光栅图像纠正算法与TIF格式深讨

　　摘要：本文介绍了用牛顿迭代法对栅格影像的纠正，并简要说明牛顿迭代法的基本原理和作者在AutoCAD编写程序的代码示例。同时还介绍了TIF影像的格式读取和回写图象的纹理处理。
　　
　　关键词：VicualC++，牛顿迭代法，光栅图像，TIF，反走样
　　
　　 随着数字化建设的加快,对基础数据的需求也越来越大,现有的纸质图件进行扫描和矢量化,使之变成电子数据,是数字化建设之所需。但由于图纸的保存时间过久、受潮、扫描操作等各种原因都会引起图纸变形,所以,在矢量化前对光栅图像进行纠正,是保证成图的精度的一个关键环节。下面将详细说明光栅图像纠正中用到的算法、TIF图像的格式以及图像纹理的反走样。
　　牛顿迭代法（Newton'smethod）
　　牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x)=0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。定义设迭代序列{xk}收敛到x*，若存在实数p≥1及a≠0，且当k≥k0时xk=x*，有
　　则称序列{xk}是p阶收敛的.α称为收敛因子。
　　Newton法
　　局部收敛定理：设f(x*)=0，f'(x*)≠0，且f(x)在x*附近的二阶导数f''(x)连续，则(2.01)具有二阶收敛，且
　　二阶收敛表现在计算得数上就是每算一次会有多几乎一倍的精度。对于牛顿迭代法这里不过多讨论，下面是作者用VicualC编写的牛顿迭代法代码：
　　intOverlayCalss::NewtonMethod(……)
　　{
　　  ……//变量定义略
　　 ii=-1;
　　for(i=1;i<=ff;i++)
　　 {
　　  ii=ii+1;
　　  Tp[ii][0]=Sour[i][X];Tp[ii][1]=Sour[i][Y];
　　  Tp[ii][2]=0;
　　  Tp[ii][3]=0;
　　  Tp[ii][4]=-Sour[i][X]*Dest[i][X]; Tp[ii][5]=-Dest[i][X]*Sour[i][Y];
　　  Tp[ii][6]=Dest[i][X];  
　　  ii=ii+1;
　　  Tp[ii][0]=0;
　　  Tp[ii][1]=0;
　　  Tp[ii][2]=Sour[i][X]; Tp[ii][3]=Sour[i][Y];
　　  Tp[ii][4]=-Sour[i][X]*Dest[i][Y]; Tp[ii][5]=-Sour[i][Y]*Dest[i][Y];
　　  Tp[ii][6]=Dest[i][Y];
　　 }
　　xa=5;cj=ii;w=0;
　　   for(i=0;i<xa;i++)
　　    for(j=i+1;j<=xa;j++)
　　     z[j][i]=z[i][j]; 
　　    NX=xa; 
　　    for(k=w;k<=NX-1;k++)
　　    {
　　e=0;
　　    for(i=k;i<=NX;i++)
　　    {
　　     if(fabs(z[i][k])<=fabs(e))continue;
　　     e=z[i][k];
　　     i0=i;
　　    }
　　    if(fabs(e)>fabs(-1.108447E-11))
　　    {
　　     if(i0!=k)
　　      for(j=k;j<=NX+1;j++)
　　      {
　　       tt=z[k][j];z[k][j]=z[i0][j];z[i0][j]=tt;
　　      }
　　      e=1.0/e;
　　    }
　　    else
　　     return0;//返回错误值
　　    }
　　……//返回迭代后
　　 return1;
　　}
　　
　　栅格影像（TIFF）
　　 TIF影像文件是由文件头、参数指针、参数数据表和图象数据4部分组成。
　　1． 文件头中有字节顺序、TIF版本号和指向第一个参数指针表的指针。
　　参数指针表是由一个2字节的整数和一系列12字节参域构成。
　　下面是作者编写的读取二值TIFF图像文件格式的一段代码，但没有对压缩的TIFF格式进行处理。
　　voidOverlayCalss::Load_TIF()
　　{ 
　　  ……//变量定义略
　　rewind(fp);
　　  fread(&TIF_H,8,1,fp);
　　 tif_b=newTIFMAPBLOCK[BlockNO-1];
　　 for(inti=0;i<BlockNO;i++)
　　 {
　　   fread(&tif_b[i],12,1,fp);
　　   switch(tif_b[i].bfcsm)
　　   {
　　   case256: 
　　TIF_W=tif_b[i].bfcszz;
　　dwx_mm[0]=i;
　　   case257: 
　　TIF_HI=tif_b[i].bfcszz;
　　dwx_mm[1]=i;
　　case258: 
　　po_no=tif_b[i].bfcszz;
　　case259: //压缩
　　     LoadLZW();//压缩解码
　　    break;
　　case262:
　　color_index=tif_b[i].bfcszz;
　　case273:
　　DA_Z=tif_b[i].bfcszz;
　　dwx_mm[2]=i;
　　    Date_S=DA_Z;
　　case277:
　　   if(tif_b[i].bfcszz==3)
　　   {
　　    AfxMessageBox("不是一个256阶灰度TIFF文件！);

　　fclose(fp);
　　return;
　　   }
　　if_color=tif_b[i].bfcszz;
　　case282:
　　fblx=tif_b[i].bfcszz;
　　case283:
　　fbly=tif_b[i].bfcszz;
　　case296:
　　fbldw=tif_b[i].bfcszz;
　　  }
　　 }
　　  if(fbldw==1)
　　 {
　　……
　　 }
　　 else
　　 {
　　if(fbldw==3)
　　   {
　　fbl_mm=10/fb;
　　fbl=fb/10;
　　   }
　　else
　　   {
　　fbl_mm=25.4/fb;
　　fbl=fb/25.4;
　　}
　　  }
　　  fclose(fp);
　　}
　　反走样
　　所为走样就是象素近似地描绘平滑的直线、多边形和诸如圆与椭圆的曲线图元边界，在光栅图形中由一系列相同亮度的离散象素构成，这种离散量表示连续量引起的失真。而反走样就是消除或减少这种效果的技术。
　　结束语
　　光栅图像纠正在测绘领域中是必不可少的，也是数字图像处理技术的一部分。在本文中作者已经通过二次开发工具ObjectARX，在AutoCAD环境下开发编写了程序，实现了对光栅图像的纠正。在实际作业中有一定的实用价值。
　　参考文献：
　　[1] 孙家广，杨长贵.1994.计算机图形学(新版)北京：清华大学出版
　　[2] GeorgeShepherd,Davidkruglinski著潘爱民译VisualC++.NET技术内幕(第6版)清华大学出版社

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