数字图像实验报告

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数字图像处理实验报告——图像分割实验

数字图像处理实验报告——图像分割实验

实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名 _______________学号_______________电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一.实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念;3.掌握进行边缘提取得基本方法;4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。

实验内容1.分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。

比较三种算子处理得不同之处;2.设计一个检测图1中边缘得程序,要求结果类似图2,并附原理说明。

3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图2三.实验具体实现1.分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。

比较三种算子处理得不同之处;I=imread(’mri、tif');imshow(I)BW1=edge(I,’roberts’);figure ,imshow(BW1),title(’用Roberts算子’)BW2=edge(I,’sobel’);figure,imshow(BW2),title(’用Sobel算子 ')BW3=edge(I,’log’);figure,imshow(BW3),title(’用拉普拉斯高斯算子’)比较提取边缘得效果可以瞧出,sober算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Laplacian—Gaussian算子就是一种二阶边缘检测方法,它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来,边缘得细节比较丰富。

通过比较可以瞧出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整,效果更好。

2.设计一个检测图1中边缘得程序,要求结果类似图2,并附原理说明.i=imread('m83、tif’);subplot(1,2,1);imhist(i);title('原始图像直方图');thread=130/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=imread('trees、tif’);subplot(1,2,1);imhist(i);title('原始图像直方图’);thread=100/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title('分割结果’)1、分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。

在本实验中,我们将探索几种常见的数字图像处理方法,并使用Python编程语言和相关库来实现。

2. 实验目的本实验的主要目的是:1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理;2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用;3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。

3. 实验方法在本实验中,我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法:•OpenCV:用于图像读取、显示和保存等基本操作;•Numpy:用于图像数据的处理和算术运算;•Matplotlib:用于图像的可视化和结果展示。

以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤:1.图像读取和显示:使用OpenCV库读取图像,使用Matplotlib库显示图像;2.图像的灰度化:将彩色图像转换为灰度图像;3.图像的二值化:将灰度图像转换为黑白二值图像;4.图像的平滑处理:使用平滑滤波器对图像进行平滑处理,如均值滤波和高斯滤波;5.图像的边缘检测:使用边缘检测算法对图像进行边缘检测,如Sobel算子和Canny算子;6.图像的直方图均衡化:对灰度图像进行直方图均衡化,增强图像的对比度。

4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先,我们使用OpenCV库读取一张图像,并使用Matplotlib库显示该图像:import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来,我们将彩色图像转换为灰度图像:# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后,我们将灰度图像转换为黑白二值图像:# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来,我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理,例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器:# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后,我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测,例如使用Sobel算子和Canny算子:# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后,我们对灰度图像进行直方图均衡化,以增强图像的对比度:# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验,我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤,并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。

数字图像处理实验报告

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数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告(一)实验目的1.理解数字图像处理的基本概念与原理。

2.掌握数字图像处理的基本方法。

3.掌握常用数字滤波器的性质和使用方法。

4.熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。

实验器材计算机、MATLAB软件实验内容1.图像的读写与显示首先,我们需要在MATLAB中读入一幅图像,并进行显示。

% 导入图像文件I = imread('myimage.jpg');% 显示图像imshow(I);2.图像的分辨率与色彩空间转换数字图像处理中的一个重要概念是图像的分辨率,通常用像素数量表示。

图像的分辨率越高,代表着图像包含更多的像素,从而更具细节和清晰度。

在数字图像处理中,常常需要将一幅图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。

RGB色彩空间是最常见的图像色彩空间之一,并且常常作为其他色彩空间的基础。

% 转换图像色彩空间J = rgb2gray(I);% 显示转换后的图像imshow(J);3.图像的增强与滤波图像的增强通常指的是对图像的对比度、亮度和清晰度等方面进行调整,以改善图像的质量和可读性。

数字图像处理中的滤波是一种常用的图像增强方法。

滤波器是一个能够对图像进行局部操作的矩阵,它能够提取或抑制特定的图像特征。

% 对图像进行平滑滤波K = imgaussfilt(J, 1);% 显示滤波后的图像imshow(K);4.数字图像处理在实际应用中的例子数字图像处理在很多实际应用中被广泛应用。

这些应用包括医疗成像、计算机视觉、人脸识别、安防监控等。

下面是数字图像处理在人脸识别应用中的一个简单例子。

% 导入图像文件I = imread('face.jpg');% 进行人脸检测faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;bbox = step(faceDetector, I);% 在图像上标记人脸位置IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(IFaces);实验结论通过本次实验,我已经能够理解数字图像处理的基本概念与原理,掌握数字图像处理的基本方法,熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。

《数字图像处理》实验报告

《数字图像处理》实验报告

《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科,它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。

在本次实验中,我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法,并通过实验来探索其应用和效果。

首先,我们进行了图像的读取和显示实验。

通过使用Python中的OpenCV库,我们能够轻松地读取图像文件,并将其显示在屏幕上。

这为我们后续的实验奠定了基础。

同时,我们还学习了图像的像素表示方法,了解了图像由像素点组成的原理。

这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。

接下来,我们进行了图像的灰度化实验。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。

在实验中,我们使用了不同的算法来实现灰度化操作,包括平均值法、最大值法和加权平均法等。

通过比较不同算法得到的灰度图像,我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异,这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。

随后,我们进行了图像的直方图均衡化实验。

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

在实验中,我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理,并观察了处理前后的效果变化。

通过实验,我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度,使图像更加清晰和鲜明。

在进一步探索图像处理技术的过程中,我们进行了图像的滤波实验。

滤波是一种常用的图像处理操作,它通过对图像进行卷积操作来实现。

在实验中,我们学习了不同类型的滤波器,包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。

通过比较不同滤波器对图像的处理效果,我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。

此外,我们还进行了图像的边缘检测实验。

边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。

在实验中,我们学习了不同的边缘检测算法,包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。

通过比较不同算法对图像的处理效果,我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。

最后,我们进行了图像的压缩实验。

图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。

数字图像处理实验报告

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竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理实验报告篇一:数字图像处理实验报告实验一数字图像的获取一、实验目的1、了解图像的实际获取过程。

2、巩固图像空间分辨率和灰度级分辨率、邻域等重要概念。

3、熟练掌握图像读、写、显示、类型转换等matlab函数的用法。

二、实验内容1、读取一幅彩色图像,将该彩色图像转化为灰度图像,再将灰度图像转化为索引图像并显示所有图像。

2、编程实现空间分辨率变化的效果。

三、实验原理1、图像读、写、显示I=imread(‘image.jpg’)Imview(I)Imshow(I)Imwrite(I,’wodeimage.jpg’)2、图像类型转换I=mat2gray(A,[amin,amax]);按指定的取值区间[amin,amax]将数据矩阵A转化为灰度图像I,amin对应灰度0,amax对应1,也可以不指定该区间。

[x,map]=gray2ind(I,n);按指定的灰度级n将灰度图像转化为索引图像,n默认为64I=ind2gray(x,map);索引图像转化为灰度图像I=grb2gray(Rgb);真彩色图像转化为灰度图像[x,map]=rgb2ind(Rgb);真彩色图像转化为索引图像Rgb=ind2rgb(x,map);索引图像转化为真彩色图像bw=im2bw(I,level);将灰度图像转化为二值图像,level取值在[0,1]之间bw=im2bw(x,map,level);将索引图像转化为二值图像,level取值在[0,1]之间bw=im2bw(Rgb,level);将真彩色图像转化为二值图像,level取值在[0,1]之间四、实验代码及结果1、in=imread(peppers.png);i=rgb2gray(in);[x,map]=gray2ind(i,128); subplot(131),imshow(in)subplot(132),imshow(i)subplot(133),imshow(x),colormap(map) 、%空间分辨率变化的效果clc,closeall,cleari=imread(cameraman.tif);i=imresize(i,[256,256]);i1=i(1:2:end,1:2:end);[m1,n1]=size(i)i2=i1(1:2:end,1:2:end);[m2,n2]=size(i2)i3=i2(1:2:end,1:2:end);[m3,n3]=size(i3)subplot(221),imshow(i),xlabel(256x256) subplot(222),imshow(i1),xlabel(128x128) subplot(223),imshow(i2),xlabel(64x64) subplot(224),imshow(i3),xlabel(32x32) 256x25664x64128x12832x322实验二图像的几何变换一、实验目的掌握图像的基本几何变换的方法1、图像的平移2、图像的旋转二、实验内容练习用matalb命令实现图像的平移、旋转操作1、.编写实现图像平移的函数2、用imread命令从你的硬盘读取一幅256×256灰度图;3、调用平移函数,将256×256灰度图平移100行200列,在同一个窗口中显示平移前和平移后的图像。

数字图像处理实验报告

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数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移,要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图像进行旋转变换,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法,并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作,及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库,使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外,还提供了大量的可重用类和组件,包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL),因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库,类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化,并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发,正由于VC具有明显的优势,因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中,VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别,每个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色,它有若干个表项,每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构,定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值,记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图,内存占用少,速度快,而且还可以对图形进行淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法,可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数,一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据,可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数,但是这些函数都还没有被封装到MFC中,这些函数主要有:1. SetDIBitsToDevice函数:该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits函数:该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数:还函数利用申请到的内存,由GDI位图来构造DIB.通过该函数,可以对DIB的格式进行控制,可以指定每个像素颜色的位数,而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数:利用该函数可以从DIB出发来创建GDI 位图.5. CreateDIBSection函数:该函数能创建一种特殊的DIB,称为DIB项,然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数:该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图,并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数:Windows提供了窗口视频(VFW)组件,Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits 的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色,并且提高显示DIB的速度,缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换,通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像处理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的:本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序,来巩固和掌握图像处理技术的基本技能,提高实际动手能力,并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。

数字图像处理实验报告(完整版)

数字图像处理实验报告(完整版)数字图像处理实验⼀ MATLAB数字图像处理初步⼀、显⽰图像1.利⽤imread( )函数读取⼀幅图像,假设其名为lily.tif,存⼊⼀个数组中;2.利⽤whos 命令提取该读⼊图像flower.tif的基本信息;3.利⽤imshow()函数来显⽰这幅图像;实验结果如下图:源代码:>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)⼆、压缩图像4.利⽤imfinfo函数来获取图像⽂件的压缩,颜⾊等等其他的详细信息;5.利⽤imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为⼀幅压缩了像素的jpg⽂件,设为lily.jpg;语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。

6.同样利⽤imwrite()函数将最初读⼊的tif图象另存为⼀幅bmp图像,设为flily.bmp。

7.⽤imread()读⼊图像Sunset.jpg和Winter.jpg;8.⽤imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的⼤⼩;9.⽤figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显⽰出来,观察两幅图像的质量。

其中9的实验结果如下图:源代码:4~6(接上⾯两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif';>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、⼆值化图像10.⽤im2bw将⼀幅灰度图像转化为⼆值图像,并且⽤imshow显⽰出来观察图像的特征。

图像处理实验报告

数字图像处理实验报告姓名:学号:专业:[2015.6.25]一、彩色图BMP图像转灰度图1.实验要求打开一幅*.bmp图像, 并将彩色图像变灰度图像, 并读取图像数据。

2.实验内容(1)一般BMP图像的结构一般的bmp文件的结构可分为三部分: 表头、调色板和图像数据。

①BMP文件头(14字节) ,文件的第0字节到第13字节为BMP图像的文件头。

BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文件大小和位图起始位置等信息。

其结构定义如下:Typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {WORD bfType; // 位图文件的类型, 必须为BM(0-1字节)DWORD bfSize; // 位图文件的大小, 以字节为单位(2-5字节)WORD bfReserved1; // 位图文件保留字, 必须为0(6-7字节)WORD bfReserved2; // 位图文件保留字, 必须为0(8-9字节)DWORD bfOffBits; //位图阵列的偏移量, (10-13字节)// 位图阵列的偏移量, 以字节为单位, 说明从文件头开始到实际图像数据之间的字节偏移量} BITMAPFILEHEADER;②BMP信息头位图信息头(40字节), 文件的第14个字节到第53个字节为BMP图像的信息头, 位图信息头数据用于说明位图的尺寸等信息。

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{DWORD biSize; // 本结构所占用字节数(14-17字节)LONG biWidth; // 位图的宽度, 以像素为单位(18-21字节)LONG biHeight; // 位图的高度, 以像素为单位(22-25字节)WORD biPlanes; // 目标设备的级别, 值为1(26-27字节)WORD biBitCount; // 每个像素所需的位数, 必须是1(双色), 4(16色), 8(256色)或24(真彩色)之一(28-29字节)DWORD biCompression; // 位图压缩类型, 必须是0(不压缩), 1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE4压缩类型)之一(30-33字节)DWORD biSizeImage; // 位图的大小, 以字节为单位(34-37字节)LONG biXPelsPerMeter; // 位图水平分辨率, 每米像素数(38-41字节)LONG biYPelsPerMeter; // 位图垂直分辨率, 每米像素数(42-45字节)DWORD biClrUsed; // 位图实际使用的颜色表中的颜色数(46-49字节)DWORD biClrImportant; // 位图显示过程中重要的颜色数(50-53字节)} BITMAPINFOHEADER;③调色板调色板用于说明位图中的颜色, 它有若干个表项, 每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构, 定义一种颜色。

数字图像实验报告

数字图像实验报告数字图像实验报告引言:数字图像处理是一门涉及计算机科学和电子工程的学科,它通过对图像进行数字化处理,实现对图像的分析、增强和改变。

本实验报告旨在介绍数字图像处理的基本概念和实验结果,以及对实验结果的分析和讨论。

一、实验目的本次实验的主要目的是了解数字图像处理的基本原理和方法,通过实践掌握常见的图像处理技术,并对实验结果进行分析和评估。

二、实验过程1. 图像获取在本次实验中,我们使用了一张自然风光的彩色图像作为实验对象。

这张图像包含了丰富的颜色和细节,能够很好地展示数字图像处理的效果。

2. 图像预处理在进行图像处理之前,我们需要对图像进行预处理,以便更好地进行后续处理。

预处理包括图像去噪、增强和边缘检测等步骤。

我们使用了常见的滤波算法对图像进行去噪处理,然后使用直方图均衡化技术对图像进行增强,最后使用边缘检测算法提取图像的边缘信息。

3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个具有独立特征的区域的过程。

我们使用了基于阈值的分割方法对图像进行分割,通过调整阈值的大小,可以得到不同的分割结果。

4. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征,用于进一步分析和处理。

我们使用了常见的特征提取算法,如边缘检测、角点检测和纹理特征提取等,从图像中提取出了边缘、角点和纹理等特征。

5. 图像重建图像重建是将经过处理的图像恢复到原始状态的过程。

我们使用了图像插值算法对图像进行重建,通过插值算法,可以将图像的分辨率提高,从而得到更清晰的图像。

三、实验结果经过以上的处理步骤,我们得到了一系列经过处理的图像。

通过对比原始图像和处理后的图像,我们可以看到图像处理对图像的改变和影响。

在图像去噪和增强的过程中,我们成功地去除了图像中的噪声,并增强了图像的对比度和细节。

在图像分割和特征提取的过程中,我们成功地将图像分割成若干个具有独立特征的区域,并提取出了图像的边缘、角点和纹理等特征。

在图像重建的过程中,我们成功地提高了图像的分辨率,得到了更清晰的图像。

数字图像实验报告

实验报告专业名称班级学号学生姓名实验一图像的基本运算实验内容1、程序:I=imread('lena8.jpg');figure;subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围subplot(2,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I); %将图像转换为double类型I2=I1/255; %归一化此图像C=2;K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换subplot(2,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=im2bw(I,0.5);M=~M;%M=255-I; %将此图像取反%Figuresubplot(2,3,4);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化,阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化,阈值为0.7 subplot(2,3,5);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(2,3,6);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');结果:2、程序:I=imread('hough.bmp');%I=rgb2gray(I);J=imread('rice.bmp');I=im2double(I); %将图像转换成double型J=im2double(J);K=I+0.3*J; %两幅图像相加subplot(1,3,1);imshow(I);title('物图');subplot(1,3,2);imshow(J);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(K);title('相加后的图');imwrite(K,'lena1.jpg');结果;3、程序:A=imread('lena1.jpg');B=imread('rice.bmp');A=im2double(A);B=im2double(B);C=A-0.3*B;subplot(1,3,1);imshow(A);title('混合图');subplot(1,3,2);imshow(B);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(C);title('分离后的图');结果:4、程序:A=imread('rice.bmp');%A=rgb2gray(A);A=im2double(A);subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图');B=zeros(256,256);B(40:200,40:200)=1;K=A.*B;subplot(1,2,2);imshow(K);title('局部图');结果:5、程序:A=imread('lena8.jpg');Bl=imresize(A,1.5); %比例放大1.5倍,默认的采用的是最近邻法进行线性插值B2=imresize (A, [420 384]); %非比例放大至420:384 Cl=imresize (A, 0 . 7) ; %比例缩小0.7倍C1=imresize(A, 0.7) ;C2=imresize(A, [150 180]) ; %非比例缩小到150:180 figure;subplot(2,2,1);imshow(Bl);title('比例放大图');subplot(2,2,2);imshow(B2);title('非比例放大图');subplot(2,2,3);imshow(C1);title('比例缩小图');subplot(2,2,4);imshow(C2);title('非比例缩小图');结果:实验二图像的变换实验内容1、程序:I=imread('1.bmp');%I=imread('LENA.JPG');%imshow(I);figure();subplot(3,2,1);imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换,并将其坐标原点移到频谱中央位置RRfdpl=real(sfftI);IIfdpl=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdpl.^2+IIfdpl.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;subplot(3,2,2);imshow(real(a));I=imread('2.bmp');%I=imread('LENA.JPG');%imshow(I);subplot(3,2,3);imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换,并将其坐标原点移到频谱中央位置RRfdpl=real(sfftI);IIfdpl=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdpl.^2+IIfdpl.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;subplot(3,2,4);imshow(real(a));I=imread('3.bmp');%I=imread('LENA.JPG');%imshow(I);subplot(3,2,5);imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换,并将其坐标原点移到频谱中央位置RRfdpl=real(sfftI);IIfdpl=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdpl.^2+IIfdpl.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;subplot(3,2,6);imshow(real(a));结果:2、程序:I=zeros(256,256);I(88:168,124:132)=1; %图像范围是256*256,前一值是纵向比,后一值是横向比figure(),subplot(2,2,1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶变换J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);subplot(2,2,2);imshow(J1,[5 50]);%对原始图像进行旋转J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');subplot(2,2,3);imshow(J);%求旋转后图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);subplot(2,2,4);imshow(J2,[5 50]);结果:3、程序:%对lena24.jpg文件计算二维DCT变换RGB = imread('lena24.jpg');figure(1),subplot(1,3,1);imshow(RGB);I = rgb2gray(RGB);%真彩色图像转换成灰度图像J = dct2(I);%计算二维DCT变换subplot(1,3,2);imshow(log(abs(J)),[]);%对图像大部分能量集中在上右角处subplot(1,3,3);J(abs(J) < 10) = 0;%吧变换矩阵镇南关小于10的值置换为0,然后用idc2重构图像K = idct2(J)/255;imshow(K);结果:4、程序:RGB = imread('lena24.jpg');I=rgb2gray(RGB);I = im2double(I); %转换图像矩阵为双精度型T = dctmtx(8); %产生二维00?变换矩阵,%矩阵T及其转置T‘是DCT函数P1*X*P2的参数B = blkproc(I, [8 8],'P1*x*P2',T,T');mask1= [ 1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0];%二值掩模,用来压缩DCT系数B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask1);%只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%重构图像figure,imshow(I);figure,imshow(B2);figure,imshow(I2);结果:实验三图像的增强实验内容1、程序:clear allclose allI{1}=double(imread('lena8.jpg'));I{1}=I{1}/255;figure(1),subplot(2,4,1),imshow(I{1},[]),hold onI{2}=double(imread('lena1.jpg'));I{2}=I{2}/255;subplot(2,4,5),imshow(I{2},[]),hold onfor m=1:2Index=0;for lemta=[0.5 5]Index=Index+1;F{m}{Index}=I{m}.^lemta;subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[])endend结果:2、程序:clear allclose all%0.读图像I=double(imread('lena8.jpg'));figure,imshow (I,[])N=32;Hist_image=hist (I(:),N) ; %直方图Hist_image=Hist_image/sum (Hist_image); Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_image); %累计直方图figure,stem([0:N-1] ,Hist_image) ;%1.设计目标直方图Index=0:N-1;Index=0:7;%正态分布直方图Hist{1}=exp(-(Index-4).^2/8);Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1});Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1});figure,stem([0:7],Hist{1})%倒三角形状直方图Hist{2}=abs(15-2*Index);Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2});Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2});figure,stem([0:7],Hist{2})%2.规定化处理for m=1:2Image=I;%2.1 SML处理for k=1:NTemp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulation{m});[Tempi,Project{m}(k)]=min(Temp);end%2.2变换后直方图for k=1:NTemp=find(Project{m}==k);if isempty(Temp)Hist_result{m}(k)=0;elseHistresult{m}(k)=sum(Hist_image(Temp));endendfigure,stem([0:31],Hist_result{m});%2.3结果图Step=256/N;for k=1:NIndex=find(I>=Step*(k-1)&I<Step*k);Image(Index)=Project{m}(k);endfigure,imshow(Image,[])end结果:3、程序:clear allclose allI=double(imread('lena8.jpg'));figure,subplot(2,4,1);imshow(I,[]);% 1.均值低通滤波H=fspecial('average',5);F{1}=double(filter2(H,I));subplot(2,4,2);,imshow(F{1},[]);% 2 . gaussian低通滤波H=fspecial('gaussian',7,3); F{2}=double(filter2(H,I)); subplot(2,4,3);,imshow(F{2},[]);% 3.增强图像-原图-均值低通滤波F{3}=2*I-F{1};subplot(2,4,4);,imshow(uint8 (F{3}),[]);% 4.增强图像=原图-高斯低通滤波F{4}=2*I-F{2};subplot(2,4,5);,imshow(uint8 (F{4}),[]);%5. ‘prewitt’边缘算子增强H=fspecial('prewitt');F{ 5}=uint8(I+filter2(H,I));subplot(2,4,6);,imshow(F{5},[]);%6. ‘sobel’边缘算子增强H=fspecial('sobel');F{6}=uint8(I + filter2(H,I));subplot(2,4,7);,imshow(F{6},[]);结果:实验四图像的复原实验内容1、程序:clear;close all;%1.生成含噪图像img = imread('lena8.bmp');figure,subplot(2,3,1);imshow(img);img =double(imnoise(img,'salt & pepper', 0.01));subplot(2,3,2); ,imshow(img,[]);%2.采用均值滤波N=5; %滤波模板大小h=fspecial('average',N);I=filter2(h,img);subplot(2,3,3); ,imshow(I,[])%3.中值滤波I=medfilt2(img,[N N]);subplot(2,3,4); ,imshow(I,[])%4.最大值滤波I=ordfilt2(img,N*N,true(N));subplot(2,3,5); ,imshow(I,[])%5.最小值滤波I=ordfilt2(img,1,true(N));subplot(2,3,6); ,imshow(I,[])结果:2、程序:close allclear all%1.生成波纹噪声图像img = double(imread('lena8.bmp'));figure,subplot(2,3,1);imshow(img,[]);sizec=size(img);w=0.4*2*pi; %噪声的数字频率N=2*pi/w; %噪声每一周期的采样点数img_noise=img+20*ones(sizec(1),1)*sin(w*[1:sizec(2)]); subplot(2,3,2); ,imshow(img_noise,[]);%图像频谱F0=fft2(img);F0=fftshift(F0);subplot(2,3,3); ,imshow(log(abs(F0)),[]);F=fft2(img_noise);F=fftshift(F);subplot(2,3,4); ,imshow(log(abs(F)),[]);%2.设计理想陷波滤波器H=ones(sizec(1),sizec(2));%图像中心点x0=sizec(1)/2+1;y0=sizec(2)/2+1;%噪声所处频率点(x,y)x=x0;y=y0-round(sizec(2)/N);H (x,y-3:y+3)=0;H(x,(y0-y)+y0-3:(y0-y)+y0+3)=0; %3.滤波结果I=ifftshift(F.*H);imgl=ifft2(I);subplot(2,3,5); ; imshow(imgl,[]); 结果:。

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Central South University数字图像采集与处理实验报告书学院: 信息科学与工程学院班级: 自动化1204班姓名: 郑彬彬学号: 0909122016导师: 罗三定2015 年 4 月实验报告实验名称数字图像信号处理1204班系信息科学与工程专业自动化班姓名郑彬彬学号0909122016 授课老师罗三定预定时间三、五、七、八周实验时间周三第一节实验台号8实验1 PhotoShop功能操作一、目的要求1、了解数码相机基本使用。

2、熟悉PHOTOSHOP在图像处理上的用途。

3、掌握PHOTOSHOP一些基本的图像操作。

二、实验内容1、用数码相机拍摄照片。

2、将照片采集到电脑中处理。

3、运用PHOTOSHOP进行图像的编辑与创作。

三、实验预备知识ADOBE PHOTOSHOP是Thomas和John Knoll俩兄弟设计制作,而后与Adobe公司合作,于1989年推行的一个集传统的暗房技术和印前处理功能于一体的综合图像处理软件,它将设计师和使用者集于一体,给图形设计界增添了巨大的活力。

位图即点阵图是由许多小方格的不同色块组成的图像,其中每一个小方格被称为像素。

Photoshop是一个位图处理软件,它可以真实的再现色彩丰富的世界。

由于位图文件在存储时必须记录其组成画面中每一个像素的位置、色彩等数据,因此它的文件信息量大,分辨率越高,信息量越大。

分辨率就是单位(英寸)长度所含像素的多少,单位为dpi。

分辨率可分为图像分辨率、输出分辨率、扫描分辨率等,分辨率是决定图像输入、输出质量高低的关键。

黑白位图模式1bit表示一个图像像素;灰度位图模式用8bit表示一个图像像素;RGB真彩色位图模式用3*8bit表示一个图像像素。

一个数字化图像文件,文件的大小= 图像像素数×字节数/像素+文件头。

在Photoshop中不能将彩色图像直接转化为黑白位图模式,必须先将此彩色图像转化为灰度模式,在转化为位图模式,转化后有几种不同的显示模式:50%阈值、图案仿色、扩散仿色和半调网屏。

四、实验要求及其步骤成果1、观察图像大小(宽与高像素)。

2、改变图像大小。

3、观察各处的RGB值、色度、亮度、饱和度的值。

4、单独观察红色、绿色、蓝色分量图像。

红色:绿色:蓝色:5、将彩色图像转换为灰度图像,存盘后观察文件大小。

6、观察图像的直方图。

7、改变图像的亮度、对比度、饱和度,观察操作结果。

改变亮度:改变对比度:改变饱和度:8、以不同阈值二值化图像。

五、分析讨论数码相机基本使用:数码相机和传统相机在光学原理上没有什么区别,都是将被摄物体发射或反射的光线通过镜头在相机内部形成倒立的、缩小(或放大、等大)的物像。

但在具体成像中则因光敏介质的不同而有所区别,传统相机使用的是分布于胶片上基于碘化银的感光化学介质。

而数码相机则是采用了CCD作为记录图像的光敏介质,而CCD是通过光照的不同引起的电荷分布的不同来记录被摄物体的视觉特征。

CCD生成的数字图像被传送到相机的另一块内部芯片上。

该芯片负责把图像转换成相机内部存储格式(一般是压缩图像格式,比如说JPEG格式)。

最后,把生成的图像保存在内部存储器中。

数码相机得到的图像其实就是一个数值的集合,所以可以直接下载到计算机中进行处理。

熟悉PHOTOSHOP在图像处理上的用途:集传统的暗房技术和印前处理功能于一体,将设计师和使用者集于一体。

Photoshop的专长在于图像处理,而不是图形创作。

图像处理是对已有的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果,其重点在111000111---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦、101101101-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦Prewitt 算子555303333⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦、355305333-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥---⎣⎦、335305335--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦、333305355---⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ 333303555---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦、333503553---⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦、533503533--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦、553503333-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥---⎣⎦Krisch 算子010141010-⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦、111181111---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦Laplace 算子PHOTOSHOP 中还支持自定义的滤波器。

可以在实验中自行验证。

四、实验要求及其步骤成果1、分别选用以上方式进行图像处理观察处理效果。

并简要叙述工作原理。

方法:010********⎡⎤⎢⎥•⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:11111018111⎡⎤⎢⎥•⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:111 1111 9111⎡⎤⎢⎥•⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:111 1121 10111⎡⎤⎢⎥•⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:121 1242 16121⎡⎤⎢⎥•⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:以上五组是平滑模板,其工作原理是:通过一点和周围几个点的运算(通常是平均或加权平均运算)来除去突然变化的点,从而滤掉一定的噪声,但图像有一定程度的模糊。

方法:010 151 010-⎡⎤⎢⎥-•-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:111 191 111 ---⎡⎤⎢⎥-•-⎢⎥⎢⎥---⎣⎦效果:以上两组是图像的锐化,其原理是针对图像受到的平均或积分运算,进行逆运算(如微分运算),从而使图像变得清晰。

从频谱的角度分析,图像的锐化类似于一个高通滤波器。

方法:121 000 121 ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:101 202 101 -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:111 000 111 ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:101 101 101 -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:555 303 333⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦效果:方法:355 305 333 -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥---⎣⎦效果:方法:335 305 335 --⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦效果:方法:333 305 355 ---⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:333 303 555 ---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦效果:方法:333 503 553 ---⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:533 503 533--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥--⎣⎦效果:方法:553 503 333-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥---⎣⎦效果:方法:010 141 010-⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:方法:111 181 111 ---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦效果:以上十四组边缘查找又称为边缘检测,其原理是将周围像素灰度发生阶跃型或凸缘型变化的像素集合显示。

2、自定义滤波器处理图像。

方法:503 23-29 801 -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦效果:该滤波器结合了锐化和边界扫描。

3、练习使用模糊、锐化、涂抹、减淡和加深等工具进行图像的编辑。

上图综合使用了模糊、锐化、涂抹、减淡和加深等工具,主要对人物的背景做了模糊处理,对人物的边界进行了锐化,对面部进行了涂抹和减淡,对镜框和隐形处惊醒了加深等。

五、分析讨论bmp图像的数据存储形式:结构体名称可选大小用途备注位图文件头否14字节存储位图文件通用信息仅在读取文件时有用DIB头否固定(存在7种不同版本)存储位图详细信息及像素格式紧接在位图文件后附加位掩码是3或4DWORD(12或16字节)定义像素格式仅在DIB头是BITMAPINFOHEADER时存在调色板见备注可变定义图像数据(像素数组)所用颜色色深<=8时不能省略填充区A 是可变结构体对齐位图头文件中像素数组偏移量的产物像素数组否可变定义实际的像素数组像素数组在BIB头和附加位掩码中定义。

2、根据读取的图像数据绘制灰度直方图。

3、编程实现实验2中的图像处理方法。

五、分析讨论了解bmp位图文件的结构。

(1) BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成。

(2) BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文件大小和位图起始位置等信息。

其结构定义如下:typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{WORDbfType; // 位图文件的类型,必须为BMDWORD bfSize; // 位图文件的大小,以字节为单位WORDbfReserved1; // 位图文件保留字,必须为0WORDbfReserved2; // 位图文件保留字,必须为0DWORD bfOffBits; // 位图数据的起始位置,以相对于位图// 文件头的偏移量表示,以字节为单位} BITMAPFILEHEADER;(3)位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸等信息。

typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{DWORD biSize; // 本结构所占用字节数LONGbiWidth; // 位图的宽度,以像素为单位LONGbiHeight; // 位图的高度,以像素为单位WORD biPlanes; // 目标设备的级别,必须为1WORD biBitCount// 每个像素所需的位数,必须是1(双色),// 4(16色),8(256色)或24(真彩色)之一DWORD biCompression; // 位图压缩类型,必须是 0(不压缩),// 1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE4压缩类型)之一DWORD biSizeImage; // 位图的大小,以字节为单位LONGbiXPelsPerMeter; // 位图水平分辨率,每米像素数LONGbiYPelsPerMeter; // 位图垂直分辨率,每米像素数DWORD biClrUsed;// 位图实际使用的颜色表中的颜色数DWORD biClrImportant;// 位图显示过程中重要的颜色数} BITMAPINFOHEADER;(4)颜色表颜色表用于说明位图中的颜色,它有若干个表项,每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构,定义一种颜色。

RGBQUAD结构的定义如下:typedef struct tagRGBQUAD {BYTErgbBlue;// 蓝色的亮度(值范围为0-255)BYTErgbGreen; // 绿色的亮度(值范围为0-255)BYTErgbRed; // 红色的亮度(值范围为0-255)BYTErgbReserved;// 保留,必须为0} RGBQUAD;颜色表中RGBQUAD结构数据的个数有biBitCount来确定:当biBitCount=1,4,8时,分别有2,16,256个表项;当biBitCount=24时,没有颜色表项。

位图信息头和颜色表组成位图信息,BITMAPINFO结构定义如下:typedef struct tagBITMAPINFO {BITMAPINFOHEADER bmiHeader; // 位图信息头RGBQUAD bmiColors[1]; // 颜色表} BITMAPINFO;(5)位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值,记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上。

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