数字图像处理试题库Word格式.docx
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*pbyRed=gray;
//将取到最大值赋给像素红分量
}
for（intj=height/3;
2*height/3;
j++）//每行
DibWidth;
i++）//每列
inta=*p_data；
//获得当前点值
*p_data=255-a；
//取反
p_data++；
//指向下一指针
for（intj=2*height/3;
height;
j++）//每行
BYTE*pbydata=p_data++；
BYTEa=*pbydata；
//传给暂时变量
*pbydata=（a>
128）?
a:
（255-a）；
//调节
2．目的物体轮廓提取。
（1）获取原图像像素首地址，及图像高和宽；
（2）开辟一块内存缓冲区，存储解决后图像像素；
（3）计算图像平均灰度值，以平均灰度值作为阈值T；
（4）对图像进行二值化预解决，像素灰度值不不大于T置白，否则置黑；
（5）将像素点8邻域像素读入数组中，如果8个邻域像素都和中心点相似，在内存缓
区将该像素点置白，否则保持不变；
（6）重复执行（3），对每一种像素进行解决；
（7）将解决后图像数据复制到原图像中。
voidBingXingBianJieDib:
Lunkuotiqu（）
LPBYTEp_data，lpSrc；
intwide,height；
inti,j；
intn1,n2,n3,n4,n5,n6,n7,n8；
lpSrc=this->
GetData（）;
p_data=lpSrc;
GetWidth（）;
GetHeight（）;
//计算图像平均灰度值T，再进行二值化预解决，像素灰度值不不大于T置白，否则置黑。
for（j=0;
j++）//对图像进行二值化预解决
{
for（i=0;
wide;
i++）
{
if（*p_data>
128）
*p_data=255;
else
*p_data=0；
p_data++;
}
}
p_data=lpSrc；
LPBYTEtemp=newBYTE[wide*height]；
memset（temp,255,sizeof（temp））；
for（j=1;
height-1;
j++）
for（i=1;
wide-1;
if（p_data[j*wide+i]==0）
temp[j*wide+i]=0;
n1=p_data[（j+1）*wide+i-1];
n2=p_data[（j+1）*wide+i];
n3=p_data[（j+1）*wide+i+1];
n4=p_data[j*wide+i-1];
n5=p_data[j*wide+i+1];
n6=p_data[（j-1）*wide+i-1];
n7=p_data[（j-1）*wide+i];
n8=p_data[（j-1）*wide+i+1];
//如果相邻八个点都是黑点
if（n1+n2+n3+n4+n5+n6+n7+n8==0）
temp[j*wide+i]=255;
memcpy（lpSrc，temp,wide*height）；
deletetemp；
3．编程实现分别记录24位真彩色图像R、G、B直方图。
本程序功能是对24位真彩色图像R、G、B分别进行直方图记录，R、G、B分布密度分别放在数组tongji_RED[]，tongji_GREEN[]，tongji_BLUE[]里。
请将程序代码补充完整。
voidHuiDuBianHuanDib:
ZhiFangTu（float*tongji_RED，float*tongji_GREEN，float*tongji_BLUE）
inti,j;
LPBYTEp_data；
4．依照构造
编程实现图像闭运算。
（1）得原图像首地址及图像宽和高。
（图像已经二值化，背景为白，物体为黑）。
（2）辟一块内存缓冲区，并初始化为255。
（3）定义一种构造数组B[9]。
B[9]=
（4）为防越界，不解决最左边、最右边、最上边和最下边四边像素，从第2行第2列开始进行闭运算。
（5）循环环节4，直到解决完原图所有像素点。
（6）将成果从内存复制到原图数据区。
voidFuShiYuPengZhangDib:
Onfushi（）
inti,j,m,n;
LPBYTEp_data;
LPBYTElpSrc;
LPBYTElpDst;
LPBYTEtemp;
p_data=GetData（）;
LONGwide=GetWidth（）;
LONGheight=GetHeight（）;
temp=newBYTE[wide*height];
lpDst=（LPBYTE）temp;
memset（lpDst，（BYTE）255，wide*height）;
//3×
3构造元素
intB[9]={1，0，1,
0，0，0,
1，0，1};
//使用全方向构造元素进行腐蚀
for（j=1；
j<
height-1；
for（i=1；
i<
wide-1；
//由于使用3×
3构造元素，为防止越界，因此不解决最左、右、上、下四//边像素
//指向源图像倒数第j行，第i个象素指针
lpSrc=（unsignedchar*）（p_data+wide*j+i）;
//指向目的图像倒数第j行，第i个象素指针
lpDst=（unsignedchar*）（temp+wide*j+i）;
//目的图像中当前点先赋成黑色
*lpDst=0;
//如果源图像中3×
3构造元素相应位置有白点
//则将目的图像中（0,0）点赋成白色
for（m=0；
m<
3；
m++）
for（n=0；
n<
n++）
if（B[m+n]==1）
continue;
if（*（lpSrc+（1-m）*wide+（n-1））>
128）
{
*lpDst=255;
break;
}
}
memcpy（p_data，temp，wide*height）;
deletetemp;
5．编程实现图像渐隐。
显示一幅位图，像素浓度由亮到暗，逐渐削弱，直至全黑。
请写出渐隐程序代码。
voidCDynSplitView2:
OnJianyin（）
CDC*pDC=GetDC（）;
CRectrect（0,0,1000,1000）;
CBrushbrush（RGB（255,255,255））;
pDC->
FillRect（&
rect,&
brush）;
clearmem（）;
CDSplitDoc*pDoc=GetDocument（）;
ASSERT_VALID（pDoc）;
if（!
pDoc->
statedoc&
&
state2==1）
BYTE*pBitmapData=CDibNew1->
LPBITMAPINFOpBitmapInfo=CDibNew1->
GetInfo（）;
intbitmapHeight=CDibNew1->
GetHeight（）;
intbitmapWidth=CDibNew1->
GetWidth（）;
if（CDibNew1->
GetRGB（））//Hasacolortable
CPalette*hPalette=CreateBitmapPalette（CDibNew1）;
CPalette*hOldPalette=pDC->
SelectPalette（hPalette，true）;
RealizePalette（）;
LPBYTEtemp,temp1,temp2;
temp=newBYTE[CDibNew1->
GetHeight（）*CDibNew1->
GetHeight（）];
memset（temp,0,CDibNew1->
GetHeight（））;
for（intn=0;
n<
=256；
n++）
temp1=temp
temp2=pBitmapData
bitmapHeight；
j++）
{
for（inti=0;
bitmapWidth；
i++）
*temp1=（*temp2）*n/256;
temp1++；
temp2++；
//显示图像
StretchDIBits（pDC->
GetSafeHdc（）,0，0，bitmapWidth，bitmapHeight,
0，0，bitmapWidth，bitmapHeight,temp,pBitmapInfo,
DIB_RGB_COLORS，SRCCOPY）;
Sleep（0.0005）;
SelectPalette（hOldPalette，true）;
DeleteObject（hPalette）;
}
6．对灰度图像进行N×
N十字型中值滤波解决。
规定:
（1）获得图像大小、数据区，并把数据区复制到缓冲区中；
（2）获得N值；
（3）循环获得各点像素值；
（4）对以该点为中心N*N十字型屏蔽窗口涉及各像素值进行排序，得到中间值；
（5）把该点像素值置为中间值；
（6）把缓冲区中改动数据复制到原数据区中。
voidZaoShengXiaoChuDib:
nnzhong（intn）
DWORDsize;
size=GetSize（）;
BYTE*p_temp=newBYTE[size];
memset（p_temp,255,size）;
intyy,xx,n2,nn,chuo,chg,m,medi,madom,mado[1000];
if（n<
3||n%2!
=1）
AfxMessageBox（"
请输入一种不不大于等于3奇数"
）;
if（n>
=3&
n%2==1）
n2=（n-1）/2;
nn=n*n;
chuo=（nn-1）/2;
GetWidth（）；
GetHeight（）；
for（intj=n2;
height-n2;
for（inti=n2;
wide-n2;
m=0;
for（yy=j-n2;
yy<
=j+n2;
yy++）
mado[m]=p_data[yy*wide+i];
m++;
for（xx=i-n2;
xx<
=i+n2;
xx++）
if（xx==i）continue;
mado[m]=p_data[j*wide+xx];
//把mado[m]中值按下降顺序用冒泡法排序
do{
chg=0
for（m=0;
m<
nn-1；
m++）
if（mado[m]<
mado[m+1]）
{
madom=mado[m]；
mado[m]=mado[m+1]；
mado[m+1]=madom；
chg=1；
}
}while（chg==1）;
medi=mado[chuo];
p_temp[j*wide+i]=medi;
memcpy（p_data,p_temp,size）;
deletep_temp;
7．编程实现灰度图像伪彩色解决。
修改颜色索引表，将灰度图像显示成彩色图像。
将灰度区间表达到如下5种典型颜色：
[0,50]表达到：
黑色；
[51,100]表达到：
蓝色；
[101,150]表达到：
红色；
[151,200]表达到：
黄色；
[201,255]表达到：
绿色。
CPalette*CDynSplitView2:
CreateBitmapPalette（CDib*pBitmap）
struct
WORDVersion;
WORDNumberOfEntries;
PALETTEENTRYaEntries[256];
}palette={0x300，256};
LPRGBQUADpRGBTable=pBitmap->
GetRGB（）;
UINTnumberOfColors=pBitmap->
GetNumberOfColors（）;
for（UINTx=0；
x<
numberOfColors；
++x）
//请修改颜色表
if（（x>
0）&
（x<
50））
51）&
100））
101）&
150））
151）&
200））
201）&
255））
palette.aEntries[x].peRed=pRGBTable[x].rgbRed;
palette.aEntries[x].peGreen=pRGBTable[x].rgbGreen;
palette.aEntries[x].peBlue=pRGBTable[x].rgbBlue;
palette.aEntries[x].peFlags=0;
//hPalette已在视类定义
hPalette.CreatePalette（（LPLOGPALETTE）&
palette）;
return&
hPalette;
8.中值滤波是指将当前像元窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元输出值，试编程实现3×
3中值滤波。
原始图像某些数据为：
LPBYTEp_data;
p_data=GetData（）;
LONGwide=GetWidth（）;
LONGheight=GetHeight（）;
答：
intm;
for（intj=1;
j++）
for（inti=1;
i++）
{
for（intyy=j-1;
=j+1;
yy++）
for（intxx=i-1;
=i+1;
xx++）
{
intmado[m]=p_data[yy*wide+xx];
m++；
do
{
intchg=0；
for（m=0;
8;
m++）
{
if（mado[m]<
{
intmadom=mado[m]；
mado[m]=mado[m+1]；
mado[m+1]=madom；
chg=1；
}
}
}while（chg==1）
intmedi=mado[4]；
p_data[j*wide+i]=medi；
9.完毕对一幅宽为wide，高为height灰度图像进行垂直镜像变换程序。
LPBYTElpSrc；
//指向源图像指针
//指向要复制区域指针
LPBYTElpDst;
//指向复制图像指针
longheight=this->
//图像高与宽
longwide=this->
答：
LPBYTEtemp；
LONGi；
//循环变量
LONGj；
temp=newBYTE[wide*height]；
//暂时分派内存，以保存一行图像
//针对上半图像进行操作
for（i=0；
wide;
{
for（j=0；
{
lpSrc=（LPBYTE）p_data+wide*j+i；
lpDst=（LPBYTE）temp+wide*（height-j-1）+i；
*lpDst=*lpSrc；
}
memcpy（p_data,temp，wide*height）；
//释放内存
deletetemp;
10．将图像中红色球体进行左右、上下、对称复制。
原图解决后图像
voidTuXianFuZhiDib:
Onfuzhi（）
LPBYTEp_data;
11．编程实现24位彩色图像进行解决。
将24位彩色图像平均提成三个等高区域，对这三个区域分别进行灰度化解决、逆反解决、曝光解决。
（1）对第一种区域进行灰度变换。
（2）对第二个区域进行逆反解决。
（3）对第三个区域进行曝光解决。
MakegChange（）
BYTE*p_data；
intwide,height,DibWidth；
p_data=this->
wide=this->
DibWidth=this->
for（intj=0;
height/3；
j++）
for（inti=0;
；
）
12．彩色图像RGB颜色模型转换为YUV颜色模型。
YUV颜色模式，这是电视系统中惯用颜色模式，即电视中所谓分量（Component）信号。
该模式1个亮度信号Y和两个色差信号U、V构成。
它是运用了人眼对亮度信号敏感而对色度信号相对不敏感特点，将RGB颜色通过亮度信号公式Y=0．29R+0．50G+0．11B转换为一种亮度信号Y和两个色差分量信号U、V，即对色差信号进行了频带压缩。
RGB变换为YUV坐标转换公式如下：
Y0.2990.5870.114R
U=-0.1678-0.33130.5G
V0.5-0.4187-0.0813B
将转换后YUV信
升级会员 