数字图像处理报告VC++.docVIP

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2016-01-16 发布于安徽
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数字图像处理报告VC++.doc

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原图: 实验一、线性变化线性变化参数结果 Visual C++实现 BOOL CImgProcess::LinTran(CImgProcess* pTo, double dFa, double dFb) { // 首先检查图像是否是8位灰度图像 if (m_pBMIH-biBitCount!=8) return false; BYTE gray; // 临时变量,存储当前光标像素的灰度值 int target; // 临时变量,存储当前光标像素的目标值 for (int i=0; im_pBMIH-biHeight; i++) { for (int j=0; jm_pBMIH-biWidth; j++) { gray = GetGray(j, i); target = dFa * gray + dFb; if (target 0) target = 0; if (target 255) target = 255; // 写入目标图像 pTo-SetPixel(j, i, RGB(target, target, target)); } }; return true; } 实验二、分段线性变化参数结果 Visual C++实现 BOOL CImgProcess::ParLinTran(CImgProcess * pTo, BYTE x1, BYTE x2, BYTE y1, BYTE y2) { // 首先检查图像的类型 if (m_pBMIH-biBitCount!=8) return false; // 检查参数范围 if (x1x2) return false; // 参数关系错误,返回错误 BYTE gray; // 临时变量,存储当前光标像素的灰度值 int target; // 临时变量,存储当前光标像素的目标值 for (int i=0; im_pBMIH-biHeight; i++) { for (int j=0; jm_pBMIH-biWidth; j++) { gray = GetGray(j, i); // 按公式运算 if (gray=x1) { target = y1 * gray / x1; } else if (gray=x2) { target = (y2-y1)*(gray-x1)/(x2-x1) + y1; } else { target = (255-y2)*(gray-x2)/(255-x2) + y2; }; if (target 0) target = 0; if (target 255) target = 255; // 写入目标图像 pTo-SetPixel(j, i, RGB(target, target, target)); } } return true; } 实验三、直方图均衡化结果 Visual C++实现 BOOL CImgProcess::Histeq(CImgProcess * pTo) { // 首先检查图像是否是8位灰度图像 if (m_pBMIH-biBitCount!=8) return false; BYTE gray; // 临时变量,存储当前光标像素的灰度值 int target; // 临时变量,存储当前光标像素的目标值 double pdHist[256]; //临时变量,存储灰度直方图 double dTemp; // 临时变量,存储累加的直方图数据 this-GenHist(pdHist); for (int i=0; im_pBMIH-biHeight; i++) { for (int j=0; jm_pBMIH-biWidth; j++) { dTemp = 0; gray = GetGray(j, i); for (BYTE k=0; kgray; k++) { dTemp+=*(pdHist + k); }; target = 255 * dTemp; if (target 0) target = 0; if (target 255) target = 255; // 写入目标图像 pTo-SetPixel(j, i, RGB(target, target, target)); } }; return true; } 实验四、中值滤波参数