掌握3个知识：1.图像和视频的容量公式位=1字节（8b=1B）单位换算3.千数量级跨度。
1kB=1024B、1MB=1024KB、1GB=1024MB、1 TB=1024GBBMP图像容量计算公式：一共有多少像素点 * 每个点是几位（分辨率） * 位深度(单位：位)（分辨率） * 位深度 /8 (单位：字节)（分辨率） * 位深度 /8/1024 (单位：KB)（分辨率） * 位深度 /8/1024/1024 (单位：MB)；位深度：1.题目直接告诉你用多少位，比如16位色、24位色等2.题目告诉你图像用多少种颜色，我们需要用：n位能表示2的n次个信息，算出n的值，n就是位深度。
如告诉你16色，16=24，所以就是4位AVI视频容量计算公式：一共有多少像素点 * 每个点是多少位 * 一共有几张图片（分辨率） * 位深度 * (帧频*时间) (单位：位)（分辨率） * 位深度 * (帧频*时间)/8 (单位：字节)（分辨率） * 位深度 * (帧频*时间)/8/1024 (单位：KB)（分辨率） * 位深度 * (帧频*时间)/8/1024/1024 (单位：MB))一、给你位深度，计算图像大小1.使用一个存储容量为1024MB的U盘，来存储未经压缩的1280×968像素、32位色BMP图像，可以存储这种图像大约为A. 800张B. 400张C. 200张D. 20张2.将一幅未经压缩的1280×968像素、8位色BMP图片，转换成JPEG格式后，存储容量为，则压缩比约为A. 28:1B. 18:1C. 8:1D. 4:13.一幅未经压缩的1024×768像素、16位色BMP图像，其存储容量约为A. 468KBB.C.D.4.用“画图”程序将1024×768像素、16位色BMP图片，转换成JPEG格式后，存储容量为，则压缩比为A. 136：1B. 34：1C. 17:1D. 8:15.用“画图”程序将1024×768像素、24位色未经压缩图像“”文件分别另存为256色位图“”文件和单色位图“”文件，则3个文件存储容量之比约为A. 24:8:1B. 12:4:1C. 24:256:1D. 1:1:6.[扩展]将一幅1024*768像素的24位色BMP图像存储为512*384像素的256色BMP图像，其图像存储空间将变为原来的（）;A. 4倍B. 1/4倍C. 1/6倍D. 1/12倍7.[扩展]两幅尺寸相同未经压缩的BMP图像，若存储容量分别为352KB和119KB，则这两幅图像的颜色数可能为（A）24位色和16位色（B）24位色和8位色（C）16位色和8位色（D）16色和2色给你颜色数量，计算图像大小8.将某一幅未经压缩1024×768像素的256色BMP图像文件进行如下操作：①图像的宽度和高度各缩小一半②另存为24位的BMP图像文件则处理后的图像文件与原文件的存储容量之比约为（）.A. 1 : 2B. 1 : 4C. 2 : 3D. 3 : 4看截图信息，来计算图像大小9.用Photoshop软件制作一幅1024×512像素的图片，存储为BMP格式文件时，选项界面如图所示：该图像文件存储容量约为A. 375KBB. 750KBC. D. 3MB10.某未经压缩BMP图像文件的参数如下图所示：则下列叙述正确的是（A）图像的分辨率为每英寸800×600像素（B）该图像文件包含24帧的图像序列（C）图像的尺寸大小为71×71像素（D）存储每个像素大约需要3个字节11.某图像文件的参数如下图所示：则下列叙述正确的是{（A）图像的分辨率为72×72像素（B）图像的尺寸大小为800×600像素（C）存储每个像素需要24字节（D）图像颜色模式是CMYK12. 【201604加试题】一个未经压缩的BMP格式图像文件，其相关信息如图所示。
十种放缩法技巧全总结
十种放缩法技巧全总结放缩法（Scaling）是一种常用的图像处理技术，通过对图像进行放缩，可以改变图像的尺寸和像素分布，以满足不同的需求。
本文将总结十种常用的放缩法技巧，包括等比例缩放、非等比例缩放、双线性插值、最近邻插值等。
1. 等比例缩放等比例缩放是最常用的一种放缩法技巧，通过保持图像的宽高比不变，按比例减小或增大图像的尺寸。
在图像处理软件中，可以直接设置缩放比例或输入目标尺寸来实现等比例缩放。
代码示例：1. 设置缩放比例为0.5：scale_factor = 0.52. 设置目标尺寸为宽度为500px：target_width = 500, target_height = original_height * (target_width / original_width)2. 非等比例缩放非等比例缩放是一种在宽高比不变的情况下，分别按比例减小或增大图像的宽度和高度的放缩法技巧。
与等比例缩放相比，非等比例缩放会改变图像的形状，导致图像的扭曲或拉伸。
代码示例：1. 分别设置缩放比例：scale_factor_x = 0.8, scale_factor_y = 1.22. 分别设置目标尺寸：target_width = original_width * scale_factor_x, targ et_height = original_height * scale_factor_y3. 双线性插值双线性插值是一种用于图像放缩的插值算法，通过对图像的像素进行线性插值计算，以获得更平滑、更真实的放缩效果。
双线性插值通过对目标图像的每个像素，根据原图像的相邻像素的灰度值进行加权平均计算，从而得到最终的像素值。
代码示例：1. 计算目标像素的位置：target_x = (x / scale_factor_x), target_y = (y / s cale_factor_y)2. 计算四个相邻像素的坐标：top_left_x, top_left_y, top_right_x, top_right_y, bottom_left_x, bottom_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y3. 分别计算四个相邻像素的灰度值：top_left_gray, top_right_gray, bottom_left_gray, bottom_right_gray4. 根据四个相邻像素的灰度值和目标像素的位置，进行插值计算得到最终的像素值4. 最近邻插值最近邻插值是一种快速的插值算法，通过选择离目标像素最近的原图像像素的灰度值作为目标像素的灰度值。
八个放缩公式
八个放缩公式一、比例尺定理比例尺定理是指，如果将一个图形放缩k倍，那么该图形的面积就会增大k^2倍，周长也会增大k倍。
设图形的面积为S，周长为L，放缩比例为k，则放缩后的面积S_1=k^2S，周长L_1=kL。
应用场景：地图绘制中，使用比例尺将现实世界的距离缩小到一定比例，使得在有限的空间内呈现出更广阔的空间。
比例尺也应用于建筑设计、产品设计等中，通过缩小或放大来更好地呈现设计效果。
二、图像缩放图像缩放是指改变图像的大小，即将原始图像按照固定比例进行放大或缩小。
缩放比例可以用缩放因子s表示，当s>1时表示放大，当s<1时表示缩小。
设原图像大小为W\times H，缩放大小为W_1\times H_1，缩放因子为s，则可以使用如下公式进行图像缩放：W_1=sW, H_1=sH应用场景：在图像处理中，图像缩放通常用于缩小过大的图片或者放大图像以进行更好的展示。
在计算机视觉领域中，图像缩放也是图像处理中最常用的操作之一。
三、对数放缩对数放缩是指对数据进行处理，使得数据能够更好地被人类理解、分析。
对数放缩广泛应用于测量、计算机视觉、信号处理等多个领域中。
当数据值范围很大时，可能会出现数据的测量值过于小或者太不直观的情况，此时就需要对数据进行放缩。
设数据值为x，放缩后的值为y，放缩因子为a，则可以使用如下公式进行对数放缩：y=\log_a(x)应用场景：在地震学、医学、天文学等领域中，对数据进行对数放缩可以更好地表示极端值，从而方便分析及可视化处理。
在计算机视觉领域中，对数放缩也常用于对图像灰度值进行处理，改变图像的亮度和对比度。
幂函数放缩是指通过幂函数来对数据进行放缩。
幂函数放缩常用于处理数据值比较集中或者分散不均的情况，可以将数据更好地映射到合适的范围内。
设数据值为x，放缩后的值为y，放缩因子为a，指数为b，则可以使用如下幂函数进行放缩：y=ax^b应用场景：在金融分析、生态学、气象学等领域中，通常需要对数据进行幂函数放缩，以便在不同值域范围内显示数据趋势。
位图文件大小的精准计算方法
位图⽂件⼤⼩的精准计算⽅法位图⽂件⼤⼩的精准计算⽅法发布时间：2011-11-20 5:27:008位（bit）位图：彩⾊版中有2^8=256种颜⾊，具体哪256种颜⾊可由调⾊板灵活规定，因此每个像素点最多有256种情况（颜⾊），故刚好可⽤两位⼗六进制码（16^2=256）表⽰，占1字节。
⼀幅512×512的8位位图⼤⼩计算⽅法：位图⽂件头（14字节）+位图信息头（40字节）+调⾊板（256×彩⾊表4字节）+实际像素点占内存（512×512×1字节）=263 222字节（Byte）。
24位位图：⼜名RGB真彩⾊图，含2^24=16 777 216=16M⾊，没有彩⾊表，原因上⽂已说明。
每个像素点由3个字节（⼗六进制码6位）表⽰，每个字节负责控制⼀种颜⾊，分别为蓝（Blue）、绿（Green）、红（Red）。
为什么每种颜⾊⽤1个字节控制呢？我们知道，图像中任何颜⾊都是由蓝、绿、红混合⽽成，⽽在24位位图中这三种颜⾊的跨度（深度）分别为256=2^8，占⼆进制8bit=1字节，故蓝、绿、红刚好可⽤1个字节表⽰。
那么每个像素点可能的颜⾊就有256×256×256=2^24种。
⼀幅256×256的24位位图⼤⼩计算⽅法：位图⽂件头（14字节）+位图信息头（40字节）+实际像素点占内存（256×256×3字节）=196 662字节（Byte）。
需要注意的是，Windows有“补零”的习惯！即要求位图的每⼀⾏像素所占字节数必须被4整除。
若不能倍4整除，则在该位图每⼀⾏的⼗六进制码末尾“补”1⾄3个字节的“00”。
例如：⼀幅宽253×⾼256的24位位图，微软在⽣成该图为实际⽂件时，计算每⼀⾏像素所占字节=宽253×3字节=759字节，检验其被4除余1，则在每⾏的⼗六进制码末尾加1个字节，补“00”，变为760字节。
图片缩小原理
图片缩小原理在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要缩小图片的情况，比如在制作PPT、上传图片到网站或者发送邮件时。
那么，图片是如何进行缩小的呢？在本文中，我们将深入探讨图片缩小的原理，帮助大家更好地理解这一过程。
首先，我们需要了解的是，图片的缩小并不是简单地把图片的尺寸变小，而是通过一定的算法对图片进行重新采样，从而达到缩小的效果。
在数字图像处理中，常用的图片缩小算法包括双线性插值、双三次插值、最近邻插值等。
这些算法都是通过对原始图片的像素进行重新排列和计算，从而生成缩小后的图片。
双线性插值是一种常用的图片缩小算法，它通过对原始图片的像素进行加权平均来生成缩小后的图片。
具体来说，双线性插值算法会先找到原始图片中与目标像素位置最近的四个像素点，然后根据这四个像素点的数值进行加权平均，得到目标像素点的数值。
这样，就实现了对图片的缩小。
另一种常用的图片缩小算法是双三次插值，它在双线性插值的基础上增加了更多的像素点参与计算，从而得到更加平滑和清晰的缩小效果。
双三次插值算法通过对原始图片的像素进行三次样条插值，从而得到目标像素的数值。
这种算法在缩小图片时能够保持更多的细节和清晰度，因此在一些对图片质量要求较高的场景中被广泛使用。
除了双线性插值和双三次插值外，最近邻插值也是一种常见的图片缩小算法。
最近邻插值算法非常简单粗暴，它直接将原始图片中最接近目标像素位置的像素值赋给目标像素，从而实现图片的缩小。
虽然这种算法计算简单，但在缩小后的图片中可能会出现锯齿状的边缘，因此在一些对图片质量要求较高的场景中并不常用。
总的来说，图片的缩小是通过对原始图片的像素进行重新采样来实现的，常用的图片缩小算法包括双线性插值、双三次插值和最近邻插值。
这些算法在处理图片缩小时各有特点，可以根据具体的需求选择合适的算法来实现对图片的缩小。
希望本文能够帮助大家更好地理解图片缩小的原理，从而在实际应用中能够更加灵活地处理图片缩小的问题。
图像缩放的双线性内插值算法的原理解析
图像缩放的双线性内插值算法的原理解析图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。
传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具，画家常用它来放大图画。
当然，在计算机上，我们不再需要用放大尺去放大或缩小图像了，把这个工作交给程序来完成就可以了。
下面就来讲讲计算机怎么来放大缩小图象；在本文中，我们所说的图像都是指点阵图，也就是用一个像素矩阵来描述图像的方法，对于另一种图像：用函数来描述图像的矢量图，不在本文讨论之列。
越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色。
假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）：234 38 2267 44 1289 65 63这个矩阵中，元素坐标(x,y)是这样确定的，x从左到右，从0开始，y从上到下，也是从零开始，这是图象处理中最常用的坐标系，就是这样一个坐标：----------------------＞X|||||∨Y如果想把这副图放大为4X4大小的图像，那么该怎么做呢？那么第一步肯定想到的是先把4X4的矩阵先画出来再说，好了矩阵画出来了，如下所示，当然，矩阵的每个像素都是未知数，等待着我们去填充（这个将要被填充的图的叫做目标图,Destination）：? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?然后要往这个空的矩阵里面填值了，要填的值从哪里来来呢？是从源图中来，好，先填写目标图最左上角的象素，坐标为（0，0），那么该坐标对应源图中的坐标可以由如下公式得出：srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) , srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)好了，套用公式，就可以找到对应的原图的坐标了(0*(3/4),0*(3/4))=>(0*0.75,0*0.75)=>(0,0),找到了源图的对应坐标,就可以把源图中坐标为(0,0)处的234象素值填进去目标图的(0,0)这个位置了。
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位图缩放快速算法
位图缩放是图像处理领域中的一项基本操作，用于将图像的尺寸进行调整。
在进行位图缩放时，常常需要处理大量的像素点，因此如何快速地进行位图缩放成为一个重要的问题。
本文将介绍几种常见的位图缩放快速算法。
一、最近邻插值算法
最近邻插值算法是最简单的位图缩放算法之一、该算法的思想是将目标图像的每一个像素点通过找到其在原图像中的最近邻像素点的值进行赋值。
该算法的优点是实现简单，计算量小，缺点是会导致图像的锯齿效应明显，图像质量较差。
二、双线性插值算法
双线性插值算法是一种常用的位图缩放算法。
该算法的思想是根据目标图像像素点附近的四个原图像像素点的值进行加权平均得到目标图像像素点的值。
该算法的优点是图像质量较好，计算量适中，缺点是处理速度较慢。
三、双三次插值算法
双三次插值算法是一种精确度较高的位图缩放算法。
该算法的思想是根据目标图像像素点附近的16个原图像像素点的值进行加权平均得到目标图像像素点的值。
该算法的优点是图像质量好，效果较好，缺点是计算量较大，处理速度较慢。
四、快速算法
为了提高位图缩放的处理速度，研究人员提出了一些快速算法。
其中一种常见的方法是使用图像金字塔。
图像金字塔是一种将原图像进行多次连续缩放的处理方法，通过不断地降低图像的分辨率来提高算法的处理速度。
在进行位图缩放时，可以首先对原图像进行一次缩小，然后再对缩小后的图像进行缩小，重复该过程直到达到目标尺寸，最后再进行插值处理得到目标图像。
该方法可以大大减少计算量，提高算法的处理速度。
除了使用图像金字塔，还可以使用并行计算的方法来加速位图缩放。
通过将图像划分为多个子块，然后分别对每个子块进行缩放操作，最后再将所有子块合并得到目标图像。
该方法可以充分利用多核处理器的并行计算能力，提高算法的处理速度。
综上所述，位图缩放是图像处理中一个重要的操作，可以通过最近邻插值算法、双线性插值算法或双三次插值算法来实现。
为了提高算法的处理速度，可以使用图像金字塔或并行计算的方法。
不同的算法有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。