1.1 介绍
图像处理涉及处理、修改已有的图像。第一步就是获取可读格式的图像。现在网络上有很多标准格式的图像。本章将介绍 TIFF 和 BMP 格式，并演示如何读写这些格式的图像。
若图像已经是可读格式的，图像处理软件就需要读取它，以供后续的处理和保存。本章提供了很多读取与保存的例程，后面我们将不再讨论这些细节。
（译者注：书中使用的图片格式较老，代码也比较难编译通过，建议可以使用 github 上的开源库 stb，我在后面）
1.2 图像数据基础
一张图片包括一个二维的数字矩阵，每个像素中的颜色或灰度取决于数组中对应元素的值。最简单的图像数据就是黑和白，对应于二值图片，每个像素不是0就是1.
下一种更复杂的图像数据是灰度，每个像素的取值在 0 和最大灰阶数或屏幕可显示的最大灰阶之间。这些图像看起来就像黑白照片，包含黑色、白色和不同深浅的灰色。大部分灰度图有 256 级灰阶。人眼可以分辨 40 级灰阶，所以 256 级的灰度图看起来就像照片。本书主要讨论的就是灰度图。
最复杂的图像数据是色彩。彩色图与灰度图类似，不过彩色图有三个通道（波段），对应红、绿、蓝。因此每个像素对应三个数字。彩色扫描仪就是用红、绿、蓝滤波器来获取这三个数字。
图片可以从网络、扫描仪、相机中获取。网络上的图片通常是 JPEG 格式，我们可以用一些软件转换成 TIFF 格式或 BMP 格式。
1.3 读写图像的要求
图像读写程序以一种隐藏内部细节的方式来读写图像。下面展示了程序员希望的过程：
char *in_name, *out_name;
short **the_image;
long height, width;
create_image_file(in_name, out_name);
get_image_size(in_name, &height, &width);
the_image = allocate_image_array(height, width);
read_image_array(in_name, the_image);
//call an image processing routine
write_image_array(out_name, the_image);
free_image_array(the_image, height);
前三行声明了基本的变量。然后创建图像文件，再获取图像的大小，以获取相应大小的内存空间。然后将图像读入内存，以进行后续的图像处理。处理完后将图像写入文件，最后释放内存空间。
上述过程是从顶层来描述，隐藏了图像文件的细节。文件读写则由底层的函数来做。这样可以提高代码的可移植性，减小对图像格式的要求。
1.4 TIFF
几家电脑公司与扫描仪公司创造了数字图像的工业标准，即 TIFF. 既然大多数电脑与扫描仪都支持这种格式，那么 TIFF 自然用于图像处理。
TIFF 标准的目标是可扩展性、携带性、可修改性，即 TIFF 在未来可进一步扩展，TIFF 必须适应新的图像类型，TIFF 必须可以在不同电脑中转移，TIFF 必须可修改。
TIFF 的全称是 Tag Image File Format，tag 指的是文件的基本结构。tag 中存的信息包含图片的长、宽，像素数量等。tag 统一存在 tag directories 中，tag directories 没有数量或大小的限制，多个 tag directories 用指针连接。这种灵活的图片的格式可以满足未来的需求。图 1.2 展示了目前标准的 tag. 图 1.3 展示了 TIFF 的结构。
最开始的 8 字节是 TIFF 头，这是 TIFF 文件中唯一固定的部分。其余部分在不同 TIFF 文件中都不同。IFD（Image File Directory）包括 Directory Entry 的数量，以及各个 Directory Entry. 而每个 Directory Entry 的结构见图 1.3 右侧，包括 tag，数据类型，数据长度和指向数据的指针（或数据本身）
Directory Entry 的数据类型见图 1.5
1.5 BMP
微软的 BMP 格式是 Windows 上常用的图像格式。BMP 比 TIFF 简单，它只是用来存储数字图像，虽然技术上来说不如 TIFF，但易于读写。
Windows 原生支持 BMP，有一大堆 Windows 软件支持这种格式。既然 BMP 是微软创造的，那么它只能支持因特尔处理器（译者注：现在AMD、arm等其它处理器也支持），也就是说，它是小端在前的（least significant byte first）。这与前面讨论的 TIFF 不同，TIFF 既可以小端在前，也可以大端在前。你可以用 Windows 自带的图片浏览程序来查看 BMP 图片。
BMP 格式有 6 种不同个版本，这里介绍的是 Windows 3.x 中使用的版本：每个像素 8 bits，灰色，无压缩。
BMP 文件包含（1）一个文件头（2）一个 bit map 头（3）一个色彩表（4）图片数据。文件头（见 Figure 1.6）占文件的前 14 字节。前 2 个字节始终是 0x4D42，即 BM；接着 4 个字节是 BMP 的大小；接着 2 个字节是 0；最后 4 个字节是图片数据的偏移量，这是个无符号数，指向数据开头。
紧接着的 40 字节（见 Figure 1.7）是 bit map 头。这是 BMP 3.x 版本独有的。bit map 头的第一部分是头的长度（即 40），接着是宽和高（即列数和行数），如果高是负数，则图片是从底部开始存储的。Color Planes（色位面数）通常是 1. Bits Per Pixel 指的是每个像素的位数。我的代码适用于每个像素 8 位，即 256 级灰度。
Compression 表示图片的压缩程度，0 表示无压缩，1 表示使用 length encoding 的压缩方式，我的代码仅支持无压缩。Size of Bitmap 表示压缩后的图像数据大小，如果没压缩，那么这个字段为 0.
后两个字段是图片的分辨率，而最后两个字段与颜色或灰度有关。纵向分辨率与横向分辨率的单位是 pixels per meter（每米的像素数）。Colors 字段则帮助软件解码色彩表，它表示图片中有多少种颜色或灰度。图片不一定有 256 种灰度，如果 Colors = 30，那么就只有 30 种灰度。这个字段表明了图片中重要的颜色/灰度有几种。
在 bit map 头之后的是色彩表。色彩表是一个查找表（lookup table），它将一种灰度或颜色与图片数据中的一个数对应起来。如果图片数据中某个像素等于 12，并不意味着它是第 12 级灰度，而有可能是 100 级或 200 级或其他，取决于色彩表中的对应关系。色彩表可以节省存储空间，但在图片处理中并不重要。
BMP 的颜色表的每个数对应 4 字节，前三个字节表示蓝、绿、红，第四个字节用于填充且始终是 0. 对于 256 级的灰度图，它的颜色表有 4x256 字节，并且蓝、绿、红的数值相等。
BMP 文件的最后一部分就是图片数据。数据按行来保存，并且每行后面有填充，填充后图片每一行都是 4 的倍数。这样可以更快的读取并追踪地址。
下图是对上面内容的总结（图来自维基百科）。
1.6 用 stb 库读取图片
（译者注：书中 1.6~1.8 分别讲的是测试程序、TIFF与BMP的转换、总结，但由于原书代码不可用，我将这几节替换为介绍 stb 的使用方法）
stb 是 github 上一个开源的 C 语言图像处理库（网址：https://github.com/nothings/stb），它基于 MIT 协议，并且这个库的每类功能对应一个单独的 .h 文件，所以用起来十分方便。
我们只用到 stb 中的 stb_image.h 和 stb_image_write.h，所以你只需要到 github 上下载压缩包，然后提取出这个文件即可。另外，我们使用的图片是图像处理中经典的 lena 图片，你可以到 https://www.ece.rice.edu/~wakin/images/ 获取 .bmp 或 .jpg 文件。
在 #include 之前，需要定义 STB_IMAGE_IMPLEMENTATION 或 STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image.h"
#define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image_write.h"
int main(void) {
// ...
}
stb_image.h 中的 stbi_load() 函数可以读取常见的 jpg、png、bmp、gif 等图像，它接收的参数按顺序为路径、宽、高、通道数和要读取的通道数。最后一个参数可以取如下几个值：
- 0：表示读取图像所有的通道
- 1：读取灰度
- 2：读取灰度+透明度
- 3：读取 RGB
- 4：读取 RGB+透明度
如果读取成功，则会返回指向左上角的像素的指针，并且数据保存的顺序是从左到右一行一行往下；否则返回 NULL. 示例如下：
int main(void) {
int width, height, channels;
unsigned char *img = stbi_load("lena.jpg", &width, &height, &channels, 0);
if (img == NULL) {
printf("Error in loading the image\n");
exit(1);
}
printf("Loaded image with a width of %dpx, a height of %dpx and %d channels\n", width, height, channels);
}
编译时要用 gcc -lm，否则会显示 undefined reference to 'pow'，如果编译通过，上面的程序会输出：
Loaded image with a width of 512px, a height of 512px and 1 channels
由于 stb 读取的数据保存在一维数组中，我们需要将它转化为二维数组。可以用下面两种方法：
/* 利用宏 */
#define B[(x)][(y)] A[((x*row)+(y%col))]
/* 利用循环 */
for(i=0;i<row;i++)
{
for(j=0;j<col;j++)
{
B[i][j]=A[i*col+j];
}
}
处理完后，我们可以用下面两个函数将数据保存为 jpg 或 png 图片。注意对于 jpg，最后一个参数的取值为 1~100，表示图片质量；对于 png，最后一个参数 stride_bytes = x*comp.
//save to jpg
int stbi_write_jpg(char const *filename, int x, int y, int comp, const void *data, int quality)
//save to png
int stbi_write_png(char const *filename, int x, int y, int comp, const void *data, int stride_bytes)
全部处理完后，记得释放内存：
stbi_image_free(img);
今后我们将使用下面这个框架来进行实验：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image.h"
#define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image_write.h"
/* 将一维数据转化为二维数据 */
void resize_to_2D(unsigned char *img1D, unsigned char **img2D, int width, int height)
{
for(int i=0;i<height;i++)
{
for(int j=0;j<width;j++)
{
img2D[i][j]=img1D[i*width+j];
}
}
}
/* 将二维数据转化为一维数据 */
void resize_to_1D(unsigned char *img1D, unsigned char **img2D, int width, int height)
{
for(int i=0;i<height;i++)
{
for(int j=0;j<width;j++)
{
img1D[i*width+j]=img2D[i][j];
}
}
}
/* 主函数 */
int main(void) {
/* 读取图像 */
int width, height, channels;
unsigned char *img = stbi_load("lena.jpg", &width, &height, &channels, 1);
if (img == NULL)
{
printf("Error in loading the image\n");
exit(1);
}
printf("Loaded image with a width of %dpx, a height of %dpx and %d channels\n", width, height, channels);
/* 初始化二维指针 */
unsigned char **in_img, **out_img;
in_img = malloc(height * sizeof(unsigned char *));
for (int i = 0; i < height; i++)
{
in_img[i] = malloc(width * sizeof(unsigned char));
if (in_img[i] == NULL)
{
printf("\n\tmalloc of in_img[%d] failed", i);
} /* ends if */
} /* ends loop over i */
out_img = malloc(height * sizeof(unsigned char *));
for (int i = 0; i < height; i++)
{
out_img[i] = malloc(width * sizeof(unsigned char));
if (out_img[i] == NULL)
{
printf("\n\tmalloc of out_img[%d] failed", i);
} /* ends if */
} /* ends loop over i */
/* 将读取的一维数据转化为二维数据 */
resize_to_2D(img, in_img, width, height);
/*
进行图像处理
*/
/* 将处理后的二维数据转化为一维数据 */
resize_to_1D(img, out_img, width, height);
/* 保存图像 */
stbi_write_jpg("lean_ips.jpg", width, height, 1, img, 100);
/* 释放内存空间 */
stbi_image_free(img);
for (int i = 0; i < height; i++)
{
free(in_img[i]);
free(out_img[i]);
}
}