图像处理计算与编程实践-优快云博客

1、某特定数码相机的图像传感器包含2016×3024个像素。该传感器的几何形状与传统35mm相机（图像尺寸为24×36mm）相同，只是小1.6倍。计算该数字传感器的分辨率（以每英寸点数dpi为单位）。

需根据所给条件，先算出该传感器实际尺寸，再结合像素数量计算水平和垂直方向的分辨率。

水平方向 ：
传感器水平实际尺寸为
$$ 24 \div 1.6 = 15 \, \text{mm} $$
1英寸 = 25.4 mm，
水平分辨率 =
$$ 2016 \div (15 \div 25.4) \approx 3402.24 \, \text{dpi} $$

垂直方向 ：
传感器垂直实际尺寸为
$$ 36 \div 1.6 = 22.5 \, \text{mm} $$
垂直分辨率 =
$$ 3024 \div (22.5 \div 25.4) \approx 3402.24 \, \text{dpi} $$

所以该数字传感器的分辨率约为
$$ 3402.24 \, \text{dpi} $$

2、确定存储一个大小为 4000×3000 像素的未压缩二值图像所需的字节数。

二值图像每个像素通常用 1 位（bit）编码，4000×3000 像素的二值图像总位数为
4000×3000×1 = 12000000 位 。

因为 1 字节（Byte）等于 8 位，所以所需字节数为
12000000÷8 = 1500000 字节 。

3、确定使用每个颜色通道8、10、12和14位来存储一个大小为640×480像素的未压缩RGB彩色图像所需的字节数。

每个像素有3个颜色通道（RGB），字节数 = 像素数 × 每个通道位数 × 通道数 ÷ 8。

像素数为 640 × 480 = 307200

计算结果：

8位时：307200 × 8 × 3 ÷ 8 = 921600 字节
10位时：307200 × 10 × 3 ÷ 8 = 1152000 字节
12位时：307200 × 12 × 3 ÷ 8 = 1382400 字节
14位时：307200 × 14 × 3 ÷ 8 = 1612800 字节

4、编写一个新的 ImageJ 插件，将 8 位灰度图像水平循环移动，直到恢复到原始状态。每次移动后要显示修改后的图像，这需要对应 ImagePlus 对象的引用（ImageProcessor 没有显示方法）。ImagePlus 对象只能在插件的 setup() 方法中访问，该方法会在 run() 方法之前自动调用。请编写代码实现该功能。

以下是按照要求编写的 ImageJ 插件示例代码：

import ij.ImagePlus;
import ij.plugin.filter.PlugInFilter;
import ij.process.ImageProcessor;

public class HorizontalCircularShiftPlugin implements PlugInFilter {
    ImagePlus im;

    public int setup(String args, ImagePlus im) {
        this.im = im;
        return DOES_8G;
    }

    public void run(ImageProcessor ip) {
        int width = ip.getWidth();
        for (int shift = 0; shift < width; shift++) {
            // 水平循环移动图像
            ImageProcessor temp = ip.duplicate();
            for (int y = 0; y < ip.getHeight(); y++) {
                for (int x = 0; x < width; x++) {
                    int newX = (x + shift) % width;
                    ip.set(newX, y, temp.get(x, y));
                }
            }
            // 重新绘制图像
            im.updateAndDraw();
            try {
                // 可选：添加延迟以便观察移动过程
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这段代码实现了将 8 位灰度图像水平循环移动，直到恢复到原始状态，并在每次移动后显示修改后的图像。