CN110276738B - 一种bmp图像的roi替换处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种BMP图像的ROI替换处理方法，包括以下步骤：S1、采集原始图像，确定有效预览区域；S2、在有效预览区域中确定有效ROI图像，并保存该有效ROI图像；S3、采集灰度图像作为待替换图像，确定待替换区域，将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。与现有技术相比，本发明通过确定有效预览区域以及有效ROI图像，解决了图片显示过程中由于图片数据量太大导致内存占用过多甚至出现死机等问题，同时能够有效提高图像处理的效率以及ROI定位精度，进一步保证了图像替换处理的效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种BMP图像的ROI替换处理方法。
背景技术
随着数字成像技术的快速发展以及图像数据源的不断丰富，人类获得的图像的数据量变得越来越大，一幅图像的数据量从几兆、几十兆到几百兆甚至几GB，一直在不断增大。BMP图像被广泛应用于卫星遥感图像处理、地形勘察测绘、国土资源调查、军事地形测量、医学研究等方面，然而在BMP图像的实际应用中，还存在以下问题：一方面，当一幅图像的数据量达到几百兆,甚至更大时，由于受到内存的限制，无法将图像的像素数据一次性地读入内存，即使内存的存储空间比图像的数据量大，一次性将几百兆的像素数据读入内存进行处理，也会导致处理速度非常慢，甚至出现死机现象；
另一方面，在对大型图像文件ROI进行图像处理时，通常会采用手动标记的方法，然后利用算法分割出ROI，之后基于ROI进行检查，但是，手动定位ROI会因为操作者的不同而存在定位差异，使ROI定位不准确，如果将定位不准确的ROI图像进行替换处理，最终会导致图像替换效果达不到预期目标。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种BMP图像的ROI替换处理方法，以解决由于图片数据量太大导致内存占用过多甚至出现死机的问题，同时有效提高图像处理的效果以及精度。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种BMP图像的ROI替换处理方法，包括以下步骤：
S1、采集原始图像，确定有效预览区域；
S2、在有效预览区域中确定有效ROI图像，并保存该有效ROI图像；
S3、采集灰度图像作为待替换图像，确定待替换区域，将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。
进一步的，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、采集原始图像；
S12、判断采集的原始图像是否为8位BMP图像，若判断为是，则执行步骤S13，否则返回步骤S11；
S13、读取原始图像的尺寸信息；
S14、获取预览区域的位置及预览区域的尺寸信息；
S15、判断预览区域是否在原始图像的边界范围内，若判断为是，则该预览区域为有效预览区域，否则返回步骤S14。
进一步的，所述步骤S13中原始图像的尺寸信息包括原始图像的宽度和高度，所述步骤S14中预览区域的位置包括预览区域的左上点横坐标和左上点纵坐标，预览区域的尺寸信息包括预览区域的图像宽度和预览区域的图像高度。
进一步的，所述步骤S15中预览区域是否在原始图像的边界范围内的判断条件为：
其中，YX和YY分别表示预览区域的左上点横坐标和左上点纵坐标，YW和YH分别表示预览区域的图像宽度和图像高度，W和H分别表示原始图像的宽度和高度。
进一步的，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、获取ROI图像的位置及ROI图像的尺寸信息；
S22、判断ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内，若判断为是，则该ROI图像为有效ROI图像，并执行步骤S23，否则返回步骤S21；
S23、保存有效ROI图像及其尺寸信息。
进一步的，所述步骤S21中ROI图像的位置包括ROI图像的左上点横坐标和左上点纵坐标，ROI图像的尺寸信息包括ROI图像的宽度和高度。
进一步的，所述步骤S22中ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内的判断条件为：
其中，RX是ROI图像的左上点横坐标，RY是ROI图像的左上点纵坐标，RW是ROI图像的宽度，RH是ROI图像的高度。
进一步的，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、采集灰度图像，获取待替换区域的位置及尺寸信息；
S32、判断有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内，若判断为是，则执行步骤S33，否则返回步骤S31；
S33、将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。
进一步的，所述步骤S32中有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内的判断条件为：
其中，TW是待替换区域的宽度，TH是待替换区域的高度，TX是待替换区域的左上点横坐标，TY是待替换区域的左上点纵坐标，REW是有效ROI图像的宽度，REH是有效ROI图像的高度。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明通过在原始图像上确定有效预览区域，能够同时对原始图像的多行像素进行处理，既提高了图像处理效率，也有效避免了因加载大型图像文件而使系统资源被过度消耗。
二、本发明采用从有效预览区域中获取ROI图像的方式，保证了ROI图像的提取速度，并且基于位置和尺寸信息确定有效ROI图像，进一步提高了ROI图像的定位精度。
三、本发明结合有效ROI图像的尺寸信息、待替换区域的位置和尺寸信息，已完成图像替换处理，不仅实现了将ROI图像与其他大型图像文件局部区域进行覆盖替换的目的，更进一步提高了图像替换的效果。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为实施例中原始图像示意图；
图3为实施例中有效预览区域的图像示意图；
图4为实施例中有效ROI图像示意图；
图5为实施例中待替换图像示意图；
图6为实施例中有效ROI图像覆盖替换后的图像示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
如图1所示，一种BMP图像的ROI替换处理方法，包括以下步骤：
S1、采集原始图像，确定有效预览区域；
S2、在有效预览区域中确定有效ROI图像，并保存该有效ROI图像；
S3、采集灰度图像作为待替换图像，确定待替换区域，将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。
具体的，步骤S1包括以下步骤：
S11、采集原始图像；
S12、判断采集的原始图像是否为8位BMP图像，若判断为是，则执行步骤S13，否则返回步骤S11；
S13、读取原始图像的尺寸信息，其中，原始图像的尺寸信息包括原始图像的宽度W和高度H；
S14、获取预览区域的位置及预览区域的尺寸信息，其中，预览区域的位置包括预览区域的左上点横坐标YX和左上点纵坐标YY，预览区域的尺寸信息包括预览区域的图像宽度YW和图像高度YH；
S15、判断预览区域是否在原始图像的边界范围内，若判断为是，则该预览区域为有效预览区域，否则返回步骤S14，其中，预览区域是否在原始图像的边界范围内的判断条件为：
S21、获取ROI图像的位置及ROI图像的尺寸信息，其中，ROI图像的位置包括ROI图像的左上点横坐标RX和ROI图像的左上点纵坐标RY，ROI图像的尺寸信息包括ROI图像的宽度RW和ROI图像的高度RH；
S22、判断ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内，若判断为是，则该ROI图像为有效ROI图像，并执行步骤S23，否则返回步骤S21，其中，ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内的判断条件为：
S23、保存有效ROI图像及其尺寸信息，其中，有效ROI图像的尺寸信息包括有效ROI图像的宽度REW和有效ROI图像的高度REH；
步骤S3包括以下步骤：
S31、采集灰度图像，获取待替换区域的位置及尺寸信息，其中，待替换区域的位置包括待替换区域的左上点横坐标TX和待替换区域的左上点纵坐标TY，待替换区域的尺寸信息包括待替换区域的宽度TW和待替换区域的高度TH；
S32、判断有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内，若判断为是，则执行步骤S33，否则返回步骤S31，其中，有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内的判断条件为：
S33、将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。
本实施中，原始图像如图2所示，原始图像尺寸为6000*6000，占据内存大小为34.3MB，获取预览区域的位置为YX＝100、YY＝100以及预览区域的尺寸信息为YW＝YH＝4500，由于满足预览区域在原始图像的边界范围内的判断条件，得到有效预览区域的图像如图3所示；
获取ROI图像的尺寸信息为RW＝RH＝3000以及ROI图像的位置为RX＝100、RY＝100，由于满足ROI图像在有效预览区域的边界范围内的判断条件，得到有效ROI图像如图4所示，即有REW＝REH＝3000；
采集的一个尺寸为20000*20000的待替换图像如图5所示，占据内存大小为381MB，确定待替换区域的位置为TX＝5000、TY＝5000以及待替换区域的尺寸信息TW＝TH＝10000，由于满足有效ROI图像在待替换区域的边界范围内的判断条件，将图4的有效ROI图像覆盖到图5待替换图像中的待替换位置，得到图6所示的覆盖替换后的图像。
Claims (4)
1.一种BMP图像的ROI替换处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集原始图像，确定有效预览区域；
S2、在有效预览区域中确定有效ROI图像，并保存该有效ROI图像；
S3、采集灰度图像作为待替换图像，确定待替换区域，将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理；
所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、采集原始图像；
S12、判断采集的原始图像是否为8位BMP图像，若判断为是，则执行步骤S13，否则返回步骤S11；
S13、读取原始图像的尺寸信息；
S14、获取预览区域的位置及预览区域的尺寸信息；
S15、判断预览区域是否在原始图像的边界范围内，若判断为是，则该预览区域为有效预览区域，否则返回步骤S14；
所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、获取ROI图像的位置及ROI图像的尺寸信息；
S22、判断ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内，若判断为是，则该ROI图像为有效ROI图像，并执行步骤S23，否则返回步骤S21；
S23、保存有效ROI图像及其尺寸信息；
所述步骤S15中预览区域是否在原始图像的边界范围内的判断条件为：
其中，YX和YY分别表示预览区域的左上点横坐标和左上点纵坐标，YW和YH分别表示预览区域的图像宽度和图像高度，W和H分别表示原始图像的宽度和高度；
所述步骤S22中ROI图像是否在有效预览区域的边界范围内的判断条件为：
其中，RX是ROI图像的左上点横坐标，RY是ROI图像的左上点纵坐标，RW是ROI图像的宽度，RH是ROI图像的高度；
所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、采集灰度图像，获取待替换区域的位置及尺寸信息；
S32、判断有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内，若判断为是，则执行步骤S33，否则返回步骤S31；
S33、将有效ROI图像覆盖待替换区域，完成ROI图像替换处理。
2.根据权利要求1所述的一种BMP图像的ROI替换处理方法，其特征在于，所述步骤S13中原始图像的尺寸信息包括原始图像的宽度和高度，所述步骤S14中预览区域的位置包括预览区域的左上点横坐标和左上点纵坐标，预览区域的尺寸信息包括预览区域的图像宽度和预览区域的图像高度。
3.根据权利要求1所述的一种BMP图像的ROI替换处理方法，其特征在于，所述步骤S21中ROI图像的位置包括ROI图像的左上点横坐标和左上点纵坐标，ROI图像的尺寸信息包括ROI图像的宽度和高度。
4.根据权利要求1所述的一种BMP图像的ROI替换处理方法，其特征在于，所述步骤S32中有效ROI图像是否在待替换区域的边界范围内的判断条件为：
其中，TW是待替换区域的宽度，TH是待替换区域的高度，TX是待替换区域的左上点横坐标，TY是待替换区域的左上点纵坐标，REW是有效ROI图像的宽度，REH是有效ROI图像的高度。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19990014164A (ko) * | 1997-07-25 | 1999-02-25 | 채스킨 제이 엘 | 열전달 용량이 증가된 직접-냉각식 전기역학적 장치의 고정자 코어 |
| CN104965709A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-07 | 北京理工大学 | 一种基于Android内核的动态生成位图图像的信息显示方法 |
| CN105704454A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-06-22 | 安徽超远信息技术有限公司 | 一种改善抓拍取证图像roi清晰度的方法 |
| CN107212899A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-29 | 上海联影医疗科技有限公司 | 医学成像方法及医学成像系统 |
| CN108648199A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-12 | 上海工程技术大学 | 基于分水岭和cv模型的超声相控阵ndt图像分割方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19990014164A (ko) * | 1997-07-25 | 1999-02-25 | 채스킨 제이 엘 | 열전달 용량이 증가된 직접-냉각식 전기역학적 장치의 고정자 코어 |
| CN104965709A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-10-07 | 北京理工大学 | 一种基于Android内核的动态生成位图图像的信息显示方法 |
| CN105704454A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-06-22 | 安徽超远信息技术有限公司 | 一种改善抓拍取证图像roi清晰度的方法 |
| CN107212899A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-29 | 上海联影医疗科技有限公司 | 医学成像方法及医学成像系统 |
| CN108648199A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-12 | 上海工程技术大学 | 基于分水岭和cv模型的超声相控阵ndt图像分割方法 |
| CN109559362A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-04-02 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种图像主体脸部替换方法及装置 |
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