VC DirectShow对视频进行图片处理之四

9. 广阔的图像处理天地

　　因为写程序的需要，也因为浓厚的兴趣，我在此段期间找了不少图像处理的资料，不过正如前面说过的，图像处理需要数学，大多资料都有一大堆公式，看不看得懂就得看您的造诣了。虽然我看不懂那些公式，但我也得到了很多有益的启示，它们是我从更多更新的角度去看待图像，改变了我的思维方式，例如图像是平面的，但可以把其RGB 分量看作是高度，使图形呈现"立体模式"，从而可以对它应用立体几何的方法。

　　看看我理解的线性放缩吧，这也是下面 D3D 应用的铺垫。


　　如上图，很容易写出此直线段的方程 y = 2 * x （0<= x <= 10）。我不知道您是怎么理解此方程的，我自己认为以前一点也不理解"映射"这个概念，现在从线性放缩中明白到：x 被映射到 y 上，长度被拉长了 2 倍。这和单单知道方程是两回事，我认为这比原来理解要好。利用这个映射就可以把 11 个像素点（下标为 0 ~ 10）的图像放大为 21 个像素点大小，使用下面程序：

for(y = 0; y < 21; y ++){ x = y / 2; newPicture[y] = oldPicture[x]; }

　　就这样把图像的宽度扩大后再扩大高度就可完成整个图像的放大，缩小也一样，把直线段的斜率减小就行。直线段代表线性放大，那么抛物线等曲线呢，分段曲线呢？它们都可以实现放缩，因为都是 x 到 y 的映射，曲线代表的是映射规则。呵呵，都怪中学没学好！

　　在实际放缩时不可能都除得整数，这时就有两种解决方法，一是插值，上面的右图就是线性插值的示意图，二是取整数部分，也就是最近点法，这两种方法的效果和运算量大家都明瞭，自不必我说。

　　此放缩原理还可以应用于灰度拉伸等方面，对比度增减就是一个例子。

　　现在摄像头热门的人脸跟踪也是应用图像处理的，其它高级的物体识别、运动分析等都是基于图像处理，其应用前景十分广阔，您足可投身畅游其中，只要您有足够的兴趣和知识。使用图像处理时您是否有这样一个想法：软件让硬件价值倍增！

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