编成放大图片像素的方法

要处理一个图像，首先要获得该图像的像素值，而VB本身提供的PICTURE控件虽然可以打开很多类型的图片，但是它提供的那个POINT方法读取像素实在是太慢。而使用GetPixel这个API的速度也快不到哪里去，因为PIONT方法本身就是对于GetPixel的一个包装。在VB中要快速获取一幅在PICTURE中打开的图像比较快速的方法是使用DIB方法，当然还有DDB方法，不过使用DDB方法还需要考虑不同颜色深度的图像的分别处理，在程序的实现上要相对复杂，而使用DIB方法则不必，并且在处理速度上比DDB方法也慢的有限。过程一：获得一个在PICTURE控件中打开的图像的所有像素。PublicSubDibGet(ByValIdSourceAsLong,XBeginAsLong,ByValYBeginAsLong,ByValXEndAsLong,ByValYEndAsLong)DimiBitmapAsLongDimiDCAsLongDimIAsLongDimDimWAsLongDimHAsLongOnErrorGoToErrLineDone=FalseTimeGet=timeGetTimeInPutWid=XEnd-XBeginInPutHei=YEnd-YBeginW=InPutWid+1H=InPutHei+1I=(Bits\8)-1ReDimColVal(I,InPutWid,InPutHei)Withbi24BitInfo.bmiHeader.biBitCount=Bits.biCompression=0&.biPlanes=1.biSize=Len(bi24BitInfo.bmiHeader).biWidth=W.biHeight=HEndWithiBitmap=GetCurrentObject(IdSource,7&)GetDIBitsIdSource,iBitmap,0&,H,ColVal(0,0,0),bi24BitInfo,0&DeleteObjectiBitmapDone=TrueTimeGet=timeGetTime-TimeGetExitSubErrLine:MsgBox错误号：&Err.Number&：&Err.DescriptionEndSub在这个过程中所用到的只是一些参数的设定和API的调用，不涉及算法。过程二：图像输出的过程：PublicSubDIBPut(ByValIdDestinationAsLong)DimWAsLongDimHAsLongOnErrorGoToErrLineDone=FalseTimePut=timeGetTimeW=OutPutWid+1H=OutPutHei+1Withbi24BitInfo.bmiHeader.biWidth=W.biHeight=HLineBytes=((W*Bits+31)And&HFFFFFFE0)\8.biSizeImage=LineBytes*HEndWithSetDIBitsToDeviceIdDestination,0,0,W,H,0,0,0,H,ColOut(0,0,0),bi24BitInfo.bmiHeader,0Done=TrueTimePut=timeGetTime-TimePutExitSubErrLine:MsgBoxErr.DescriptionEndSub下面解释一下在过程中到的全局变量和数据结构，以及API的定义。API定义：删除一个DCPrivateDeclareFunctionDeleteDCLibgdi32(ByValhdcAsLong)AsLong删除一个对象PrivateDeclareFunctionDeleteObjectLibgdi32(ByValhObjectAsLong)AsLong选择当前对象PrivateDeclareFunctionGetCurrentObjectLibgdi32(ByValhdcAsLong,ByValuObjectTypeAsLong)AsLong获取DIBPrivateDeclareFunctionGetDIBitsLibgdi32(ByValaHDCAsLong,ByValhBitmapAsLong,ByValnStartScanAsLong,ByValnNumScansAsLong,lpBitsAsAny,lpBIAsBitMapInfo,ByValwUsageAsLong)AsLong获取系统时间PrivateDeclareFunctiontimeGetTimeLibwinmm.dll()AsLong数据结构定义：PrivateTypeBitMapInfoHeader'文件信息头——BITMAPINFOHEADERbiSizeAsLongbiWidthAsLongbiHeightAsLongbiPlanesAsIntegerbiBitCountAsIntegerbiCompressionAsLongbiSizeImageAsLongbiXPelsPerMeterAsLongbiYPelsPerMeterAsLongbiClrUsedAsLongbiClrImportantAsLongEndTypePrivateTypeRGBQuadrgbBlueAsBytergbGreenAsBytergbRedAsByte'rgbReservedAsByteEndTypePrivateTypeBitMapInfobmiHeaderAsBitMapInfoHeaderbmiColorsAsRGBQuadEndType这三个数据结构都是在DIB中不可缺少的。我们不必深究，只是按照顺序复制粘贴直接使用就是了。过程中用到的全局变量：PrivateConstBitsAsLong=32'颜色深度，这里把所有图像都按照32位来处理PublicDoneAsBoolean'用于标记一个过程是否结束PublicTimeGetAsLong'用于记录输入过程处理所花费的时间PublicTimePutAsLong'用于记录输出过程处理所花费的时间DimColVal()AsByte'用于存放从DIB输入的像素值DimColOut()AsByte'用于存放向DIB输出的像素值DimInPutHeiAsLong'用于记录输入图像的高度DimInPutWidAsLong'用于记录输入图像的宽度Dimbi24BitInfoAsBitMapInfo'定义BMP信息可以看出，我在输入和输出中使用了两个不同的动态数组ColVal()和ColOut()，这么做是有道理的，因为我们不只是为了输入和输出图像，中间还要对像素进行处理。包括图像缩放、色彩调整、锐化、柔化等等处理，使用两个不同的数组来分别存放数据更有利于程序的实现。有些性急的朋友说不定已经把程序贴到工程里试用了，可是会发现根本不能输出图像。这是因为当你用DIBGET获得的图像还在ColVal()中呢，需要把它们放到ColOut()这个数组中去，DIBPUT这个过程才能起作用。这里再给出一个用于数组整体移动数据的过程：PublicSubCopyData(ByValWAsLong,ByValHAsLong)DimLengthAsLongDimIAsLongDimLAsLongI=Bits\8L=I-1Length=(W+1&)*(H+1&)*IReDimColOut(L,W,H)CopyMemoryColOut(0,0,0),ColVal(0,0,0),LengthEndsubAPI定义：PrivateDeclareSubCopyMemoryLibkernel32AliasRtlMoveMemory(pDestAsAny,pSrcAsAny,ByValByteLenAsLong)这时，我们就可以来试一下效果了：把你的显示器调到32位色。将前面的所有API和变量定义全部贴到一个新建的模块里新建一个窗体，加两个PICTURE控件：pictrue1,picture2一个按钮command1在pictrue1中加载一个图片在command1中写如下代码：subcommand1_click()Withpicture1.ScaleMode=3.BorderStyle=0DibGet.hdc,0,0,.scalewidth,.scaleheightEndWithCopyDataInPutHei,InPutWidpicture2.AutoRedraw=TrueDibPutpicture2.hdcpicture2.refreshendsub运行一下，按钮按下，pictreu1中的图片就立刻显示到了picture2中。这时，你可能会说，弄了这么半天就贴个图？用PaintPicture不是就可以了吗？不错，如果只是要贴个图，确实不用这么麻烦，可是，我们后面要说的图像处理部分将会用到前门得到的像素值。所以，这只是一个开始，我真正要讲的东西还在后面呢。请大家继续关注。前面讲到了二次线性插值的应用。这一篇来给大家讲一下关于锐化、柔化、扩散、雕刻这几个滤镜的实现。一、锐化锐化的算法很简单，就是比较相邻的几个像素，把当前像素加上和周围的像素的差就可以了。这里我给出一个示例：ABCDEFGHIJKLMNOP假设有一个图片，4*4，共16个像素，分别用A－－L来代表。我们先观察这个图片，只有中间的F,G,J,K这四个像素的“邻居”是全的。为了简便起见，我们只处理这4个像素，因为在实际的图片中由于图片的大小都很多像素组成，所以周围的一圈像素不做处理不会影响到最终的效果。先计算差值:Delta=F-(A+B+C+E+G+I+J+K)/8(A+B+C+E+G+I+J+K)/8就是F周围的像素的平均值，将这个平均值乘以一个系数再加到F上，就得到了一个新的F值：F=F+Delta*Alpha这个系数Alpha就是锐化度，改变这个系数就能得到不同的锐化效果。不过一般都是取得比较小的，如：0.3于是，我们只要使用两个循环来遍历整个图片的像素值（去除边界）就能得到一个锐化的效果了。但是大家或许会发现在处理后面几个点的时候，前面的点的值已经不是原来的值了，比如处理G的时候，需要用到F的值，而F则已经被改变，并且F的改变又和G的值有关系，这样就会变成一种循环引用。为了避免整个问题，这里给出一个改良的方法：ABCDEFGHIJKLMNOP我们从A点开始做，将差值计算方法改成:Delta=A-(B+E+F)/3F=F+Delta*Alpha按照从左到右，从上到下的顺序来扫描所有像素，这时在计算中就不会遇到已经被处理过的像素了，并且因为减少了参与运算的像素，整个处理过程也得以加快。按照我们在《VB图像处理之像素的获取和输出》中已经得到的像素数组。我们可以这样写：PublicSubSharp(OptionalByValSharpDgreeAsSingle=0.3)DimXAsLongDimYAsLongDimIxAsLongDimIyAsLongDimDiffAsLongDimDiff1AsLongDimDiv1AsSingleDimDiv2AsSingleDimMaxAsLongOnErrorGoToErrLineMax=255Done=FalseTimeFilter=timeGetTimeTemplateSize=1Sensitivity=Sensitivity*9Div1=1+SharpDgreeDiv2=-SharpDgree/3ForX=0ToOutPutWid-1ForY=0ToOutPutHei-1RR=ColOut(0,X,Y)*Div1GG=ColOut(1,X,Y)*Div1BB=ColOut(2,X,Y)*Div1Ix=X+1Iy=Y+1R=ColOut(0,Ix,Iy)R=R+ColOut(0,X,Iy)+ColOut(0,Ix,Y)G=ColOut(1,Ix,Iy)G=G+ColOut(1,X,Iy)+ColOut(1,Ix,Y)B=ColOut(2,Ix,Iy)B=B+ColOut(2,X,Iy)+