典型圖像特效處理技術與實現(xiàn)
作者:劉浩然來源:原創(chuàng)日期:2013-11-29人氣:1421
引言
數(shù)字圖像處理技術可以有效抽取圖像承載信息,可以對其進一步挖掘、整理和處理,幫助人們從不同角度、不同維度、不同量度來認識世界,甚至從某種程度上說可以對圖像基因進行抽取和重組,既可以輪廓化圖像,也可以豐富化圖像,當然更容易使人們獲得對圖像的本質認識。圖像、圖形是所有視覺信息的載體,人眼可以識別上千種顏色,有很高的鑒別能力,但很多情況下,圖像對于人眼來說又是模糊的,甚至是不可見的,通過圖象增強技術,可以使圖像變得更加清晰和明亮[1]。
1 典型特效處理技術
典型特效處理技術有浮雕、霧化、積木和底片等,本文以浮雕處理為例說明本軟件的設計和實現(xiàn)過程。
物體的輪廓、邊緣外貌經過修整和凸出效果可以形象為浮雕,浮雕類似邊緣檢測,目的是突出對象的邊緣和輪廓[2]。浮雕效果是實現(xiàn)圖像填充色與灰色的轉換,用原填充色描畫邊緣,使圖像呈現(xiàn)凸起或凹進效果,出現(xiàn)“浮雕”圖案。浮雕處理可以采用邊緣檢測或其相關類似方法來實現(xiàn),比如Laplace邊緣檢測[3]、Sobel邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子[4]等等。
突出輪廓:令像素點表示為(x,y),梯度值表示為GV[f(x,y)],主要突出圖像輪廓的方法如下。
①梯度圖像直接輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)](1)
特點:突出邊緣,灰度變化平坦的區(qū)域呈現(xiàn)黑色。
②加權值的梯度輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)] Gv[f(x,y)]?叟Tf(x,y) Gv[f(x,y)]特點:梯度值T必須選擇合適,原則是突出圖像邊緣,但保持原圖像灰度變化平坦,背景均衡。
③輪廓灰度輸出:
f(x,y)=LG Gv[f(x,y)]?叟Tf(x,y) Gv[f(x,y)]特點:用特定灰度級G來表示邊緣參數(shù),力圖不破壞背景,增強邊界清晰度、突出輪廓效果。
④背景灰度輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)] Gv[f(x,y)]?叟TLB Gv[f(x,y)]特點:用特定灰度級B來表示背景特征,獲取圖像的輪廓參數(shù),設定特定均衡值。
⑤二值圖像:f(x,y)=LG Gv[f(x,y)]?叟TLB Gv[f(x,y)]特點:它將背景和邊緣用二值圖像表示。
2 特效參數(shù)調節(jié)技術
本節(jié)比較旋轉參數(shù)調節(jié)技術。
2.1 簡單旋轉 簡單旋轉是指對原圖像進行特定或特殊角度的旋轉處理,有45°、90°、135°、180°和270°旋轉,方向有順時針和逆時針之分。雖然簡單旋轉只是少數(shù)幾個特殊的不同角度的旋轉特例,但是它任然可以采取若干優(yōu)化的算法來實現(xiàn)[5]。簡單旋轉,其最本質特征是旋轉后圖像與原圖像的像素一一對應,毋須使用差值算法。
順時針旋轉90°的表達式為:x=w-1-yy=x′(6)
逆時針旋轉90°的表達式為:x=y′y=h-1-x′(7)
旋轉180°的表達式為: x=w-1-yy=h-1-x′(8)
2.2 任意角度旋轉 與簡單旋轉相比,任意角度旋轉顯得復雜很多,因為這種操作必須改變圖像尺寸,目標圖像的像素點與原始圖像的像素點不能采用簡單的反向映射來實現(xiàn),而是要使用映射點的近鄰像素來表示,因此需要借助于插值算法來實現(xiàn)。假定將原始圖像與目標圖像的左下角都設為坐標原點重合,則圖像圍繞原點做逆時針旋轉θ大小的角度的過程如圖1所示。
2.3 RotateFlip方法簡介 RotateFlip方法可實現(xiàn)順時針旋轉圖像。旋轉圖像后,如果希望在圖像上進行繪制,始終應從圖像檢索一個新的圖形對象,否則可能發(fā)生異常。
根據(jù)位圖的文件存儲格式,要是把對應的字節(jié)位置一換,就能實現(xiàn)旋轉了。關鍵在于得到位圖在內存中的數(shù)據(jù)結構,恰好Bitmap就有這個方法獲得對應的數(shù)據(jù),他就是LockBits方法。有了這個方法之后,問題就迎刃而解了。
3 特效處理效果
圖2為圖像浮雕處理效果,圖3為逆時針旋轉90度的效果。
4 結論
對特效處理而言,特效是指針對某項信息特征元素附加某些相關的特效信息處理,可以理解為使用客觀現(xiàn)實內容作為基礎,加以簡單模擬或一定的美化處理,這種美化可以是維度的擴展,也可以是某些特征的延伸或增強,從而獲得更有視覺沖擊力的特殊效果。隨著社會發(fā)展,數(shù)字圖像越來越多,圖像承載信息的數(shù)據(jù)越來越具有可統(tǒng)計性、可數(shù)性和可操作性,因而特效處理的應用日趨廣泛。就行業(yè)而言,廣告行業(yè)的平面設計、影視行業(yè)的后期制作、網絡行業(yè)的頁面處理和美工、教育行業(yè)的數(shù)字素描與電子繪畫等等都在不同程度上反應和推動了圖像特效處理技術的發(fā)展,因此如何簡便有效獲取圖像信息數(shù)據(jù),建立和使用功能靈活,使用簡單,攜帶方便的特效處理工具,具有非常重要的工程應用價值和推廣意義。
數(shù)字圖像處理技術可以有效抽取圖像承載信息,可以對其進一步挖掘、整理和處理,幫助人們從不同角度、不同維度、不同量度來認識世界,甚至從某種程度上說可以對圖像基因進行抽取和重組,既可以輪廓化圖像,也可以豐富化圖像,當然更容易使人們獲得對圖像的本質認識。圖像、圖形是所有視覺信息的載體,人眼可以識別上千種顏色,有很高的鑒別能力,但很多情況下,圖像對于人眼來說又是模糊的,甚至是不可見的,通過圖象增強技術,可以使圖像變得更加清晰和明亮[1]。
1 典型特效處理技術
典型特效處理技術有浮雕、霧化、積木和底片等,本文以浮雕處理為例說明本軟件的設計和實現(xiàn)過程。
物體的輪廓、邊緣外貌經過修整和凸出效果可以形象為浮雕,浮雕類似邊緣檢測,目的是突出對象的邊緣和輪廓[2]。浮雕效果是實現(xiàn)圖像填充色與灰色的轉換,用原填充色描畫邊緣,使圖像呈現(xiàn)凸起或凹進效果,出現(xiàn)“浮雕”圖案。浮雕處理可以采用邊緣檢測或其相關類似方法來實現(xiàn),比如Laplace邊緣檢測[3]、Sobel邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子[4]等等。
突出輪廓:令像素點表示為(x,y),梯度值表示為GV[f(x,y)],主要突出圖像輪廓的方法如下。
①梯度圖像直接輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)](1)
特點:突出邊緣,灰度變化平坦的區(qū)域呈現(xiàn)黑色。
②加權值的梯度輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)] Gv[f(x,y)]?叟Tf(x,y) Gv[f(x,y)]特點:梯度值T必須選擇合適,原則是突出圖像邊緣,但保持原圖像灰度變化平坦,背景均衡。
③輪廓灰度輸出:
f(x,y)=LG Gv[f(x,y)]?叟Tf(x,y) Gv[f(x,y)]特點:用特定灰度級G來表示邊緣參數(shù),力圖不破壞背景,增強邊界清晰度、突出輪廓效果。
④背景灰度輸出:
f(x,y)=Gv[f(x,y)] Gv[f(x,y)]?叟TLB Gv[f(x,y)]特點:用特定灰度級B來表示背景特征,獲取圖像的輪廓參數(shù),設定特定均衡值。
⑤二值圖像:f(x,y)=LG Gv[f(x,y)]?叟TLB Gv[f(x,y)]特點:它將背景和邊緣用二值圖像表示。
2 特效參數(shù)調節(jié)技術
本節(jié)比較旋轉參數(shù)調節(jié)技術。
2.1 簡單旋轉 簡單旋轉是指對原圖像進行特定或特殊角度的旋轉處理,有45°、90°、135°、180°和270°旋轉,方向有順時針和逆時針之分。雖然簡單旋轉只是少數(shù)幾個特殊的不同角度的旋轉特例,但是它任然可以采取若干優(yōu)化的算法來實現(xiàn)[5]。簡單旋轉,其最本質特征是旋轉后圖像與原圖像的像素一一對應,毋須使用差值算法。
順時針旋轉90°的表達式為:x=w-1-yy=x′(6)
逆時針旋轉90°的表達式為:x=y′y=h-1-x′(7)
旋轉180°的表達式為: x=w-1-yy=h-1-x′(8)
2.2 任意角度旋轉 與簡單旋轉相比,任意角度旋轉顯得復雜很多,因為這種操作必須改變圖像尺寸,目標圖像的像素點與原始圖像的像素點不能采用簡單的反向映射來實現(xiàn),而是要使用映射點的近鄰像素來表示,因此需要借助于插值算法來實現(xiàn)。假定將原始圖像與目標圖像的左下角都設為坐標原點重合,則圖像圍繞原點做逆時針旋轉θ大小的角度的過程如圖1所示。
2.3 RotateFlip方法簡介 RotateFlip方法可實現(xiàn)順時針旋轉圖像。旋轉圖像后,如果希望在圖像上進行繪制,始終應從圖像檢索一個新的圖形對象,否則可能發(fā)生異常。
根據(jù)位圖的文件存儲格式,要是把對應的字節(jié)位置一換,就能實現(xiàn)旋轉了。關鍵在于得到位圖在內存中的數(shù)據(jù)結構,恰好Bitmap就有這個方法獲得對應的數(shù)據(jù),他就是LockBits方法。有了這個方法之后,問題就迎刃而解了。
3 特效處理效果
圖2為圖像浮雕處理效果,圖3為逆時針旋轉90度的效果。
4 結論
對特效處理而言,特效是指針對某項信息特征元素附加某些相關的特效信息處理,可以理解為使用客觀現(xiàn)實內容作為基礎,加以簡單模擬或一定的美化處理,這種美化可以是維度的擴展,也可以是某些特征的延伸或增強,從而獲得更有視覺沖擊力的特殊效果。隨著社會發(fā)展,數(shù)字圖像越來越多,圖像承載信息的數(shù)據(jù)越來越具有可統(tǒng)計性、可數(shù)性和可操作性,因而特效處理的應用日趨廣泛。就行業(yè)而言,廣告行業(yè)的平面設計、影視行業(yè)的后期制作、網絡行業(yè)的頁面處理和美工、教育行業(yè)的數(shù)字素描與電子繪畫等等都在不同程度上反應和推動了圖像特效處理技術的發(fā)展,因此如何簡便有效獲取圖像信息數(shù)據(jù),建立和使用功能靈活,使用簡單,攜帶方便的特效處理工具,具有非常重要的工程應用價值和推廣意義。
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