2012_计算机数字图像处理方法_ppt_1
数字图像处理课件ppt

06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一,它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征,实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像,提 取出面部的各种特征,如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息,并与预 先存储的人脸特征进行比对,从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心,它通过训练分类器,使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法,如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习,并生成分类器模型,用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标,它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别,实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力,用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征,为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式,同时进行数据压 缩,减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用,如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术,可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ,模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
【课件】数字图像处理01ppt

彩色图像(128x128)及其对应的数值矩阵(仅列出一 部分(25x31))
1 什么是数字图像
2 数字图像处理系统的基本结构
Terrain Model of Mars' Mojave Crater
4 数字图像处理应用_视觉监控
视频监视、公安:
银行防盗,人脸识别等。
4 数字图像处理应用_工业检测
工业检测与测量:
3 数字图像处理术语
运算
全局运算:对全幅图像所有像素做相同的处理。 点 运 算:输出图像每个像素的灰度值只依赖于对应
输入图像像素的灰度值。
局部运算:输出图像每个像素的灰度值依赖于对应输
入图像该像素邻域的灰度值。
几何运算:…… 代数运算:…… 邻域预算:……
4 数字图像处理应用
数字图像处理:是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析:是指将一幅图像转换为一种非图像的
表示。但数字图像处理通常又包括数字图像分析。如天 气预报,视频统计等。
计算机图形学:用计算机将由概念或数学描述所表示
的物体图像(非实物)进行处理和显示的过程。如机械 图、建筑图等,通过建筑图统计水泥、钢筋用量等。
图像数字化设备:扫描仪、数码相机、摄象机与图像采集卡 等
图像处理计算机:PC、工作站等(通常将存储设备也包括在 内)
图像输出设备:打印机、绘图仪等
图像显示 硬拷贝
SAN网络
计算机 特殊图像处理硬件
图像传感器 问题域
大规模存储 图像处理软件
数字图像处理基础ppt课件

第精
二选版
章
第一节 图象运算
数
字
图
• 2.1.1 算术运算
象
– 加法、减法
处 理
– 乘法、除法
基
• 2.1.2 逻辑运算
础
– 求反
第
– 异或、或
一
–与
节
3
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:算术运算
图
象
处 理
• 加法运算的定义
基
C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)
础
• 主要应用举例
础
原图
第
求反画图
求反恢复原图
一
节
图
象
19
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算
图
象
处 • 异或运算的定义
理 基
g(x,y) = f(x,y) h(x,y)
础 • 主要应用举例
第
– 获得相交子图象
一
– 绘制区别于背景的、可恢复的图形
节
图
象
20
ppt
章 精
数选版
字 2.1.1 图象运算:逻辑运算
变处 用齐次矩阵表示:
换理
基
a(x,y)
-1 0 0 x
础
b(x,y)
= 010 y
第
1
001 1
二
节
31
ppt
精第 选版二
章
2.2.1 几何变换: 基本变换
数
字
y
空图 域象 变处 换理
基
础
第
二
节
0,0
数字图像处理ppt课件

between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容:
使用Photoshop观察数字图像增强的效果; 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3,比较原始图像、
《数字图像处理》课件

数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息,具有广泛的应用前景, 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用,能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用,能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用,能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用,能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展,数字图像处理成为了一门重要的技术和学科,它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理,为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程,包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域, 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间, 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息,用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术,使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合,创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展,也带来了一些社会影响和挑战,需要加以关注和解决。
数字图像处理课件ppt课件

• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1.具有数字信号处理技术共有的特点。如: • (1)处理精度高。 • (2)重现性能好。 • (3)灵活性高。 • 2.数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的,也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3.数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3.图像处理开发工具
– (1)VC++面向对象可视化集成工具 – (2)MATLAB的图像处理工具箱 – (3)图像应用软件:Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1.航天和航空技术方面的应用 • 2.生物医学工程方面的应用 • 3.通信工程方面的应用 • 4.工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5.军事和公安方面的应用 • 6.生活和娱乐方面的应用
– 像素(picture element,简称pixel)
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
数字图像处理ppt课件
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ,形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效,适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的分布信息,通过计算 一阶矩(均值)、二阶矩(方差)和 三阶矩(偏度)来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏感。
数字图像处理 ppt课件
contents
目录
• 数字图像处理简介 • 图像增强 • 图像分割 • 特征提取 • 图像识别 • 数字图像处理的发展趋势与挑战
01
CATALOGUE
数字图像处理简介
数字图像处理定义
01
02
03
数字图像处理
使用计算机对图像进行加 工和分析,以满足各种应 用需求的技术。
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系,形成共生矩阵,并从中提取出统 计特征,如对比度、能量和相关性等。该方法适用于描述图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量,通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
02
CATALOGUE
图像增强
对比度增强
提高图像的明暗对比度,使图像细 节更加清晰可见。
通过调整像素的亮度或对比度,使图 像的明暗区域更加明显,增强图像的 视觉效果。常用的方法包括直方图均 衡化、对比度拉伸等。
锐化处理
突出图像中的边缘和细节,增强图像的清晰度。
通过增强图像中的高频分量,突出显示图像中的边缘和细节,使图像看起来更加 清晰。常用的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等。
数字图像处理技术PPT课件.ppt
数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容,图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代,图像处理的技术开始得到较为科学的应用, 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比,不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途;径获得数据源, 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的,图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级,因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容;,几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展,人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统,这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究,而改革开 放以来,我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的,甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理入门ppt课件
– 如何构建一个矩阵?如何取得矩阵中具体一个 元素的值,如何修改一个(块)元素的值?
– 写一个循环程序,遍历整个矩阵,把每个像素 的值做一个变换,如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算:加,减,乘,点乘 – 求一个图像的负片,用两种方法(一种是循环
遍历,一种是矩阵运算)实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异,检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像(Image): 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化, 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M,f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值?如果是彩色 图像呢? – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像,然后转换成二值 图像? – 如何得到该图像中灰度值最大(最小)的像素的位置 和取值?如何计算图像的均值? – 什么是灰度图像的直方图?如何计算灰度图像直方图, 如何显示/直方图反映图像的什么性质?
作业2
图像的直方图
21
不同图像的直方图反映图像的不同特点:
对比度低 对比度高
22
数字图像处理 PPT课件
课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC++图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例(续)
无线电波成像 主要用途: ������ 医学(核磁共振成像)
������ 天文观测
应用实例(续)
其它成像模式 ������ 声波成像:
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例(续)
数字图像处理-绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化(图像品质下降)的原因已知时,
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容(续)
4、图像分割(Image Segmentation)
主要研究内容(续)
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析, 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示,从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容(续)
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式,以及把数字图像显示和表现出来( 如打印)。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。
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计算机数字图像处理方法杨为民2012第一章VB图像显示•VB图像显示控件——PictureBox•主要属性:–ScaleMode 3 —Pixel 象元–AutoRedraw True 自动更新–Top、Left 、Width 、Height–坐标换算Screen.TwipsPerPixelX–Screen.TwipsPerPixelY–例子:Pic_Box.Width=320* Screen.TwipsPerPixelXPictureBox主要方法•PictureBox主要方法:–画一个“点”–格式Pset(x,y),Color–颜色长整数–生成颜色RGB(R,G,B)–例子:Pic_Box.Pset(150,100),RGB(255,0,255)–画一条“线”–格式Line (x1,y1) -(x2,y2) ,Color,[B][F]–颜色长整数–充填模式 B 画框 F 填心–例子:Pic_Box.Line(20,50)-(60,10),C,BFPictureBox初始化•PictureBox初始化•Pic_Disp.AutoRedraw= True•Pic_Disp.ScaleMode= 3••Pic_Disp.Left= 60 * Screen.TwipsPerPixelX •Pic_Disp.Top= 160 * Screen.TwipsPerPixelY •Pic_Disp.Width= 401 * Screen.TwipsPerPixelX •Pic_Disp.Height= 401 * Screen.TwipsPerPixelYPictureBox显示过程•PictureBox显示过程•Pic_Disp.Cls••For i = 0 To 400•For j = 0 To 400•R = Pic_R(i, j)•G = Pic_G(i, j)• B = Pic_B(i, j)••Pic_Disp.PSet(j, i), RGB(R, G, B)••Next j•Next I•Pic_Disp.Refresh数字图像的计算机表示•两维数组–数字图像在计算机中用两维数组表示–行—Y方向–列—X方向–R,G,B 三个数组表示三个颜色–每个象元的三个颜色分别对应数组的元素•例子:–x=100–Y=200–R_Data(y,x)=255–G_Data(y,x)=0–B_Data(y,x)=255数字图像实验一数字万花筒第二章BMP图像显示第一节装载图像•装载图像–将图像装载到Picture Box 控件中–从Picture Box 控件中读取数据到数组中–将图像数组中的图像处理后进行显示(1)选择图像文件•CDlg_File.InitDir= App.Path•CDlg_File.FileName= ""•CDlg_File.Filter= "BMP图像(*.bmp)|*.bmp"•CDlg_File.ShowOpen•str1 = CDlg_File.FileName•If str1 = "" Then•Exit Sub•End If(2)在输入图像框中装载图像•Pic_Inp.Cls•Pic_Inp.Picture= LoadPicture(str1)•Pic_Inp.Refresh••Pic_Rows= 200•Pic_Cols= 320••ReDim Pic_R(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_G(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_B(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•注:很难得到图像的大小(3)读图像数据到数组中•For i = 0 To Pic_Rows-1•For j = 0 To Pic_Cols-1•n = Pic_Inp.Point(j, i)•Call Color_RGB(n, R, G, B)•Pic_R(i, j) = R•Pic_G(i, j) = G•Pic_B(i, j) = B•Next j•Next i(4)Windows 颜色到RGB的转换•Public Sub Color_RGB(ByVal Color As Long, R As Long,G As Long, B As Long)•Dim n As Long••n = Color And &HFFFFFF ‘低三个字节•R = n And &HFF ‘最低字节•n = Int(n/ 256)•G = n And &HFF•n = Int(n/ 256)• B = n And &HFF•End Sub(5)装载图像的优缺点•支持多种格式–LoadPicture() 函数支持BMP和JPG等格式•使用简单–一个函数•缺点–不知道原始图像的信息–难以进行进一步的处理第二节打开24位彩色图像•打开图像–从图像文件中直接读取数据到数组中–将图像数组中的图像进行显示(2)BMP图像头格式•偏移名称类型内容•0BMPID As Integer“BM”图像标识&H4D42• 2 BFSize As Long文件尺寸•6BFresever1 As Integer保留•8BFresever2 As Integer保留•10ImageBegin As Long图像数据开始位置•14 HeaderSize As Long头长度=40•18 Width As Long图像的“列数”•22 Height As Long图像的“行数”•26Planes As Integer图像的平面数=1•28Bits As Integer每个象元的位数{1,4,8,24}•30Compress As Long是否采用压缩=0•34ImageSize As Long图像数据的长度•38XPixelPerMeter As Long图像的水平分辨率(象元/米)•42YPixelPerMeter As Long图像的垂直分辨率(象元/米)•46ColorUsed As Long实际使用彩色数=0 —>256•50ColorImport As Long重要彩色数=0 —>256•54LUT(0 To 255) As RGBY_Def彩色查找表(当Bits=8时)(3)图像头定义—VB形式•Public Type BMPHDR_Def•BMPID As Integer•BFSize As Long•BFresever1 As Integer•BFresever2 As Integer•ImageBegin As Long•HeaderSize As Long•Width As Long•Height As Long•…………………•ColorUsed As Long•ColorImport As Long•LUT(0 To 255) As RGBY_Def•End Type公共数据定义•Dim Pic_R() As Integer•Dim Pic_G() As Integer•Dim Pic_B() As Integer•Dim Pic_Rows As Long, Pic_Cols As Long •Dim FileNo As Integer, Fptr As Long•Dim BMP_HDR As BMPHDR_Def•Dim RowL As Long•Dim BGR_Data(0 To 2) As Byte, B_Data As Byte•FileNo= FreeFile(1)•Open str1 For Binary As #FileNo•Fptr= 1•Get #FileNo, Fptr, BMP_HDR••Select Case BMP_HDR.Bits‘颜色位数••Case 24•'----------------------------•Pic_Rows= BMP_HDR.Height•Pic_Cols= BMP_HDR.Width•RowL= Int((Pic_Cols* 3 + 3) / 4) * 4••ReDim Pic_R(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_G(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_B(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)第三节打开8位彩色图像•打开图像–从图像文件中直接读取数据到数组中–将图像数组中的图像进行显示8位索引彩色BMP图像•偏移名称类型内容•28Bits As Integer= 8•10ImageBegin As Long= 1078 (54+1024)•18 Width As Long图像的“列数”•22 Height As Long图像的“行数”•每象元的字节数= 1• 2 BFSize As Long文件尺寸•34ImageSize As Long图像数据的长度•每一行图像数据的长度(字节数)为4 的倍数•46ColorUsed As Long实际使用彩色数=0 —>256•50ColorImport As Long重要彩色数=0 —>256•54LUT(0 To 255) As RGBY_Def彩色查找表(当Bits=8时)8位图像的参数•FileNo= FreeFile(1)•Open str1 For Binary As #FileNo•Fptr= 1•Get #FileNo, Fptr, BMP_HDR••Select Case BMP_HDR.Bits‘颜色位数•Case 8•'----------------------------•Pic_Rows= BMP_HDR.Height•Pic_Cols= BMP_HDR.Width•RowL= Int((Pic_Cols+ 3) / 4) * 4••ReDim Pic_R(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_G(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)•ReDim Pic_B(0 To Pic_Rows-1, 0 To Pic_Cols-1)读取8位彩色数据•For i = 0 To Pic_Rows-1•For j = 0 To Pic_Cols-1•Fptr= (Pic_Rows-1 -i) * RowL+ j + 1 + BMP_HDR.ImageBegin •Get #FileNo, Fptr, B_Data••R = BMP_HDR.LUT(B_Data).R•G = BMP_HDR.LUT(B_Data).G• B = BMP_HDR.LUT(B_Data).B••Pic_B(i, j) = B•Pic_G(i, j) = G•Pic_R(i, j) = R••Next j•Next i•Close #FileNo第四节保存24位彩色图像•保存24位彩色图像–建立和保存图像头–建立一个象元的彩色数据–保存一个象元的彩色数据选择保存图像文件名CDlg_File.InitDir= App.PathCDlg_File.FileName= ""CDlg_File.Filter= "BMP图像(*.bmp)|*.bmp" CDlg_File.Flags= &H2CDlg_File.ShowSavestr1 = CDlg_File.FileNameIf str1 = "" ThenExit SubEnd If建立图像头中不变的部分BMP_HDR.BMPID = &H4D42 BMP_HDR.BFresever1 = 0BMP_HDR.BFresever2 = 0BMP_HDR.ColorImport= 0BMP_HDR.ColorUsed= 0BMP_press= 0BMP_HDR.HeaderSize= 40BMP_HDR.Planes= 1建立图像头中可变的部分BMP_HDR.Bits= 24BMP_HDR.ImageBegin= 54BMP_HDR.Width= Pic_ColsBMP_HDR.Height= Pic_RowsRowL= Int((Pic_Cols* 3 + 3) / 4) * 4BMP_HDR.ImageSize= Pic_Rows* RowL BMP_HDR.BFSize= BMP_HDR.ImageBegin + BMP_HDR.ImageSize建立/打开图像文件'----------------------------------------------------FileNo= FreeFile(1)Open str1 For Binary As #FileNoFptr= 1Put #FileNo, Fptr, BMP_HDR产生一个象元的数据For i = 0 To Pic_Rows-1For j = 0 To Pic_Cols-1' BGR_Data(0) = Pic_B(i, j)' BGR_Data(1) = Pic_G(i, j)' BGR_Data(2) = Pic_R(i, j)n = Pic_Out.Point(j, i)Call Color_RGB(n, R, G, B)BGR_Data(0) = BBGR_Data(1) = GBGR_Data(2) = R写一个象元的数据到图像文件中Fptr= (Pic_Rows-1 -i) * RowL+ j * 3 + 1 +BMP_HDR.ImageBeginPut #FileNo, Fptr, BGR_DataNext jNext iClose #FileNo。