C数字图像处理算法(最终版)
C#数字图像处理算法(最终版)
R=G=B=0.299R+0.587G+0.114B
一、图像的基本知识——图像的灰度化
灰度直方图
灰度直方图是灰度的函数，描述的是图像中具有该灰度级的 像素的个数。如果用直角坐标系来表示，则它的横坐标是灰度级， 纵坐标是该灰度出现的频数。
UnlockBits
从系统内存中解锁此Bitmap
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
Bitmap类
成员 Format1bppIndexed Format4bppIndexed
描述 每个像素1位，使用索引颜色，因此颜色表中有两种 颜色
每个像素4位，使用索引颜色
Format8bppIndexed 每个像素8位，使用索引颜色
Width 获取或设置Bitmap对象的像素宽度
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
图像处理的三种方法
提取像素法
利用Bitmap中的GetPixel和SetPixel方法分别获取和设置一个图像指 定像素的颜色。
内存法
使用Bitmap类提供的LockBits和UnlockBits方法，分别锁定和解锁 系统内存中的位图像素，消除了通过循环对位图像素逐个处理的需要， 使程序的运行速度大大提高。
Format64bppArgb
每个像素64位，Alpha、红色、绿色、蓝色分量分别 使用16位
Indexed
颜色索引值，这些值是系统颜色表中颜色的索引，而 不是单个颜色值
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
BitmapData类
指定位图图像的特性。BitmapData类由Bitmap类的LockBits 和UnlockBits方法使用，不可继承。
数字图像处理试题集(终版)剖析
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为_像素_。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示_，如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，_图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的5种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
4. 简述数字图像处理的至少5种应用。
①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。
②在医学中，比如B超、CT机等方面。
③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。
④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。
频域处理-数字图像处理
频域处理
5.5 频域中图像处理的实现
5.5.1 理解数字图像的频谱图 数字图像平移后的频谱中,图像的能量将集中到频谱中
心(低频成分),图像上的边缘、线条细节信息(高频成分)将分 散在图像频谱的边缘。也就是说,频谱中低频成分代表了图 像的概貌,高频成分代表了图像中的细节。
频域处理
H(u,v)称作滤波器,它具有允许某些频率成分通过,而阻 止其他频率成分通过的特性。该处理过程可表示为
H 和G 的相乘是在二维上定义的。即,H 的第1个元素乘 以F 的第1个元素,H 的第2个元素乘以F 的第2个元素,以此类 推。滤波后的图像可以由IDFT 得到:
频域处理 图5 9给出了频域中图像处理的基本步骤。
频域处理
图5 10 基本滤波器的频率响应
频域处理
图5 11分别为采用D0=10、D0=30、D0=60、D0=160进行 理想低通滤波的结果。图5 11(c)存在严重的模糊现象,表明 图像中多数细节信息包含在被滤除掉的频率成分之中。随着 滤波半径的增加,滤除的能量越来越少,图5 11(d)到图5 11(f) 中的模糊现象也就越来越轻。当被滤除的高频成分减少时, 图像质量会逐渐变好,但其平滑作用也将减弱。
式中:u 取0,1,2,…,M -1;v 取0,1,2,…,N-1。
频域处理 对二维离散傅里叶变换,则有:
图像处理实践中,除了 DFT 变换之外,还可采用离散余弦 变换等其他正交变换。
频域处理
5.4 离散余弦变换(DCT)
离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)的变换核 为余弦函数,因其变换核为实数,所以,DCT 计算速度比变换核 为复数的 DFT 要快得多。DCT 除了具有一般的正交变换性 质外,它的变换阵的基向量能很好地描述人类语音信号、图 像信号的相关特征。因此,在对语音信号、图像信号的变换 中,DCT 变换被认为是一种准最佳变换。
c语言数字图像处理（二）：图片放大与缩小-双线性内插法
c语⾔数字图像处理（⼆）：图⽚放⼤与缩⼩-双线性内插法图像内插假设⼀幅⼤⼩为500 * 500的图像扩⼤1.5倍到750 * 750，创建⼀个750 * 750 的⽹格，使其与原图像间隔相同，然后缩⼩⾄原图⼤⼩，在原图中寻找最接近的像素（或周围的像素）进⾏赋值，最后再将结果放⼤最邻近内插法寻找最近的像素赋值双线性内插法v(x,y) = ax + by + cxy + d双线性内插法参数计算已知Q11, Q12, Q21, Q22，要插值的点为P点，⾸先在x轴上，对R1，R2两个点进⾏插值然后根据R1和R2对P点进⾏插值化简得对于边界值的处理，若x1 < 0 ,则直接令f(Q11), f(Q12) = 0处理结果原图扩⼤为6000 * 4000缩⼩为1000 * 500下⾯为代码实现的主要部分int is_in_array(short x, short y, short height, short width){if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height)return1;elsereturn0;}void bilinera_interpolation(short** in_array, short height, short width, short** out_array, short out_height, short out_width){double h_times = (double)out_height / (double)height,w_times = (double)out_width / (double)width;short x1, y1, x2, y2, f11, f12, f21, f22;double x, y;for (int i = 0; i < out_height; i++){for (int j = 0; j < out_width; j++){x = j / w_times;y = i / h_times;x1 = (short)(x - 1);x2 = (short)(x + 1);y1 = (short)(y + 1);y2 = (short)(y - 1);f11 = is_in_array(x1, y1, height, width) ? in_array[y1][x1] : 0; f12 = is_in_array(x1, y2, height, width) ? in_array[y2][x1] : 0; f21 = is_in_array(x2, y1, height, width) ? in_array[y1][x2] : 0; f22 = is_in_array(x2, y2, height, width) ? in_array[y2][x2] : 0; out_array[i][j] = (short)(((f11 * (x2 - x) * (y2 - y)) +(f21 * (x - x1) * (y2 - y)) +(f12 * (x2 - x) * (y - y1)) +(f22 * (x - x1) * (y - y1))) / ((x2 - x1) * (y2 - y1))); }}}。
数字图像处理领域的二十四个典型算法
数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第⼀章⼀、256⾊转灰度图⼆、Walsh变换三、⼆值化变换四、阈值变换五、傅⽴叶变换六、离散余弦变换七、⾼斯平滑⼋、图像平移九、图像缩放⼗、图像旋转数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第三章图像处理，是对图像进⾏分析、加⼯、和处理，使其满⾜视觉、⼼理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的⼀个应⽤。
⽬前⼤多数的图像是以数字形式存储，因⽽图像处理很多情况下指数字图像处理。
本⽂接下来，简单粗略介绍下数字图像处理领域中的24个经典算法，然后全部算法⽤vc实现。
由于篇幅所限，只给出某⼀算法的主体代码。
ok，请细看。
⼀、256⾊转灰度图算法介绍（百度百科）：什么叫灰度图？任何颜⾊都有红、绿、蓝三原⾊组成，假如原来某点的颜⾊为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下⾯⼏种⽅法，将其转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数⽅法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位⽅法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿⾊：Gray=G； 通过上述任⼀种⽅法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统⼀⽤Gray替换，形成新的颜⾊RGB(Gray,Gray,Gray)，⽤它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
灰度分为256阶。
所以，⽤灰度表⽰的图像称作灰度图。
程序实现： ok，知道了什么叫灰度图，下⾯，咱们就来实现此256⾊灰度图。
这个Convert256toGray()，即是将256⾊位图转化为灰度图：void Convert256toGray(HDIB hDIB) { LPSTR lpDIB; // 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB); // 指向DIB象素数据区的指针 LPSTR lpDIBBits; // 指向DIB象素的指针 BYTE * lpSrc; // 图像宽度 LONG lWidth; // 图像⾼度 LONG lHeight; // 图像每⾏的字节数 LONG lLineBytes; // 指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） LPBITMAPINFO lpbmi; // 指向BITMAPCOREINFO结构的指针 LPBITMAPCOREINFO lpbmc; // 获取指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB; // 获取指向BITMAPCOREINFO结构的指针 lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB; // 灰度映射表 BYTE bMap[256]; // 计算灰度映射表（保存各个颜⾊的灰度值），并更新DIB调⾊板 int i,j; for (i = 0; i < 256;i ++) { // 计算该颜⾊对应的灰度值 bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed + 0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen + 0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5); // 更新DIB调⾊板红⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i; // 更新DIB调⾊板绿⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i; // 更新DIB调⾊板蓝⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i; // 更新DIB调⾊板保留位 lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0; } // 找到DIB图像象素起始位置 lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB); // 获取图像宽度 lWidth = ::DIBWidth(lpDIB); // 获取图像⾼度 lHeight = ::DIBHeight(lpDIB); // 计算图像每⾏的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 更换每个象素的颜⾊索引（即按照灰度映射表换成灰度值） //逐⾏扫描 for(i = 0; i < lHeight; i++) { //逐列扫描 for(j = 0; j < lWidth; j++) { // 指向DIB第i⾏，第j个象素的指针 lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j; // 变换 *lpSrc = bMap[*lpSrc]; } } //解除锁定 ::GlobalUnlock ((HGLOBAL)hDIB); }变换效果（以下若⽆特别说明，图⽰的右边部分都是为某⼀算法变换之后的效果）：程序实现:函数名称：WALSH()参数:double * f - 指向时域值的指针double * F - 指向频域值的指针r －2的幂数返回值:⽆。
数字图像处理 算法原理
数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。
其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。
常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。
2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。
3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。
4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。
常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。
5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。
常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。
除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。
这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。
数字图像处理中的算法原理与优化
数字图像处理中的算法原理与优化数字图像处理是一门运用计算机算法来对图像进行分析、处理和变换的技术。
它在现代社会的许多领域中发挥着重要作用，如医学影像、图像识别和计算机视觉等。
在数字图像处理中，算法的原理和优化是关键的因素，它们决定了图像处理的质量和效率。
本文将从算法原理与优化的角度来探讨数字图像处理中的相关内容。
一、图像处理基础在了解数字图像处理的算法原理与优化之前，我们首先需要了解一些图像处理的基础概念。
图像可以看作是由像素组成的矩阵，每个像素代表图像中的一个点的颜色或亮度值。
常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。
这些操作的实现离不开各种算法的支持。
二、图像处理算法原理1. 图像增强算法原理图像增强是通过改善图像的视觉效果来提高图像质量的一种方法。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。
对比度增强算法通过增加图像的亮度差异来提高图像的对比度，使图像更加鲜明。
锐化算法通过增强图像的边缘来使图像更加清晰。
2. 图像滤波算法原理图像滤波是对图像进行平滑处理的一种方法，它能够消除图像中的噪声并减小图像的细节。
常用的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算图像局部区域的像素平均值来实现平滑处理。
中值滤波通过计算图像局部区域的像素中值来实现噪声消除。
高斯滤波通过对图像进行卷积操作来实现平滑处理，其中卷积核是一个高斯函数。
3. 图像分割算法原理图像分割是将图像分成若干个具有独立性的区域的过程，其目标是把具有相似性质的像素组成一个区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割通过设置一个或多个阈值来将图像分成若干个部分。
边缘检测通过寻找图像中的边缘来分割图像。
区域生长通过选择种子点并逐渐生长来分割图像。
4. 图像压缩算法原理图像压缩是将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式的过程，以便减少存储空间和传输带宽的消耗。
C语言实现图像识别
C语言实现图像识别图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过算法和模型实现计算机对图像内容的理解和分类。
C语言是一种通用的高级编程语言，具有高效性和强大的计算能力，因此在图像识别领域中也有广泛的应用。
本文将介绍C语言在图像识别方面的应用和实现。
一、图像预处理在进行图像识别之前，首先需要对图像进行预处理。
图像预处理的目的是去除图像中的噪声、调整图像的对比度和亮度等，从而更好地提取图像特征。
在C语言中，我们可以使用各种图像处理库，如OpenCV来实现图像预处理。
下面是一个简单的C语言代码示例，演示了如何使用OpenCV对图像进行预处理：```C#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){// 读取图像Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);// 转为灰度图像cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);// 高斯模糊GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0);// 边缘检测Canny(image, image, 50, 150);// 显示图像imshow("Processed Image", image);waitKey(0);return 0;}```二、特征提取在进行图像识别之前，还需要提取图像的特征。
特征提取是将图像转换为计算机可理解的数值形式，以便进行进一步的处理和分类。
C 语言提供了各种特征提取的方法和算法的实现，下面是一个简单的C 语言代码示例，演示了如何使用C语言进行图像特征提取：```C#include <stdio.h>int main(){// 读取图像特征数据float features[100];FILE *file = fopen("features.txt", "r");for (int i = 0; i < 100; i++) {fscanf(file, "%f", &features[i]);}fclose(file);// 进行图像分类或其他处理// ...return 0;}```三、模型训练与识别在进行图像识别之前，需要训练一个模型来对图像进行分类。
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1 0 0 I 0 0 1 1 1 0
灰度模式
每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述图像，没有彩色信息。
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
图像处理的三种方法
提取像素法
利用Bitmap中的GetPixel和SetPixel方法分别获取和设置一个图像指 定像素的颜色。
内存法
使用Bitmap类提供的LockBits和UnlockBits方法，分别锁定和解锁
系统内存中的位图像素，消除了通过循环对位图像素逐个处理的需要， 使程序的运行速度大大提高。
为什么要进行图像的灰度化呢？
1.为了得到灰色图片。
2.降低计算量。
一、图像的基本知识——图像的灰度化
图像灰度化的方法
最大值法：使R，G，B值等于3值中最大的一个。
R=G=B=max(R,G,B) 平均值法：使R，G，B值等于R，G，B的平均值。 R=G=B=（R+G+B）/3 加权平均值法：根据重要性或其他指标给R，G，B赋予不同 的权值，并使R，G，B加权平均。
对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为 (i+u,j+v)，其中i，j均为非负整数，p、q为[0,1）区间的浮点数，则这个像 素的值f(i+p,j+q)可由原图像中坐标(i，j)、 (i+1，j)、 (i，j+1) 、 (i+1，j+1) 所对应周围的4个像素的值决定，即：
f(i+p,j+q)=(1-p)(1-q) f(i,j)+(1-p)qf(i,j+1)+p(1-q)f(i+1,j)+pqf(i+1,j+1)
二、图像的几何运算——镜像
定义：镜像是一个物体相对于一个镜面的复制品。包括水平镜像 和垂直镜像两种。
水平镜像
矩阵表达式：
其中，W为图像的宽度。
二、图像的几何运算——镜像
定义：镜像是一个物体相对于一个镜面的复制品。包括水平镜像 和垂直镜像两种。
垂直镜像
矩阵表达式：
其中，H为图像的高度。
二、图像的几何运算——缩放
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
BitmapData类
指定位图图像的特性。BitmapData类由Bitmap类的LockBits 和UnlockBits方法使用，不可继承。
名称 说明
Height
获取或设置Bitmap对象的像素高度
PixelForm 获取或设置返回此BitmapData对象的Bitmap中像素信息的 at 格式 BitmapData 获取或设置位图中第一个像素数据的地址。它也可以看成是 Scan0 属性 位图中的第一个扫描行 Stride Width 获取或设置Bitmap对象的跨距宽度（也称为扫描宽度） 获取或设置Bitmap对象的像素宽度
0
128
255
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
CMYK模式
图像中每个像素由青（C）、洋红（M）、黄（Y）和黑（K）色按 照不同的比例混合。运用在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩色打印机和 复印机。
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
HSI模式
根据日常生活中人眼的视觉对色彩的观察指定的一套色彩模式。H 表示色相，S表示饱和度，I表示明暗程度。 色调 H由角度表示，它反映了颜色最接 饱和度 S表征颜色的深浅程度，饱和 近什么样的光谱波长，即光的不同颜色。 度越高，颜色越深。饱和度参数是色环 通常假定 0°表示的颜色为红色， 120°的为 的原点（圆心）到彩色点的半径的长度。 绿色， 240°的为蓝色。 在环的边界上的颜色饱和度最高，其饱 从 0 °到 360 °的色相覆盖了所有可见光 和度值为 1；在中心的饱和度为 0。 谱的彩色。
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
Bitmap类
成员 Format1bppIndexed Format4bppIndexed Format8bppIndexed 描述 每个像素1位，使用索引颜色，因此颜色表中有两种 颜色 每个像素4位，使用索引颜色 每个像素8位，使用索引颜色
Pixel Format16bppGrayScale 每个像素16位，共指定65536种灰色调 Format 主要 每个像素24位，红色、绿色、蓝色分量分别使用八位， Format24bppRgb 成员 他们的顺序是蓝、绿、红 每个像素32位，Alpha、红色、绿色、蓝色分量分别 Format32bppArgb 使用8位，这是默认的GDI+颜色组合 每个像素64位，Alpha、红色、绿色、蓝色分量分别 Format64bppArgb 使用16位 颜色索引值，这些值是系统颜色表中颜色的索引，而 Indexed 不是单个颜色值
一、图像的基本知识——图像的灰度化
定义：将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像的灰度化。即
在RGB颜色模式中，设置R=G=B，且R=G=B的值叫做灰度值。
一、图像的基本知识——图像的灰度化
定义：将彩色图像转化为灰度图像的过程称为图像的灰度化。即
在RGB颜色模式中，设置R=G=B，且R=G=B的值叫做灰度值。
C#数字图像处理算法
计算方法组
任务分工
目录
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图像的基本知识 图像的几何运算
图像的非几何运算
图像处理的总结
目录
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图像的基本知识 图像的几何运算
图像的非几何运算
图像处理的总结
一、图像的基本知识
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几个基本概念 图像的灰度化
图像处理的方法和领域
一、图像的基本知识——几个基本概念
GetThumbnailImage
方法 LockBits RotateFlip Save SetPixel SetResolution UnlockBits
确定对象是否等于当前对象
返回此Image的缩略图
将Bitmap锁定到系统内存 旋转、翻转或者同时旋转翻转Image 将该Image保存到指定的文件或流 设置此Bitmap中指定像素的颜色 设置此Bitmap的分辨率 从系统内存中解锁此Bitmap
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图像的基本知识 图像的几何运算
图像的非几何运算
图像处理的总结
三、图像的非几何运算
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图像的调整
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图像的滤镜
三、图像的非几何运算——图像的调整
亮度/对比度
线性点运算 定义：点运算将输入图象映射为输出图象，当输出图象与输入图 像呈线性关系时，就是线性点运算。
线性函数为：G(X,Y)=PF(X,Y)+L 其中G表示输出图像，F表示输入图像，P表示斜率，L表示偏移量 对于斜率P： 如果P>1，图像的对比度减小 如果1>P>0，图像的对比度将增大 如果P=1，变化L的大小，图像会变亮或是 变暗 如果P<0，图像将取补
率，显示器分辨率和打印机分辨率。
图像分辨率：指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点， 单位PPI（Pixels Per Inch）。 显示器分辨率：单位面积显示像素的个数。 打印机分辨率：打印机每英寸的油墨点数。
一、图像的基本知识——几个基本概念
数字图像
定义：数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单元。
指针法
通过LockBits方法获取位图的首地址，直接应用指针对位图进行操
作。
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
三种方法的比较
难易程度 提取像素法 易 效率 低 安全性 安全
内存法
指针法
难
一般
高
很高
安全
不安全
建议：初学者使用提取像素法，有一定编程能力者使用内存 法，对C#指针有深入理解者用指针法。
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
RGB模式
每个像素的信息由RGB三原色组成，其中RGB由不同的灰度级来描 述。
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
RGB模式
每个像素的信息由RGB三原色组成，其中RGB由不同的灰度级来描 述。 对角线：
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
定义：色彩模式是数字世界中表示颜色的一种算法，即用不同的 算法来表示颜色。 分类：位图模式、灰度模式、RGB模式、CMYK模式、HSB模式、 Lab模式、索引模式、多通道模式、双色调模式等。
三、图像的非几何运算——图像的调整
图像的色彩模式
位图模式
Size
Width
获取此图像的以像素为单位的宽度和高度
获取此Image的宽度
一、图像的基本知识——处理的方法和领域
Bitmap类
常用方法
成员 ReadOnly ReadWrite ImageLockMode的成员 名称 UserInputBuffer 描述 位图的锁定部分只用于读操作 位图的锁定部分用于读操作和写操作 读取和写入像素数据的缓存由用户支配 位图的锁定部分用于写操作
纵坐标是该灰度出现的频数。
频数
灰度级
一、图像的基本知识——处理的方法和领域