BITMAPINFOHEADER后直接是位图数据。调色板实际上是一个数组，共有biClrUsed个元素(如果该值为零，则有2biBitCount个元素)。数组中每个元素的类型是一个RGBQUAD结构，占4个字节。第四部分就是实际的图象数据了。对于用到调色板的位图，图象数据就是该象素颜在调色板中的索引值。对于真彩色图，图象数据就是实际的R、G、B值。
图象的平滑锐化
3．1图象的平滑
在灰度连续变化的图象中，如果出现了与相邻象素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出现了一个亮点，人眼能很容易觉察到。就象看老电影时，由于胶片太旧，屏幕上经常会出现一些亮斑。这种情况被认为是一种噪声。灰度突变在频域中代表了一种高频分量，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的。
为了方便地叙述上面所说的“将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度”这一操作，我们采用如下的表示方法：(3.1)本文来自辣.文,论-文·网原文请找腾讯752018766
这种表示方法有点象矩阵，我们称其为模板(template)。中间的黑点表示中心元素，即，用哪个元素做为处理后的元素。例如[2. 1]表示将自身的2倍加上右边的元素作为新值，而[2 1.]表示将自身加上左边元素的2倍作为新值。
通常，模板不允许移出边界，所以结果图象会比原图小，例如模板是 ，原图是 ，经过模板操作后的图象为 ；其中数字代表灰度，x表示边界上无法进行模板操作的点，通常的做法是复制原图的灰度，不进行任何处理。
3．2中值滤波
中值滤波也是一种典型的论文范文http://www.chuibin.com/ 低通滤波器，它的目的是保护图象边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波，是指把以某点(x,y)为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值(若窗口中有偶数个象素，则取两个中间值的平均)。中值滤波是如何去除噪声的呢？举个例子就很容易明白了。
原图 处理后的图
图中数字代表该处的灰度。可以看出原图中间的6和周围的灰度相差很大，是一个噪声点。经过3×1窗口(即水平3个象素取中间值)的中值滤波，得到右边那幅图，可以看出，噪声点被去除了。
下面将中值滤波和上面介绍的两种平滑模板作个比较，看看中值滤波有什么特点。我们以一文模板为例，只考虑水平方向，大小为3×1(宽×高)。Box模板为 ，高斯模板为 。
先考察第一幅图：
原图 经Box模板处理后 经Gauss模板处理后 经中值滤波处理后
上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] 下一页
数字图像处理和模式识别在交通检测中的应用 第6页下载如图片无法显示或论文不完整，请联系qq752018766
