摘要： 基本概念 什么是色彩平衡(Color Balance)：在图像处理和编辑中，对颜色强度(尤其是红，绿，蓝这种主色)进行全局调整即是色彩平衡。这种调整的一个重要目的是突出显示某种色调—-尤其是中立色。 调整方法 图像编辑中的色彩平衡调整方法基本是直接操作RGB通道上的像素点，和其他场景下的色彩平衡很不一样。(比如摄影，是通过物理上的方法来实现：特殊镜头，特殊滤镜等)基于这个观点，亮度调整一文中提到的各种方法都是可以来做色彩平衡(PS Tutorial)：曲线调整，色阶调整等—-只需要将作用通道设置为相应的色彩通道即可。在这里阿毛要罗嗦一句：在PS或者是GIMP提供的颜色相关的调整方法中，曲线调. 阅读全文

摘要： 特效有很多，比如校内的那个照片美容工坊就提供了8种特效：黑白，反相，阿宝色调等等。但其中有些就比较无趣了，如黑白，反相等。所以这篇博文主要讲讲几种还算比较有趣的特效的实现：Lomo，反转负冲和柔光。下面会讲到这几种特效的实现方法，但是要注意的是这并不是唯一的方法：特效讲究是的更多是一种感觉，在一定的方法处理后照片是否会呈现预先所期望的效果，而不是如数学公式般精确。Lomo：指的是Lomo式的新摄影风格，它不注重构图、对焦，也不用调焦距、光圈，只要能体现自己的思想，引起观者的共鸣就算成功了，展现的是一种随意、不拘谨的生活态度。从视觉上来说Lomo特效的最大特点是：色彩浓郁，偏绿偏黄，有明显... 阅读全文

摘要： 图像的算法其实比较简单， 暂且不去追究这公式怎么来的，拿了用就行了r = 0.393r +0.769g+0.189bg = 0.349r + 0.686g +0.168bb = 0.272r +0.534g +0.131br= (BYTE)max(0, min(255, 0.393*r + 0.769*g + 0.189*b));g= (BYTE)max(0, min(255, 0.349*r + 0.686*g + 0.168*b));b= (BYTE)max(0, min(255, 0.272*r + 0.534*g + 0.131*b)); 阅读全文

摘要： 一、图像的灰度化处理的基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值， 阅读全文

摘要： 数学形态学是法国和德国科学家在研究岩石结构时建立的一门科学。形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息，通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。在图像处理中的应用主要是：利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的；描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积、周长、连通度、颗粒度、骨架和方向性等。关于形态学的具体描述和数学形式化的定义可以从文章底部的参考资料中获得。最近的实验中需要对二值图像进行减噪处理，图像形态学中的腐蚀和膨胀能很好的解决此问题。如果在腐蚀和膨胀操作前，对灰度图像做一次滤波，减噪效果将更明显。腐蚀的具体操作是：用一个结构元素(一般是 阅读全文

摘要： 一、角的两种单位“ 弧度”和“度”是度量角大小的两种不同的单位。就像“米”和“市尺”是度量长度大小的两种不同的单位一样。 在flash里规定:在旋转角度（rotation）里的角，以“度”为单位；而在三角函数里的角要以“弧度”为单位。这个规定是我们首先要记住的！！！例如：rotation2－－是旋转“2度”；sin（π/2)－－是大小为“π/2弧度”的角的正弦。 二、弧度的定义 所谓“弧度的定义”就是说，1弧度的角大小是怎样规定的？ 我们知道“度”的定义是，“两条射线从圆心向圆周射出，形成一个夹角和夹角正对的一段弧。当这段弧长正好等于圆周长的360分之一时，两条射线的夹角的大小为1度。（如图1 阅读全文

摘要： 冈萨雷斯版里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。 傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样, 傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。 图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理 阅读全文

摘要： 图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具，画家常用它来放大图画。当然，在计算机上，我们不再需要用放大尺去放大或缩小图像了，把这个工作交给程序来完成就可以了。下面就来讲讲计算机怎么来放大缩小图象；在本文中，我们所说的图像都是指点阵图，也就是用一个像素矩阵来描述图像的方法，对于另一种图像：用函数来描述图像的矢量图，不在本文讨论之列。越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是 0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色 阅读全文

摘要： 正文： 为了便于讨论，这里只处理32bit的ARGB颜色； 代码使用C++;涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vc2005; 为了代码的可读性,没有加入异常处理代码; 测试使用的CPU为AMD64x2 4200+(2.37G),测试时使用的单线程执行; (一些基础代码和插值原理的详细说明参见作者的《图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放》系列文章 旋转原理和基础参考《图形图像处理－之－任意角度的高质量的快速的图像旋转 上篇 纯软件的任意角度的快速旋转》)速度测试说明: 只测试内存数据到内存数据的缩放 测试图片都是800*600旋转到1004*1004，测试成绩取各个旋转角度 阅读全文

摘要： 正文： 为了便于讨论，这里只处理32bit的ARGB颜色； 代码使用C++;涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vc2005; 为了代码的可读性,没有加入异常处理代码; 测试使用的CPU为赛扬2G(新的测试平台的CPU为AMD64x2 4200+(2.37G),测试时使用的单线程执行); (一些基础代码和插值原理的详细说明参见作者的《图形图像处理－之－高质量的快速的图像缩放》系列文章)速度测试说明: 只测试内存数据到内存数据的缩放 测试图片都是800*600旋转到1004*1004，测试成绩取各个旋转角度的平均速度值; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快A:旋转原理和旋 阅读全文