图像特效算法

‘壹’ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(1)图像特效算法扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

‘贰’ 我不知道怎么制作漂亮的图片，能不能合成图片在线．．谢谢了，大神帮忙啊

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‘叁’ 图像的特征提取都有哪些算法

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一 颜色特征

（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

（二）常用的特征提取与匹配方法

（1） 颜色直方图

其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

（2） 颜色集

颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如 HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系

（3） 颜色矩

这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。

（4） 颜色聚合向量

其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。

（5） 颜色相关图

二 纹理特征

（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理。

例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

（二）常用的特征提取与匹配方法

纹理特征描述方法分类

（1）统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法，则是从图像的自相关函数（即图像的能量谱函数）提取纹理特征，即通过对图像的能量谱函数的计算，提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

（2）几何法

所谓几何法，是建立在纹理基元（基本的纹理元素）理论基础上的一种纹理特征分析方法。纹理基元理论认为，复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成。在几何法中，比较有影响的算法有两种：Voronio 棋盘格特征法和结构法。

（3）模型法

模型法以图像的构造模型为基础，采用模型的参数作为纹理特征。典型的方法是随机场模型法，如马尔可夫（Markov）随机场（MRF）模型法和 Gibbs 随机场模型法

（4）信号处理法

纹理特征的提取与匹配主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。

灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，提出6种属性，即：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。自回归纹理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是马尔可夫随机场（MRF）模型的一种应用实例。

三 形状特征

（一）特点：各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。另外，从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。

（二）常用的特征提取与匹配方法

Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

通常情况下，形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域。

几种典型的形状特征描述方法：

（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法，其基本思想是点—线的对偶性；边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘，然后，做出关于边缘大小和方向的直方图，通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵。

（2）傅里叶形状描述符法

傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述，利用区域边界的封闭性和周期性，将二维问题转化为一维问题。

由边界点导出三种形状表达，分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。

（3）几何参数法

形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法，例如采用有关形状定量测度（如矩、面积、周长等）的形状参数法（shape factor）。在 QBIC 系统中，便是利用圆度、偏心率、主轴方向和代数不变矩等几何参数，进行基于形状特征的图像检索。

需要说明的是，形状参数的提取，必须以图像处理及图像分割为前提，参数的准确性必然受到分割效果的影响，对分割效果很差的图像，形状参数甚至无法提取。

（4）形状不变矩法

利用目标所占区域的矩作为形状描述参数。

（5）其它方法

近年来，在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋转函数（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。

Ⅱ 基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像，然后计算每一尺度的 7个不变矩，再转化为 10 个相对矩，将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量，从而统一了区域和封闭、不封闭结构。

四 空间关系特征

（一）特点：所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。通常空间位置信息可以分为两类：相对空间位置信息和绝对空间位置信息。前一种关系强调的是目标之间的相对情况，如上下左右关系等，后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位。显而易见，由绝对空间位置可推出相对空间位置，但表达相对空间位置信息常比较简单。

空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力，但空间关系特征常对图像或目标的旋转、反转、尺度变化等比较敏感。另外，实际应用中，仅仅利用空间信息往往是不够的，不能有效准确地表达场景信息。为了检索，除使用空间关系特征外，还需要其它特征来配合。

（二）常用的特征提取与匹配方法
提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。

‘肆’ 视觉算法和图像算法的区别

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。

‘伍’ 图像的特征提取都有哪些算法

图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。形状特征提取算法有：空间矩特征等等高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法

‘陆’ 怎么处理图片，可以弄的很很漂亮

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‘柒’ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

‘捌’ 图像特效指使用什么工具对图像像素的位置

图像毛玻璃特效。图像特效是达到一种特殊的效果。艺术效果是可以将图象加工成精美的“艺术品”。图像毛玻璃特效是用图像邻域内随机一个像素点的位置来代替当前像素点位置颜色的过程，从而为图像增加一个毛玻璃模糊的特效。

‘玖’ 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

‘拾’ 请问如何编程对各种文件名添加密级

经常看电视的朋友们不知注意到没有，最近的电视连续剧在每集片头或片尾部分都有显示一些特殊效果的图像，比如前一阵子中央一套放的《长征》、目前中央八套正在播放的《康熙王朝》，这些特效称为"图像的浮雕效果"和"图像的雕刻效果"，经过这些特效处理后的图像增强了观众们的视觉效果，它们看上去仿佛是使用3D技术作的，这也是为什么这种技术那么流行的原因吧。其实，我们完全可以用一些简单的数字图像处理算法来实现这些看似复杂高深的显示效果。我们手头上的一些关于利用VC开发数字图像资料大都是讲解如何控制图像的每一行或每一列像素的显示时间或顺序来实现一些简单的图像显示效果，涉及到图像算法的文章很少，本文针对上述的这两种图像特效处理技术并加以引伸，讲解了一些实现图像特效算法，以一个标准的Lena灰度图像为原图，给出了处理后的效果图，同时给出了VC开发平台上的部分实现源代码。

1．"浮雕"图像

"浮雕"图象效果是指图像的前景前向凸出背景。所谓的"浮雕"概念是指标绘图像上的一个像素和它左上方的那个像素之间差值的一种处理过程，为了使图像保持一定的亮度并呈现灰色，我在处理过程中为这个差值加了一个数值为128的常量。需要读者注意的是，当设置一个像素值的时候，它和它左上方的像素都要被用到，为了避免用到已经设置过的像素，应该从图像的右下方的像素开始处理，下面是实现的源代码：

void CDibView::OnFDImage() //产生"浮雕"效果图函数
{
HANDLE data1handle;
LPBITMAPINFOHEADER lpBi;
CDibDoc *pDoc=GetDocument();
HDIB hdib;
unsigned char *hData;
unsigned char *data;
hdib=pDoc->GetHDIB();
//我是如何打开图像文件并得到图像数据，请感兴趣的朋友参考
//天极网上我的相关文章，那里有详细的论述，这里不再赘述。
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);
//声明一个缓冲区用来暂存处理后的图像数据
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"处理
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++)
//重新写回原始图像的数据缓冲区
*(hData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j);
AfxGetApp()->EndWaitCursor();
GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);
GlobalUnlock(data1handle);
EndWaitCursor();
Invalidate(TRUE);//显示图像
}

2．"雕刻"图像

上面讲述了通过求一个像素和它左上方像素之间的差值并加上一个常数的方法生成"浮雕"效果的灰度图像，"雕刻"图像与之相反，它是通过取一个像素和它右下方的像素之间的差值并加上一个常数，这里我也取128，经过这样处理，就可以得到"雕刻"图像，这时候图像的前景凹陷进背景之中。同样需要读者注意的是为了避免重复使用处理过的图像像素，处理图像时要从图像的左上方的像素开始处理。实现代码如下：

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；
//图像的"雕刻"处理
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++)
//重新将处理后的图像数据写入原始的图像缓冲区内
*(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原图
"雕刻"效果图
"浮雕"效果图

用VC实现小型矢量图形系统的开发
大家学习了VC的MFC的一些基础知识后，如果能用VC开发一个比较实用的软件，对熟悉VC各方面编程和面向对象的软件设计和开发都是很有帮助的。

本文旨在通过对一个作者自己开发的小型矢量图形系统全面讲述而达到让读者了解一个小软件从设计到实现的阶段的解决的问题。同时也从界面和功能上对MFC和Windows系统功能的挖掘，同样，对于学习计算机图形学的读者，也可以看到本文有很多对图形学算法和实现的有益探讨。

一. 功能和界面设计

首先，让大家对一个本软件功能的大概了解。当你着手开发一个软件时，首先要解决的当然是本软件的功能（软件工程常称作用例，具体概念可以参考有关资料，不妨简单理解为用户使用它能完成哪些工作）。由于写这篇文章时，本软件已经具有比较完整的原型。我们可以结合它的界面（图1）来介绍软件设计的过程。

可以看到，本软件是实现了一个绘图功能的子集。最初就确定了开发环境为VC6.0，界面采用IE风格。在使用上为了给用户最大的便利，采用了三种工具条（普通文件、打印操作等标准工具，对图形对象属性设置的工具条式对话框，带文字说明的大按钮式可浮动或任意船坞- Dock定位的绘图工具条）。

操作上采用左键点击建立图形对象起始点，移动动态调整图形大小和位置(随手画采用按住左键拖动的方式，再次点击左键确定位置，右键取消操作，双击确定（结束）多步图形对象（如多边形）的绘制。在功能设计方面基本符合一般图形软件的惯例，但出于作者的便利和保护鼠标的考虑，整个功能体现了基本无需按住左键拖动的思想。这也是很容易让人接受的，因为即便习惯拖动的用户拖动时也会产生位置调整，只是释放后还是出于拖动状态，再次点击或双击才最终确定。

功能上选择了画线、框、圆、多边形、立体、文字、曲线、填充以及删除的功能，根据是否填充和光照又增加了几个类别，填充方式根据图形学的概念提供了两种方式（以后介绍）。根据对图形属性取了线宽、线型（很容易实现简单的线型，由于想加入更多的特性，作者先没有具体实现它，以后作者会提到它的实现，读者有兴趣可以试着实现）、边框色、填充色和字体几个属性。当然，这些功能在面向对象的方法中都是可以很方便扩展的（如画椭圆，选取对象，对象的位移和旋转操作，根据填充算法实现同色选取，即Photoshop等软件的魔棒功能等），对于橡皮擦功能可以很简单的实现特定工具或告诉用户如何实现此功能（即用背景色利用已有功能绘图）。

内部实现上，要求单独记录各图形的关键属性（如位置、色彩等，这些是矢量图区别于位图的特点）。由于各对象可以形成对象链表，因此，也要求实现多步撤消（Undo）和重做（Redo）的功能，这往往是用户所十分期待的功能（Window自带的画笔附件程序在这点上就很欠缺）。

二. 对象设计

面向对象的程序设计方法都支持三种基本的活动：识别对象和类，描述对象和类之间的关系，以及通过描述每个类的功能定义对象的行为。

首先介绍一下对象(Object)和类(Class)的区别，类是同类对象数据凸δ艿拿枋龊褪迪郑–＋＋中用Class关键字定义的是类），对象是类的在内存中的具体形态（用类名声明或用new操作生成的是对象变量），一般称对象为类的实例(Instance)。

对于图形对象的对象设计由于它们的较强的相关性，往往在很多面向对象编程书都提到过，故相信读者识别对象和类不会很困难。但是，要充分利用继承和多态的特性来描述对象和类之间的关系，以及通过描述每个类的功能定义还是要具体问题具体分析的。