圖像特效演算法

『壹』 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(1)圖像特效演算法擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

『貳』 我不知道怎麼製作漂亮的圖片，能不能合成圖片在線．．謝謝了，大神幫忙啊

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『叄』 圖像的特徵提取都有哪些演算法

常用的圖像特徵有顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間關系特徵。

一 顏色特徵

（一）特點：顏色特徵是一種全局特徵,描述了圖像或圖像區域所對應的景物的表面性質。一般顏色特徵是基於像素點的特徵，此時所有屬於圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。由於顏色對圖像或圖像區域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特徵不能很好地捕捉圖像中對象的局部特徵。另外，僅使用顏色特徵查詢時，如果資料庫很大，常會將許多不需要的圖像也檢索出來。顏色直方圖是最常用的表達顏色特徵的方法，其優點是不受圖像旋轉和平移變化的影響，進一步藉助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點是沒有表達出顏色空間分布的信息。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

（1） 顏色直方圖

其優點在於：它能簡單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所佔的比例，特別適用於描述那些難以自動分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點在於：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對象或物體。

最常用的顏色空間：RGB顏色空間、HSV顏色空間。

顏色直方圖特徵匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。

（2） 顏色集

顏色直方圖法是一種全局顏色特徵提取與匹配方法，無法區分局部顏色信息。顏色集是對顏色直方圖的一種近似首先將圖像從 RGB顏色空間轉化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），並將顏色空間量化成若干個柄。然後，用色彩自動分割技術將圖像分為若干區域，每個區域用量化顏色空間的某個顏色分量來索引，從而將圖像表達為一個二進制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區域的空間關系

（3） 顏色矩

這種方法的數學基礎在於：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由於顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅採用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達圖像的顏色分布。

（4） 顏色聚合向量

其核心思想是：將屬於直方圖每一個柄的像素分成兩部分，如果該柄內的某些像素所佔據的連續區域的面積大於給定的閾值，則該區域內的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。

（5） 顏色相關圖

二 紋理特徵

（一）特點：紋理特徵也是一種全局特徵，它也描述了圖像或圖像區域所對應景物的表面性質。但由於紋理只是一種物體表面的特性，並不能完全反映出物體的本質屬性，所以僅僅利用紋理特徵是無法獲得高層次圖像內容的。與顏色特徵不同，紋理特徵不是基於像素點的特徵，它需要在包含多個像素點的區域中進行統計計算。在模式匹配中，這種區域性的特徵具有較大的優越性，不會由於局部的偏差而無法匹配成功。作為一種統計特徵，紋理特徵常具有旋轉不變性，並且對於雜訊有較強的抵抗能力。但是，紋理特徵也有其缺點，一個很明顯的缺點是當圖像的解析度變化的時候，所計算出來的紋理可能會有較大偏差。另外，由於有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實的紋理。

例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會導致紋理的變化。由於這些不是物體本身的特性，因而將紋理信息應用於檢索時，有時這些虛假的紋理會對檢索造成「誤導」。

在檢索具有粗細、疏密等方面較大差別的紋理圖像時，利用紋理特徵是一種有效的方法。但當紋理之間的粗細、疏密等易於分辨的信息之間相差不大的時候，通常的紋理特徵很難准確地反映出人的視覺感覺不同的紋理之間的差別。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

紋理特徵描述方法分類

（1）統計方法統計方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特徵分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統計特徵基礎上，通過實驗，得出灰度共生矩陣的四個關鍵特徵：能量、慣量、熵和相關性。統計方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關函數（即圖像的能量譜函數）提取紋理特徵，即通過對圖像的能量譜函數的計算，提取紋理的粗細度及方向性等特徵參數

（2）幾何法

所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎上的一種紋理特徵分析方法。紋理基元理論認為，復雜的紋理可以由若干簡單的紋理基元以一定的有規律的形式重復排列構成。在幾何法中，比較有影響的演算法有兩種：Voronio 棋盤格特徵法和結構法。

（3）模型法

模型法以圖像的構造模型為基礎，採用模型的參數作為紋理特徵。典型的方法是隨機場模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機場（MRF）模型法和 Gibbs 隨機場模型法

（4）信號處理法

紋理特徵的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura 紋理特徵、自回歸紋理模型、小波變換等。

灰度共生矩陣特徵提取與匹配主要依賴於能量、慣量、熵和相關性四個參數。Tamura 紋理特徵基於人類對紋理的視覺感知心理學研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對比度、方向度、線像度、規整度和粗略度。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機場（MRF）模型的一種應用實例。

三 形狀特徵

（一）特點：各種基於形狀特徵的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目標來進行檢索，但它們也有一些共同的問題，包括：①目前基於形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數學模型；②如果目標有變形時檢索結果往往不太可靠；③許多形狀特徵僅描述了目標局部的性質，要全面描述目標常對計算時間和存儲量有較高的要求；④許多形狀特徵所反映的目標形狀信息與人的直觀感覺不完全一致，或者說，特徵空間的相似性與人視覺系統感受到的相似性有差別。另外，從 2-D 圖像中表現的 3-D 物體實際上只是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實的形狀，由於視點的變化，可能會產生各種失真。

（二）常用的特徵提取與匹配方法

Ⅰ幾種典型的形狀特徵描述方法

通常情況下，形狀特徵有兩類表示方法，一類是輪廓特徵，另一類是區域特徵。圖像的輪廓特徵主要針對物體的外邊界，而圖像的區域特徵則關繫到整個形狀區域。

幾種典型的形狀特徵描述方法：

（1）邊界特徵法該方法通過對邊界特徵的描述來獲取圖像的形狀參數。其中Hough 變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點—線的對偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然後，做出關於邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構造圖像灰度梯度方向矩陣。

（2）傅里葉形狀描述符法

傅里葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區域邊界的封閉性和周期性，將二維問題轉化為一維問題。

由邊界點導出三種形狀表達，分別是曲率函數、質心距離、復坐標函數。

（3）幾何參數法

形狀的表達和匹配採用更為簡單的區域特徵描述方法，例如採用有關形狀定量測度（如矩、面積、周長等）的形狀參數法（shape factor）。在 QBIC 系統中，便是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數不變矩等幾何參數，進行基於形狀特徵的圖像檢索。

需要說明的是，形狀參數的提取，必須以圖像處理及圖像分割為前提，參數的准確性必然受到分割效果的影響，對分割效果很差的圖像，形狀參數甚至無法提取。

（4）形狀不變矩法

利用目標所佔區域的矩作為形狀描述參數。

（5）其它方法

近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋轉函數（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。

Ⅱ 基於小波和相對矩的形狀特徵提取與匹配

該方法先用小波變換模極大值得到多尺度邊緣圖像，然後計算每一尺度的 7個不變矩，再轉化為 10 個相對矩，將所有尺度上的相對矩作為圖像特徵向量，從而統一了區域和封閉、不封閉結構。

四 空間關系特徵

（一）特點：所謂空間關系，是指圖像中分割出來的多個目標之間的相互的空間位置或相對方向關系，這些關系也可分為連接/鄰接關系、交疊/重疊關系和包含/包容關系等。通常空間位置信息可以分為兩類：相對空間位置信息和絕對空間位置信息。前一種關系強調的是目標之間的相對情況，如上下左右關系等，後一種關系強調的是目標之間的距離大小以及方位。顯而易見，由絕對空間位置可推出相對空間位置，但表達相對空間位置信息常比較簡單。

空間關系特徵的使用可加強對圖像內容的描述區分能力，但空間關系特徵常對圖像或目標的旋轉、反轉、尺度變化等比較敏感。另外，實際應用中，僅僅利用空間信息往往是不夠的，不能有效准確地表達場景信息。為了檢索，除使用空間關系特徵外，還需要其它特徵來配合。

（二）常用的特徵提取與匹配方法
提取圖像空間關系特徵可以有兩種方法：一種方法是首先對圖像進行自動分割，劃分出圖像中所包含的對象或顏色區域，然後根據這些區域提取圖像特徵，並建立索引；另一種方法則簡單地將圖像均勻地劃分為若干規則子塊，然後對每個圖像子塊提取特徵，並建立索引。

『肆』 視覺演算法和圖像演算法的區別

兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。

『伍』 圖像的特徵提取都有哪些演算法

圖像的特徵可分為兩個層次，包括低層視覺特徵，和高級語義特徵。低層視覺特徵包括紋理、顏色、形狀三方面。語義特徵是事物與事物之間的關系。紋理特徵提取演算法有：灰度共生矩陣法，傅里葉功率譜法顏色特徵提取演算法有：直方圖法，累計直方圖法，顏色聚類法等等。形狀特徵提取演算法有：空間矩特徵等等高級語義提取：語義網路、數理邏輯、框架等方法

『陸』 怎麼處理圖片，可以弄的很很漂亮

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『柒』 圖像處理的演算法有哪些

圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。

『捌』 圖像特效指使用什麼工具對圖像像素的位置

圖像毛玻璃特效。圖像特效是達到一種特殊的效果。藝術效果是可以將圖象加工成精美的「藝術品」。圖像毛玻璃特效是用圖像鄰域內隨機一個像素點的位置來代替當前像素點位置顏色的過程，從而為圖像增加一個毛玻璃模糊的特效。

『玖』 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

『拾』 請問如何編程對各種文件名添加密級

經常看電視的朋友們不知注意到沒有，最近的電視連續劇在每集片頭或片尾部分都有顯示一些特殊效果的圖像，比如前一陣子中央一套放的《長征》、目前中央八套正在播放的《康熙王朝》，這些特效稱為"圖像的浮雕效果"和"圖像的雕刻效果"，經過這些特效處理後的圖像增強了觀眾們的視覺效果，它們看上去彷彿是使用3D技術作的，這也是為什麼這種技術那麼流行的原因吧。其實，我們完全可以用一些簡單的數字圖像處理演算法來實現這些看似復雜高深的顯示效果。我們手頭上的一些關於利用VC開發數字圖像資料大都是講解如何控制圖像的每一行或每一列像素的顯示時間或順序來實現一些簡單的圖像顯示效果，涉及到圖像演算法的文章很少，本文針對上述的這兩種圖像特效處理技術並加以引伸，講解了一些實現圖像特效演算法，以一個標準的Lena灰度圖像為原圖，給出了處理後的效果圖，同時給出了VC開發平台上的部分實現源代碼。

1．"浮雕"圖像

"浮雕"圖象效果是指圖像的前景前向凸出背景。所謂的"浮雕"概念是指標繪圖像上的一個像素和它左上方的那個像素之間差值的一種處理過程，為了使圖像保持一定的亮度並呈現灰色，我在處理過程中為這個差值加了一個數值為128的常量。需要讀者注意的是，當設置一個像素值的時候，它和它左上方的像素都要被用到，為了避免用到已經設置過的像素，應該從圖像的右下方的像素開始處理，下面是實現的源代碼：

void CDibView::OnFDImage() //產生"浮雕"效果圖函數
{
HANDLE data1handle;
LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
CDibDoc *pDoc=GetDocument();
HDIB hdib;
unsigned char *hData;
unsigned char *data;
hdib=pDoc->GetHDIB();
//我是如何打開圖像文件並得到圖像數據，請感興趣的朋友參考
//天極網上我的相關文章，那裡有詳細的論述，這里不再贅述。
BeginWaitCursor();
lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
hData=(unsigned char*)FindDIBBits((LPSTR)lpBi);
pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);
data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);
//聲明一個緩沖區用來暫存處理後的圖像數據
data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
int i,j,buf;
for( i=lpBi->biHeight; i>=2; i--)
for( j=lpBi->biWidth; j>=2; j--)
{
//"浮雕"處理
buf=*(hData+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)-*(hData+(lpBi->biHeight-i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j-1)+128;
if(buf>255) buf=255;
if(buf<0)buf=0;
*(data+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
}

for( j=0; jbiHeight; j++)
for( i=0; ibiWidth; i++)
//重新寫回原始圖像的數據緩沖區
*(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
AfxGetApp()->EndWaitCursor();
GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
GlobalUnlock(data1handle);
EndWaitCursor();
Invalidate(TRUE);//顯示圖像
}

2．"雕刻"圖像

上面講述了通過求一個像素和它左上方像素之間的差值並加上一個常數的方法生成"浮雕"效果的灰度圖像，"雕刻"圖像與之相反，它是通過取一個像素和它右下方的像素之間的差值並加上一個常數，這里我也取128，經過這樣處理，就可以得到"雕刻"圖像，這時候圖像的前景凹陷進背景之中。同樣需要讀者注意的是為了避免重復使用處理過的圖像像素，處理圖像時要從圖像的左上方的像素開始處理。實現代碼如下：

void CDibView::OnDKImage()
{
// TODO: Add your command handler code here
HANDLE data1handle;
LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
CDibDoc *pDoc=GetDocument();
HDIB hdib;
unsigned char *hData;
unsigned char *data;
hdib=pDoc->GetHDIB();
BeginWaitCursor();
lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
hData=(unsigned char*)FindDIBBits((LPSTR)lpBi);
pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);
data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);
data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
int i,j,buf；
//圖像的"雕刻"處理
for( i=0;i<=lpBi->biHeight-2; i++)
for( j=0;j<=lpBi->biWidth-2; j++)
{
buf=*(hData+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)-*(hData+(lpBi->biHeight-i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j+1)+128;
if(buf>255) buf=255;
if(buf<0)buf=0;
*(data+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
}
for( j=0; jbiHeight; j++)
for( i=0; ibiWidth; i++)
//重新將處理後的圖像數據寫入原始的圖像緩沖區內
*(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
AfxGetApp()->EndWaitCursor();
GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
GlobalUnlock(data1handle);
EndWaitCursor();
Invalidate(TRUE);
}

Lena原圖
"雕刻"效果圖
"浮雕"效果圖

用VC實現小型矢量圖形系統的開發
大家學習了VC的MFC的一些基礎知識後，如果能用VC開發一個比較實用的軟體，對熟悉VC各方面編程和面向對象的軟體設計和開發都是很有幫助的。

本文旨在通過對一個作者自己開發的小型矢量圖形系統全面講述而達到讓讀者了解一個小軟體從設計到實現的階段的解決的問題。同時也從界面和功能上對MFC和Windows系統功能的挖掘，同樣，對於學習計算機圖形學的讀者，也可以看到本文有很多對圖形學演算法和實現的有益探討。

一. 功能和界面設計

首先，讓大家對一個本軟體功能的大概了解。當你著手開發一個軟體時，首先要解決的當然是本軟體的功能（軟體工程常稱作用例，具體概念可以參考有關資料，不妨簡單理解為用戶使用它能完成哪些工作）。由於寫這篇文章時，本軟體已經具有比較完整的原型。我們可以結合它的界面（圖1）來介紹軟體設計的過程。

可以看到，本軟體是實現了一個繪圖功能的子集。最初就確定了開發環境為VC6.0，界面採用IE風格。在使用上為了給用戶最大的便利，採用了三種工具條（普通文件、列印操作等標准工具，對圖形對象屬性設置的工具條式對話框，帶文字說明的大按鈕式可浮動或任意船塢- Dock定位的繪圖工具條）。

操作上採用左鍵點擊建立圖形對象起始點，移動動態調整圖形大小和位置(隨手畫採用按住左鍵拖動的方式，再次點擊左鍵確定位置，右鍵取消操作，雙擊確定（結束）多步圖形對象（如多邊形）的繪制。在功能設計方面基本符合一般圖形軟體的慣例，但出於作者的便利和保護滑鼠的考慮，整個功能體現了基本無需按住左鍵拖動的思想。這也是很容易讓人接受的，因為即便習慣拖動的用戶拖動時也會產生位置調整，只是釋放後還是出於拖動狀態，再次點擊或雙擊才最終確定。

功能上選擇了畫線、框、圓、多邊形、立體、文字、曲線、填充以及刪除的功能，根據是否填充和光照又增加了幾個類別，填充方式根據圖形學的概念提供了兩種方式（以後介紹）。根據對圖形屬性取了線寬、線型（很容易實現簡單的線型，由於想加入更多的特性，作者先沒有具體實現它，以後作者會提到它的實現，讀者有興趣可以試著實現）、邊框色、填充色和字體幾個屬性。當然，這些功能在面向對象的方法中都是可以很方便擴展的（如畫橢圓，選取對象，對象的位移和旋轉操作，根據填充演算法實現同色選取，即Photoshop等軟體的魔棒功能等），對於橡皮擦功能可以很簡單的實現特定工具或告訴用戶如何實現此功能（即用背景色利用已有功能繪圖）。

內部實現上，要求單獨記錄各圖形的關鍵屬性（如位置、色彩等，這些是矢量圖區別於點陣圖的特點）。由於各對象可以形成對象鏈表，因此，也要求實現多步撤消（Undo）和重做（Redo）的功能，這往往是用戶所十分期待的功能（Window自帶的畫筆附件程序在這點上就很欠缺）。

二. 對象設計

面向對象的程序設計方法都支持三種基本的活動：識別對象和類，描述對象和類之間的關系，以及通過描述每個類的功能定義對象的行為。

首先介紹一下對象(Object)和類(Class)的區別，類是同類對象數據凸δ艿拿枋齪褪迪鄭–＋＋中用Class關鍵字定義的是類），對象是類的在內存中的具體形態（用類名聲明或用new操作生成的是對象變數），一般稱對象為類的實例(Instance)。

對於圖形對象的對象設計由於它們的較強的相關性，往往在很多面向對象編程書都提到過，故相信讀者識別對象和類不會很困難。但是，要充分利用繼承和多態的特性來描述對象和類之間的關系，以及通過描述每個類的功能定義還是要具體問題具體分析的。