size-scaling.zip_digitalzoom_图像的放大缩小资源-CSDN文库

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54 浏览量 2022-09-21 17:27:54 上传评论收藏 2.57MB ZIP 举报

在IT领域，图像处理是不可或缺的一部分，而数字缩放（Digital Zoom）是图像处理中的一个基本操作，尤其在视觉效果和用户体验中起着关键作用。本项目“size-scaling.zip”专注于探讨数字图像的放大缩小技术，通过Visual C++编程环境实现，并采用双线性插值方法来提高图像质量。我们要理解什么是数字缩放。数字缩放是针对数字图像进行的操作，它改变了图像的像素尺寸，从而改变图像的大小。在实际应用中，如数码相机的变焦功能，就是一种数字缩放。与光学变焦不同，数字变焦不涉及物理镜头的变化，而是通过软件算法来“拉近”或“推远”图像。双线性插值是一种常见的图像放大技术，用于提高图像在放大过程中的清晰度。当图像放大时，原有的像素不足以填充新的像素位置，双线性插值就通过计算相邻四个像素的加权平均值来估算新位置的像素值。这种方法可以有效地减少像素化效应，提供更平滑的过渡和更高质量的放大图像。在Visual C++环境中实现数字缩放，我们需要掌握以下关键点： 1. 图像读取：利用C++库（如OpenCV或MFC）加载图像文件，如“lena.bmp”。 2. 图像处理：定义缩放因子，计算出新尺寸，然后对每个像素执行双线性插值。 3. 双线性插值算法： - 对于每一个新的像素位置 (x', y')，找到其最近的4个原始像素 (x, y)。 - 计算距离权重：(x'-x) 和 (y'-y) 分别表示新旧坐标之间的距离，用这些距离作为权重。 - 计算像素值：新像素的值是这4个像素值的加权和，即 `(px1*wx1+px2*wx2+py1*wy1+py2*wy2) / (wx1+wx2+wy1+wy2)`，其中px和py是像素值，wx和wy是权重。 4. 写入新图像：将处理后的图像数据写入新文件，例如“放大缩小”可能表示输出的放大或缩小后的图像。 5. 用户界面：如果项目包含用户交互，还需要设计和实现用户界面，允许用户输入缩放比例，预览和保存结果。通过这个项目，开发者可以深入理解数字图像处理的基本原理，尤其是双线性插值的运用，同时提升在Visual C++环境下编程和图像处理的能力。这样的实践有助于拓展技能树，为今后处理更复杂的图像任务打下坚实基础。

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size-scaling.zip （19个子文件）

放大缩小

test.ncb 33KB

test.cpp 1KB

lib1.cpp 4KB

test.opt 53KB

test.plg 1KB

test.dsw 531B

lib1.h 561B

test.dsp 3KB

Debug

test.obj 12KB

lib1.sbr 930KB

test.ilk 212KB

test.sbr 925KB

test.exe 196KB

vc60.idb 145KB

lib1.obj 19KB

vc60.pdb 76KB

test.pch 4.27MB

test.pdb 393KB

lena.bmp 257KB

#include <stdio.h> #include <windows.h> #include <cmath> void InitImage(BYTE *image[2000], int w, int h) { for(int i=0;i<h;i++) image[i]=(BYTE *)new BYTE[w]; for(i=0;i<h;i++) for(int j=0;j<w;j++) image[i][j]=0; } void ReadRawFile(BYTE *image[2000], int w, int h, char filepath[200]) { FILE *fp=fopen(filepath,"rb"); if(fp==NULL) {printf("error open %s\n",filepath);exit(0);} for(int i=0;i<h;i++) fread(image[i],1,w,fp); fclose(fp); } void FanDa(BYTE *image[2000],int w,int h,BYTE *image1[2000],int w1,int h1) { for(int i=0;i<h1;i++) for(int j=0;j<w1;j++) { image1[i][j]=image[(int)(i/(h1*1.0/h))][(int)(j/(w1*1.0/w))]; } } void SaveRawFile(BYTE *image[2000], int w, int h, char filepath[200]) { FILE *fp=fopen(filepath,"wb"); if(fp==NULL) {printf("error open %s to write\n",filepath);exit(0);} for(int i=0;i<h;i++) fwrite(image[i],1,w,fp); fclose(fp); } #define PI 3.14 #define D 5 #define HTHRESH 1000 int houghbianhuan(BYTE *image[2000], double xmax, double ymax, int &num, int *hough[180]) { int i; int j; int x; int y; /* int Hthresh =100; int d =3;*/ double rmin; double rmax; int jmax; double t; double r; double cost; double sint; rmin = -xmax; rmax = sqrt(xmax*xmax+ymax*ymax); jmax = (int)floor((rmax-rmin)/D); for(i=0;i<180;i++) { t=i*PI/180; for(x=0;x<xmax;x++) { for(y=0;y<ymax;y++) { if(image[y][x] == 255) { cost=cos(t); sint=sin(t); r=x*cost+y*sint; j=(int)floor((r-rmin)/D+D/2); /*if((r-rmin)/d-j<d/2) { */ hough[i][j]++; /*} else { hough[i][j+1]++; }*/ } } } } for(i=0;i<180;i++) { for(j=0;j<jmax;j++) { if(hough[i][j]>HTHRESH) { num++; } } } return num; } void makeline(BYTE *image[2000], double xmax, double ymax,int *hough[180]) { int i; int j; int x; int y; /* int Hthresh =100; int d =3;*/ double rmin; double rmax; int jmax; double t; double r; double cost; double sint; rmin = -xmax; rmax = sqrt(xmax*xmax+ymax*ymax); jmax = (int)floor((rmax-rmin)/D); for(i=0;i<180;i++) { for(j=0;j<jmax;j++) { if(hough[i][j]>HTHRESH) { t=i*PI/180; r=rmin+j*D; cost=cos(t); sint=sin(t); for(x=0;x<xmax;x++) { for(y=0;y<ymax;y++) { if(fabs((x*cost+y*sint)-r)<.5) { image[y][x]=126; } } } } } } } void fangshuo(BYTE *image[2000],int w,int h,BYTE *image1[2000],int w1,int h1) { int i; int j; /*目标图像像素坐标*/ int x; int y; /*源图像像素坐标*/ int kx; int ky; /*双线性插值函数相关系数*/ int pa; int pb; int pc; int pd; /*源图像新坐标的邻近四点*/ for(i=0;i<h1;i++) /*目标图像行扫描*/ { /*y=(int)floor(i*h/(double)h1); */ y=i*h/h1; /*对源图像新坐标的y轴值做舍小数取整*/ ky=h1-i*h%h1; /*双线性插值函数y轴相关系数*/ for(j=0;j<w1;j++) /*目标图像列扫描*/ { /*x=(int)floor(j*w/(double)w1); */ x=j*w/w1; /*对源图像新坐标的x轴值做舍小数取整*/ kx=w1-j*w%w1; /*双线性插值函数x轴相关系数*/ pa=image[y][x]; /*确定邻近四点，左上*/ pb=image[y][x+1]; /*右上*/ pc=image[y+1][x]; /*左下*/ pd=image[y+1][x+1]; /*右下*/ image1[i][j]=(kx*ky*(pa-pb-pc+pd)+w1*ky*pb+h1*kx*pc+(w1*h1-h1*kx-w1*ky)*pd+w1*h1/2)/(w1*h1); /*整数优化后的双线性插值公式*/ } } }

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