目 錄實驗1 數(shù)字圖像處理的MATLAB基礎(chǔ)3實驗2 灰度圖像增強(qiáng)5實驗3 空域濾波7實驗4 圖像的二維傅里葉變換和頻譜9實驗5 圖像頻域增強(qiáng)11實驗6 圖像復(fù)原14實驗7 彩色圖像變換16實驗8 彩色圖像濾波18實驗9 圖像邊緣檢測20附錄一 圖像數(shù)據(jù)文件格式22附錄二 實驗報告格式25實驗2 灰度圖像增強(qiáng)一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB對灰度圖像進(jìn)行空域增強(qiáng)的目的，加深對空域圖像增強(qiáng)的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的圖像變換和增強(qiáng)理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：教材第三章，空域圖像增強(qiáng)方法。重點如下：1、直方圖和直方圖均衡通過實驗領(lǐng)悟圖像的直方圖的含義，加深對圖像直方圖概念的理解，并且能夠掌握直方圖均衡的方法和效果。畫圖像的直方圖命令， imhist(A)直方圖均衡命令， Aeqhisteq（A）2、基本灰度變換3、同屏顯示圖像的函數(shù)圖形窗口分區(qū)的命令為 subplot, 例如subplot (2,2,1) 是將圖形窗分為22的4個區(qū)，在第1個區(qū)畫圖。示例figuresubplot(1,2,1) imshow(A); subplot(1,2,2) imshow(Aeq);將圖形窗口分為兩個區(qū)，分別顯示圖像A和Aeq。三、 實驗內(nèi)容（一）直方圖均衡1、讀入lena_gray.tif圖像文件，畫出其直方圖，并解釋之；2、對該圖像進(jìn)行直方圖均衡，顯示均衡后的圖像及其直方圖，并解釋之；3、將均衡后的圖像存為lena_gray_1.tif文件。4、再將lena_gray_1.tif文件讀入并重復(fù)上述過程，說明增強(qiáng)效果并解釋之。（二） 圖像灰度變換讀入lena_gray.tif文件，對其灰度進(jìn)行下列調(diào)整，并顯示圖像：（1）將圖像的灰度降低70，同屏顯示原圖像和灰度調(diào)整后圖像；（2）將圖像灰度加上一個值（如50），使圖像變亮，編程，同屏顯示原圖像和灰度調(diào)整后圖像。思考：灰度變換時應(yīng)該注意什么？（3）畫出灰度變換前后圖像的直方圖，進(jìn)行比較，說明現(xiàn)象和原因。（4）使用MATLAB工具箱函數(shù)imadjust來調(diào)整亮度，imcomplement函數(shù)進(jìn)行反色。四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗3 空域濾波一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB對灰度圖像進(jìn)行空域增強(qiáng)的目的，加深對圖像空域濾波增強(qiáng)方法的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的圖像變換和增強(qiáng)理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第三章，空域圖像增強(qiáng)方法。重點如下：1、空域濾波技術(shù)： 添加噪聲命令：imnoise 中值濾波技術(shù)，復(fù)習(xí)教材中的中值濾波技術(shù)，自己編程實現(xiàn)中值濾波函數(shù)，并用自編的函數(shù)開展下列實驗。均值濾波技術(shù)，復(fù)習(xí)教材中的中值濾波技術(shù)，自己編程實現(xiàn)中值濾波函數(shù)，并用自編的函數(shù)開展下列實驗。2、MATLAB下設(shè)計濾波器的函數(shù) 中值濾波命令：Bmedfilt2 (I,3,3) %使用33中值濾波器對I濾波均值濾波技術(shù)： 先定義模板，如 H1/9*ones(3,3), 或 Hfspecial(average,3,3); 然后使用命令 I1imfilter(I, H)對圖像I消噪?！菊f明：要求學(xué)生先自己編寫中值濾波或均值濾波的m函數(shù)，加深對這兩個濾波器的理解?！咳?、 實驗內(nèi)容（一）空域濾波讀入lena_gray.tif文件，進(jìn)行下列操作:（1）將圖像添加上椒鹽噪聲， A_noised=imnoise(A, salt & pepper, 0.02)，同屏顯示原圖像和加噪圖像，說明椒鹽噪聲的特點；（2）設(shè)計33、55，77三種模板的算術(shù)均值濾波器對圖像進(jìn)行濾波，同屏顯示加噪圖像和消噪圖像，對濾波效果進(jìn)行解釋和說明；（3）設(shè)計33、55，77三種模板的中值濾波器對圖像進(jìn)行濾波，同屏顯示加噪圖像和消噪圖像，對濾波效果進(jìn)行解釋和說明；（4）將圖像添加上高斯噪聲， A_noised=imnoise(A, gauss, 0.02)，同屏顯示原圖像和加噪圖像，說明高斯噪聲的特點；（5）設(shè)計33、55，77三種模板的算術(shù)均值濾波器對圖像進(jìn)行濾波，同屏顯示加噪圖像和消噪圖像，對濾波效果進(jìn)行解釋和說明；（6）設(shè)計33、55，77三種模板的中值濾波器對圖像進(jìn)行濾波，同屏顯示加噪圖像和消噪圖像，對濾波效果進(jìn)行解釋和說明。（二）使用MATLAB環(huán)境下的均值濾波和中值濾波函數(shù)進(jìn)行上述圖像處理。思考：椒鹽噪聲和高斯噪聲有何不同特點？分別使用何種濾波器消噪效果好？四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗4 圖像的二維傅里葉變換和頻譜一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB進(jìn)行二維傅里葉變換的方法，加深對二維傅里葉變換的理解和圖像頻譜的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的二維傅里葉變換理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第四章 頻域圖像增強(qiáng)中的一維傅里葉變換和二維傅里葉變換，頻域圖像增強(qiáng)的步驟，頻域濾波器。實驗用到的基本函數(shù)：一維傅里葉變換函數(shù)： fft, 一維傅里葉反變換函數(shù)：ifft頻譜搬移函數(shù)：fftshift二維傅里葉變換函數(shù)：fft2二維傅里葉反變換函數(shù)：ifft2繪圖函數(shù)：imshow， mesh【說明，如對上述函數(shù)的使用方法有疑問，請先用help命令查詢。建議先用help命令查詢器應(yīng)用方法，再做具體實驗內(nèi)容?！坷河嬎銏D像f的頻譜并顯示F=fft2(f);S=abs(F); %求幅度imshow(S,)；%顯示圖像幅度頻譜Fc=fftshift(F); %將圖像頻譜原點移動到中心顯示imshow(abs(Fc); 三、 實驗內(nèi)容（一） 一維傅里葉變換的實現(xiàn)和分析1、 生成一個一維向量，x1 2 3 4 5 6 7 8; 計算該向量的傅里葉變換，并由傅里葉變換求反變換，驗證結(jié)果。2、 在時間域中將x乘以(-1)n，計算其傅里葉變換，實現(xiàn)傅里葉變換的平移性質(zhì)3、 使用fftshift函數(shù)，實現(xiàn)頻譜的平移。（二） 二維傅里葉變換的實現(xiàn)和分析產(chǎn)生如圖所示圖象 f1(x,y)（6464大小，中間亮條寬16，高40，居中，暗處=0，亮處=255），用MATLAB中的fft2函數(shù)求其傅里葉變換，要求： 1、同屏顯示原圖f1和FFT(f1)的幅度譜圖； 2、若令f2(x,y)=（-1）x+y f1(x,y)，重復(fù)過程1，比較二者幅度譜的異同，簡述理由； 3、若將f2(x,y)順時針旋轉(zhuǎn)90度得到f3(x,y)，試顯示FFT(f3)的幅度譜，并與FFT(f2)的幅度譜進(jìn)行比較。（三）任意圖像的頻譜顯示1、讀入圖像lenagray.tif，計算該圖像的頻譜，并將頻譜原點移到中心位置顯示。2、讀入圖像rice.tif，計算該圖像的頻譜，并將頻譜原點移到中心位置顯示。思考：圖像頻譜有何特點？低頻分量和高頻分量在圖像頻譜中是怎樣分布的？ 四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗5 圖像頻域增強(qiáng)一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB的二維傅里葉變換進(jìn)行頻域增強(qiáng)的方法。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的圖像頻域增強(qiáng)理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第四章 頻域圖像增強(qiáng)中的一維傅里葉變換和二維傅里葉變換，頻域圖像增強(qiáng)的步驟，頻域濾波器。根據(jù)教材285頁到320頁的內(nèi)容，開展本實驗?？赡苡玫降暮瘮?shù)：1、 延拓函數(shù) padarray例：A=1,2;3,4;B=padarray(A,2,3,post);則結(jié)果為B = 1 2 0 0 0 3 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0使用該函數(shù)實現(xiàn)圖像的0延拓。Padarray還有其它用法，請用help查詢。2、 低通濾波器生成函數(shù)首先編寫dftuv函數(shù)，如下function U,V=dftuv(M,N)%DFTUV Computes meshgrid frequency matrices.% U,V=DFTUV(M,N computes meshgrid frequency matrices U and V. U and V are useful for computing frequency-domain filter functions that can be used with DFTFILT. U and V are both M-by-N. % Set up range of variables.u=0:(M-1);v=0:(N-1);% Compute the indices for use in meshgrid.idx=find(uM/2);u(idx)=u(idx)-M;idy=find(vN/2);v(idy)=v(idy)-N;%Compute the meshgrid arrays.V,U=meshgrid(v,u);然后編寫低通濾波器函數(shù)function H,D=lpfilter(type,M,N,D0,n)% LPFILTER computers frequency domain lowpass filters.% H=lpfilter(TYPE,M,N,D0,n) creates the transfer function of a lowpass filter, H, of the specified TYPE and size(M-by-N). To view the filter as an image or mesh plot, it should be centered using H=fftshift(H).% valid values for TYPE, D0, and n are:% ideal Ideal lowpass filter with cutoff frequency D0. n need not be supplied. D0 must be positive.% btw Butterworth lowpass filter of ordern, and cutoff D0. The default value for n is 1. D0 must be positive.% gaussian Gaussian lowpass filter with cutoff (standard deviation)D0. n need not be supplied. D0 must be positive. %Use function dftuv to set up the meshgrid arrays needed for computing the required distances.U,V=dftuv(M,N); % D=sqrt(U.2+V.2); % Compute the distances D(U,V)% Begin filter computations.switch type case ideal H=double(D=D0); case btw if nargin=4 n=1; end H=1./(1+(D./D0).(2*n); case gaussian H=exp(-(D.2)./(2*(D02); otherwise error(Unknown filter type)end通過調(diào)用函數(shù)lpfilter可生成相應(yīng)的濾波器掩膜矩陣。參考該函數(shù)可相應(yīng)的生成高通濾波器函數(shù)。3、 頻域濾波F=fft2(f,size(H,1),size(H,2); % 對延拓的f計算FFT。注意，這里隱含著對f的延拓。G=real(ifft2(H.*F); % 濾波Gf=G(1:size(f,1),1:size(f,2); %裁剪后的圖像三、 實驗內(nèi)容（一） 圖像頻域增強(qiáng)的步驟參考教材286頁的Figure 4.36，重復(fù)該圖像中的步驟，并將相應(yīng)的結(jié)果顯示出來。（二）頻域低通濾波 產(chǎn)生實驗四中的白條圖像。設(shè)計不同截止頻率的理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器，對其進(jìn)行頻域增強(qiáng)。觀察頻域濾波效果，并解釋之。 設(shè)計不同截止頻率的理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器，對含高斯噪聲的lena圖像進(jìn)行頻域增強(qiáng)。觀察頻域濾波效果，并解釋之。（三）頻域高通濾波 設(shè)計不同截止頻率的理想高通濾波器、Butterworth高通濾波器，對上述白條圖像進(jìn)行頻域增強(qiáng)。觀察頻域濾波效果，并解釋之。設(shè)計不同截止頻率的理想高通濾波器、Butterworth高通濾波器，對含高斯噪聲的lena圖像進(jìn)行頻域增強(qiáng)。觀察頻域濾波效果，并解釋之。四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗6 彩色圖像變換一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB進(jìn)行彩色圖像處理的方法，加深對彩色空間和彩色圖像的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的第六章-彩色圖像處理理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第六章彩色圖像處理中的彩色空間，彩色圖像處理方法。重點如下：1、 彩色空間及其相互轉(zhuǎn)換：a) RGB空間b) CMY空間c) HSI空間2、彩色空間中各圖像分量的演示和意義，關(guān)鍵命令：f=imread(C:.lena_color.tif, TIF);顯示： imshow紅色圖像分量： f(:,:,1)綠色圖像分量： f(:,:,2)藍(lán)色圖像分量： f(:,:,3)三、 實驗內(nèi)容（一）彩色RGB空間的各個分量讀取lena_color.tif圖像，顯示彩色圖像，（1）提取三個圖像分量，同屏顯示彩色圖像及其各個分量圖像，說明各個圖像分量的意義。（2）同屏顯示三個圖像分量的直方圖，并解釋之。（二） RGB-CMY空間的轉(zhuǎn)換（1）編寫程序，實現(xiàn)將lena圖像的反色，也就是轉(zhuǎn)換為CMY空間。（2）提取CMY空間的三個圖像分量，同屏顯示彩色圖像及其各個分量圖像，說明各個圖像分量的意義。（3）同屏顯示三個圖像分量的直方圖，并解釋之。（4）可再使用MATLAB下的求補(bǔ)色圖像imcomplement函數(shù)實現(xiàn)。（三） 彩色變換讀取lena_color.tif圖像，（1）將該RGB圖像的亮度降低70，并同屏顯示原圖像與亮度降低后圖像。（2）將該RGB圖像中的紅色分量的亮度降低50，并同屏顯示原圖像與變換后彩色圖像。（3）將該RGB圖像中的綠色分量的亮度降低50，并同屏顯示原圖像與變換后彩色圖像。思考：彩色變換時應(yīng)該注意什么？四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗7 彩色圖像濾波一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握使用MATLAB進(jìn)行彩色圖像處理的方法，加深對彩色空間和彩色圖像的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的彩色圖像處理理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第六章彩色圖像處理中的彩色空間，彩色圖像處理方法。重點如下：1、RGB圖像與HSI圖像之間的相互轉(zhuǎn)換2、彩色圖像消噪 添加噪聲命令：imnoise 中值濾波技術(shù)，均值濾波技術(shù)三、 實驗內(nèi)容（一）HSI空間分量讀取lena_color.tif圖像，進(jìn)行下列操作:1、 編寫函數(shù)，將其從RGB空間轉(zhuǎn)換到HIS空間，分別顯示其H分量、S分量和I分量。2、 編寫函數(shù)，將圖像從HIS空間轉(zhuǎn)換到RGB空間，分別顯示R分量，G分量和B分量。（二）RGB空間的彩色平滑讀取lena_color.tif圖像，進(jìn)行下列操作:（1） 采用77均值濾波器對彩色圖像的所有分量進(jìn)行相同平滑，同屏顯示原圖像和平滑后圖像，對結(jié)果進(jìn)行說明；（2） 采用77均值濾波器對彩色圖像的紅分量進(jìn)行平滑，其它分量不變，同屏顯示原圖像和平滑后圖像，對結(jié)果進(jìn)行說明；（3） 采用直方圖均衡方法，對彩色圖像的三個分量進(jìn)行增強(qiáng)，同屏顯示原圖像和增強(qiáng)后圖像，對結(jié)果進(jìn)行說明；（4） 將圖像添加上椒鹽噪聲， A_noised=imnoise(A, salt & pepper, 0.02)，選擇合適的濾波器進(jìn)行濾波，觀察濾波效果；（5） 將圖像添加上高斯噪聲， A_noised=imnoise(A, gauss, 0.02)，選擇合適的濾波器進(jìn)行濾波，觀察濾波效果；思考：彩色圖像的濾波應(yīng)該注意什么？ 四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。實驗8 圖像邊緣檢測一、 實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗使學(xué)生掌握圖像邊緣檢測的基本方法，加深對圖像分割的理解。二、 實驗原理本實驗是基于數(shù)字圖像處理課程中的圖像分割理論來設(shè)計的。本實驗的準(zhǔn)備知識：第三章空域圖像增強(qiáng)，第十章圖像分割中關(guān)于圖像銳化和邊緣檢測的方法。重點如下：1、 圖像銳化的意義，其中的關(guān)鍵算子有：a) Prewitt算子b) Sobel算子c) LoG算子2、 圖像分割的意義，其中的關(guān)鍵算子：prewitt算子，sobel算子3、 圖像邊緣檢測技術(shù)三、 實驗內(nèi)容（一）圖像銳化讀取lena_gray.tif圖像，（1）使用prewitt算子對圖像進(jìn)行銳化，同屏顯示原圖像和銳化后圖像，并解釋結(jié)果。（2）使用sobel算子對圖像進(jìn)行銳化，同屏顯示原圖像和銳化后圖像，并解釋結(jié)果。（3）使用LoG算子對圖像進(jìn)行銳化，同屏顯示原圖像和銳化后圖像，并解釋結(jié)果。（4）對比上述銳化結(jié)果，說明三個算子的優(yōu)缺點。（二） 圖像邊緣檢測讀取house.tif圖像，（1）設(shè)計合適的算子，檢測圖像中的橫向邊緣，同屏顯示原圖像和邊緣圖像，并解釋結(jié)果。（2）設(shè)計合適的算子，檢測圖像中的縱向邊緣，同屏顯示原圖像和邊緣圖像，并解釋結(jié)果。（3）將上述兩幅邊緣圖像疊加，試解釋結(jié)果的意義。（三） 圖像分割讀取rice.tif圖像，（1）使用prewitt算子對圖像進(jìn)行分割，同屏顯示原圖像和分割后圖像，并解釋結(jié)果。（2）使用sobel算子對圖像進(jìn)行分割，同屏顯示原圖像和分割后圖像，并解釋結(jié)果。四、 實驗方法與步驟1、順序完成上述實驗內(nèi)容2、按照實驗內(nèi)容要求，分析編程，將程序和實驗結(jié)果整理成word文檔，分析結(jié)果，編寫實驗報告。五、 實驗報告要求1、本實驗由學(xué)生單人獨立完成。 2、每個實驗均按統(tǒng)一格式編寫實驗報告。實驗報告內(nèi)容包括：實驗要求，實驗項目，典型程序流程圖，程序清單，數(shù)據(jù)結(jié)果和分析討論。附錄一 圖像數(shù)據(jù)文件格式圖像數(shù)據(jù)文件的格式已有很多種，不同的系統(tǒng)平臺和軟件常使用不同的圖像文件格式。例如Macintosh機(jī)普遍使用MacPaint格式；Sun Microsystems支持Sun光柵格式；Photoshop下使用PSD格式等。目前常用的圖像文件格式有：BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG格式等。1、 BMP(bitmap)格式，全稱為Microsoft設(shè)備獨立位圖（device independent bitmap）bmp文件大體上分成四個部分，如圖所示。位圖文件頭BITMAPFILEHEADER位圖信息頭BITMAPINFOHEADER調(diào)色板Palette實際的位圖數(shù)據(jù)ImageData第一部分為位圖文件頭BITMAPFILEHEADER，是一個結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)的長度是固定的，為14個字節(jié)(WORD為無符號16位整數(shù)，DWORD為無符號32位整數(shù))，其定義和各個域的說明如下：typedef struct tagBITMAPFILEHEADER WORD bfType; /指定文件類型，必須是0x424D，即字符串“BM”，也就是說所有.bmp文件的頭兩個字節(jié)都是“BM”。DWORD bfSize; /WORD bfReserved1; /指定文件大小，包括這14個字節(jié)。WORD bfReserved2; /為保留字，不用考慮DWORD bfOffBits; /為從文件頭到實際的位圖數(shù)據(jù)的偏移字節(jié)數(shù)，即圖1中前三個部分的長度之和。 BITMAPFILEHEADER; 第二部分為位圖信息頭BITMAPINFOHEADER，也是一個結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)的長度是固定的，為40個字節(jié)(LONG為32位整數(shù))，其定義和各個域的說明如下：typedef struct tagBITMAPINFOHEADERDWORD biSize; /指定這個結(jié)構(gòu)的長度，為40。LONG biWidth; /指定圖象的寬度，單位是象素。LONG biHeight; /指定圖象的高度，單位是象素。WORD biPlanes; /必須是1，不用考慮。WORD biBitCount /指定表示顏色時要用到的位數(shù)，常用的值為1(黑白二色圖), 4(16色圖), 8(256色), 24(真彩色圖)(新的.bmp格式支持32位色，這里就不做討論了)。DWORD biCompression; /指定位圖是否壓縮，有效的值為BI_RGB，BI_RLE8，BI_RLE4，BI_BITFIELDS(都是一些Windows定義好的常量)。要說明的是，Windows位圖可以采用RLE4，和RLE8的壓縮格式，但用的不多。我們今后所討論的只有第一種不壓縮的情況，即biCompression為BI_RGB的情況。DWORD biSizeImage; /指定實際的位圖數(shù)據(jù)占用的字節(jié)數(shù)，其實也可以從以下的公式中計算出來：biSizeImage=biWidth biHeight要注意的是：上述公式中的biWidth必須是4的整倍數(shù)(所以不是biWidth，而是biWidth，表示大于或等于biWidth的，最接近4的整倍數(shù)。舉個例子，如果biWidth=240，則biWidth=240；如果biWidth=241，biWidth=244)。如果biCompression為BI_RGB，則該項可能為零。LONG biXPelsPerMeter; /指定目標(biāo)設(shè)備的水平分辨率，單位是每米的象素個數(shù)。LONG biYPelsPerMeter; /指定目標(biāo)設(shè)備的垂直分辨率，單位同上。DWORD biClrUsed; /指定本圖象實際用到的顏色數(shù)，如果該值為零，則用到的顏色數(shù)為2biBitCount。DWORD biClrImportant; /指定本圖象中重要的顏色數(shù)，如果該值為零，則認(rèn)為所有的顏色都是重要的。 BITMAPINFOHEADER; 第三部分為調(diào)色板Palette，當(dāng)然，這里是對那些需要調(diào)色板的位圖文件而言的。有些位圖，如真彩色圖，前面已經(jīng)講過，是不需要調(diào)色板的，BITMAPINFOHEADER后直接是位圖數(shù)據(jù)。調(diào)色板實際上是一個數(shù)組，共有biClrUsed個元素(如果該值為零，則有2biBitCount個元素)。數(shù)組中每個元素的類型是一個RGBQUAD結(jié)構(gòu)，占4個字節(jié)，其定義如下：typedef struct tagRGBQUAD BYTE rgbBlue; /該顏色的藍(lán)色分量BYTE rgbGreen; /該顏色的綠色分量BYTE rgbRed; /該顏色的紅色分量BYTE rgbReserved; /保留值 RGBQUAD; 第四部分就是實際的圖象數(shù)據(jù)了。對于用到調(diào)色板的位圖，圖象數(shù)據(jù)就是該象素顏在調(diào)色板中的索引值。對于真彩色圖，圖象數(shù)據(jù)就是實際的R、G、B值。下面針對2色、16色、256色位圖和真彩色位圖分別介紹。對于2色位圖，用1位就可以表示該象