前言

數字圖像處理作為計算機視覺和多媒體技術的基礎內容，其核心不僅在於理解算法原理，更在於動手實現與驗證。為了深入掌握本項目選擇從底層像素級別出發，使用C#語言手動實現各類經典圖像處理算法，避免依賴現成的高級圖像庫。

這種"從零開始"的方式雖然開發成本較高，卻能真正釐清每個操作背後的數學邏輯與工程細節，也為後續學習更復雜的視覺任務打下堅實基礎。

項目介紹

項目是一個基於.NET 平台開發的桌面級數字圖像處理工具，在通過圖形化界面直觀展示多種圖像處理算法的效果。

整個系統圍繞System.Drawing.Bitmap類開發，直接操作像素數據完成各類變換，涵蓋幾何操作、灰度調整、噪聲模擬、濾波去噪、邊緣檢測、圖像分割等多個模塊。

項目代碼結構清晰，功能完整，既可用於學習參考，也適合作為開發項目。

項目功能

1、支持圖像的打開、保存及基本信息顯示（如尺寸、顏色深度等）

2、提供灰度化轉換與灰度直方圖可視化功能

3、實現基本幾何變換：旋轉、放大、縮小、錯切

4、支持線性灰度變換與直方圖均衡化以增強圖像對比度

5、可添加高斯噪聲與椒鹽噪聲，並配套多種去噪濾波器

6、集成多種邊緣檢測算子：Roberts、Sobel、Laplacian、LoG、Wallis、雙向梯度等

7、提供二值化處理及迭代閾值分割方法

8、包含二值圖像後處理功能，如孤立點去除、輪廓提取、區域測量等

9、實現選擇式掩膜濾波（LSMF）與KNN平滑濾波等進階去噪策略
10、內置完整的撤銷（Undo）與重做（Redo）機制，便於操作回溯與效果對比

項目特點

1、堅持從像素級別手動實現算法，不依賴OpenCV等封裝庫，強化原理理解

2、界面採用WPF構建，交互友好，參數輸入動態生成，操作流程清晰

3、所有處理操作均可逆，支持多步歷史記錄，提升實驗靈活性

4、代碼模塊化程度高，每個功能對應獨立方法，便於閲讀與擴展
5、兼顧實用性，既能驗證理論，也能處理真實圖像任務

項目技術

項目代碼

為圖片添加高斯噪聲

/// <summary>
/// 為圖片添加高斯噪聲
/// </summary>
private void GaussNoise(int k)
{
    Random ran = new Random(GetRandomSeed());
    Bitmap bmp_ = new Bitmap(bmp.Width, bmp.Height);
    for (int i = 0; i < bmp.Width; i++)
    {
        for (int j = 0; j < bmp.Height; j++)
        {
            double r1 = ran.NextDouble();
            double r2 = ran.NextDouble();
            double result = Math.Sqrt((-2) * Math.Log(r2)) * Math.Sin(2 * Math.PI * r1);
            result *= k;
            Color c = bmp.GetPixel(i, j);

            int rr = (int)(c.R + result),
                gg = (int)(c.G + result),
                bb = (int)(c.B + result);
            if (rr > 255) rr = 255;
            else if (rr < 0) rr = 0;
            if (gg > 255) gg = 255;
            else if (gg < 0) gg = 0;
            if (bb > 255) bb = 255;
            else if (bb < 0) bb = 0;
            bmp_.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(c.A, rr, gg, bb));
        }
    }
    UpdateImg(ref bmp_);
}

為圖片添加椒鹽噪聲

/// <summary>
/// 為圖片添加椒鹽噪聲
/// </summary>
/// <param name="SNR">信噪比</param>
/// <param name="pa">圖片為暗點的概率</param>
private void SaltNoise(double SNR, double pa)
{
    // 噪聲點的數量
    int NP = (int)(bmp.Width * bmp.Height * (1 - SNR));
    Bitmap bmp_ = new Bitmap(bmp);
    Random rand = new Random();
    for (int i = 0; i < NP; i++)
    {
        int r = rand.Next(0, bmp.Height), c = rand.Next(0, bmp.Width);
        double prob = rand.NextDouble();
        if (prob > pa)
        {
            bmp_.SetPixel(c, r, Color.FromArgb(255, 255, 255));
        }
        else
        {
            bmp_.SetPixel(c, r, Color.FromArgb(0, 0, 0));
        }
    }
    UpdateImg(ref bmp_);
}

項目效果

項目運行穩定，能夠準確還原各類經典圖像處理算法的預期效果。例如，在對自然圖像進行灰度化後，直方圖均衡化顯著提升了整體對比度；添加椒鹽噪聲後，中值濾波有效抑制了噪點而保留邊緣；使用Sobel或LoG算子可清晰提取物體輪廓。

總結

項目不僅是一次視覺的學習，更是一場對數字圖像處理知識體系的深度實踐。通過親手編寫每一個像素操作，可以穿透API的黑箱，真正理解"圖像"在計算機中的表示方式以及各類變換的本質。這種自底向上的學習路徑，雖略顯笨拙，卻最為紮實。對於希望夯實圖像處理基礎的大家而言，這個項目無疑是不錯的參考。

關鍵詞

數字圖像處理、C#、像素操作、幾何變換、灰度變換、噪聲抑制、邊緣檢測、圖像分割、WPF、直方圖均衡化

最後

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