Visual C++ 2005图像编程之预备知识

发表于:2007-05-25来源:作者:点击数: 标签:编程C++预备visual2005
图像处理 过程中,有很多需要我们掌握或者注意的方方面面。这里我先简单介绍一些比较基础的、重要的知识。 1、图像处理系统框架 一个基本的图像处理系统包含有4个子系统:图像输入系统、图像输出系统(显示)、图像存储系统、图像处理与分析系统。 MI LY: 宋
 图像处理过程中,有很多需要我们掌握或者注意的方方面面。这里我先简单介绍一些比较基础的、重要的知识

  1、图像处理系统框架

  一个基本的图像处理系统包含有4个子系统:图像输入系统、图像输出系统(显示)、图像存储系统、图像处理与分析系统。

MILY: 宋体; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'" twffan="done">
图 1-1

  2、图像的构成

  图像给我们的第一直观感觉就是一些五颜六色的点,在计算机语言中,这些点被称为像素。正是这些像素汇集在一起就构成了一副副美丽的图片。那么如何把这种直观的认识和我们的计算机程序结合起来呢?如何在计算机中表示这些五颜六色的点?理解了这2个问题对我们后面的图像处理有很多的帮助。图像可以是矩阵,在计算机程序语言中,最好的表示方法就是数组,二维数组。把图像每个像素点保存在数组的一个元素中。这一过程也称为数字图像采样:把二维坐标空间表示的图像数字化。

  3、图像处理的速度

  在图像处理的过程中,有大量的数学计算和循环。如何处理好这些过程对图像处理的速度有非常重要的影响。处理函数内部变量的定义也需要注意:比如对常用的变量,可以在函数内部用静态或者全局变量保存,加快速度。但是,在大型的项目中,过多的静态、局部变量会占用更多的内存,同时影响程序的启动速度。所以这需要我们根据实际的情况进行权衡。 数学计算时有浮点和整数,浮点运算非常精确;但是计算速度稍慢,整数运算不会有误差,计算速度快。所以在图像处理过程中,尽量使用整数运算,浮点运算会因为计算机的处理器表示方式有一定的误差。

  在遍历图像的像素点时,会有大量的循环过程,在循环过程中,尽量减少可能的代码如变量定义,多用处理器支持更好的加法和移位运算,减少乘法运算。甚至,如果可能对一些常用函数可以采用汇编语言。

  4、贴图的效率

  很多初学图像编程的朋友几乎都遇到贴图闪烁的问题。我们最常用的方法就是双缓冲贴图。基本的代码片断:

clearcase/" target="_blank" >cccccc" width="90%" align="center" bgcolor="#e1e1e1" border="1">
//pDC是最后图像显示的目标窗口DC,pMemDC是内存中的临时DC

CDC *pMemDC = CreateCompatibleDC(pDC);

CBitmap Bitmap;

//Width、Height是图像最后显示的目标窗口高度和宽度

Bitmap. CreateCompatibleBitmap(pDC, Width, Height);

pMemDC->SelectObject(&Bitmap);

  然后我们就可以在pMemDC上进行任何需要的画图操作,画完后再贴到目标窗口DC

pDC->BitBlt(0, 0, Width, Height, pMemDC, 0, 0, SRCCOPY);

pMemDC->DeleteDC();

  在有的时候我们需要进行大量的贴图,贴很多不同的小的图片时,需要注意SelectObject函数的调用,频繁的调用这个函数选入不同的各种画图属性会大大降低程序的速度。

  避免一些不必要的重画,在完成自己的画图后,可以禁止系统的画图过程来避免闪烁:在WM_ERASEBKGND消息函数里直接返回TRUE,不再继续调用基类的消息处理函数。需要重画时进行精确的更新,而不是盲目的将所有的内容都重画,如调用InvalidateRect来代替过渡的Invalidate调用过程。因为计算Rect的时间比重画那些不需要重画的内容所消耗的时间要少得多。

  在图像处理过程中,还有许多方面需要我们特别注意,我会在后面的部分做进一步的讨论。

  5、颜色空间(Color Space)及转换

  5.1、颜色空间介绍

  颜色空间就是把我们表示颜色的各个组件映射到笛卡儿的二维或者三维坐标系中。简单一点就是我们如何用几个颜色组合来表示自然界所有的颜色。

  (1)、RGB颜色空间

  用R(Red)、G(Green)、B(Blue)三种颜色组合可以表示自然界所有的颜色,也称为加色系统。因为我们把RGB范围类的值相加可以产生任何的颜色。假设图像没有其他颜色都是黑色(RGB=0),然后我们往图片上加上不同的RGB值颜色,就可以产生不同的色彩,下面的图1-2表示了RGB系统是如何相加混合颜色的。


图 1-2                  图1-3

  (2)、CMY(CMYK)颜色空间

  CMY是用RGB的补色来表示色彩的。所谓的补色就是用白色减去RGB后得到的颜色。白色减去绿色是洋红(Magenta),减去红色是青色(Cyan),减去蓝色是黄色(Yellow)。

  上面的图1-3演示了CMY是如何相减混合颜色的。

  CMYK是CMY的扩展,消除了CMY表示法中存在的理论和实际的差别。因为单独使用CMY无法合成真正的黑色,所以为了避免这个问题,CMYK就直接在CMY的基础添加了黑色的表示部分。

  (2)、HSV颜色空间

  色彩有三个属性:色相、彩度与明度。

  1) 色相(Hue)又称为色调,是指色彩的相貌,或是区别色彩的名称或色彩的种类,

  而色相与色彩明暗无关。

  2) 彩度(Chroma)指色彩的强弱,也称色彩的饱和度(Saturation),色彩纯与不纯的分别。

  3) 明度(Value)是指色彩的明暗程度, 光度的高低, 要看其接近白色或灰色的程度而定,越接近白色明度越高,越接近灰色或黑色,其明度越低。

  HSV颜色空间就是用这三个属性描述不同颜色的。当Saturation为0时,Hue不存在。图像为灰度图。明度的Value也可以用亮度表示(Brightness)。Hue为0时颜色是红色。

  (4) HLS颜色空间

  HLS的基本意义和HSV相同,颜色的范围值一样:Hue(0-360),L(0-1),S(0-1),V(0-1)。

  只是在表示相同颜色时值不同了,Hue为0颜色是蓝色。增加L的值相当于向Hue添加白色的比例,减少就是增加黑色的比例。

  在现实生活中,还有其他很多的颜色空间如YIQ、YUV、YCrCb。我们这里不全部介绍,有兴趣的朋友可参考相关的书籍。

  5.2 不同颜色空间的转换

  图像处理中进行图像调整时,采用不同的颜色空间能更好的帮助我们实现对不同的颜色值进行调整。比如调整色调和饱和度时就把图像重RGB转为HSV调整HS的值,然后转回到RGB系统中。具体的转换方法在后续的图像处理库中,我会提供一个完整的类。

原文转自:http://www.ltesting.net

评论列表(网友评论仅供网友表达个人看法,并不表明本站同意其观点或证实其描述)