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《面向对象程序设计》-基于C# .NET 的数字图像处理系统开发
（一）实习的目的
根据《面向对象程序设计》理论课授课内容，是使学生掌握课程中讲述的有关面向对象程序设计的理论，同时熟悉C#编程进行Windows应用程序的开发。掌握C# 图形处理软件编程，根据要求完成一个应用程序的设计和开发。加强理论联系实际，提高学生综合面向对象的编程能力。
（二）实习的任务
使用C#作为开发语言，根据要求完成一个应用程序的开发。实现图像的加载保存以及图像处理的基本功能，如尺度变换（放大缩小）、图像取反、灰度化图像、图像加亮、图像平滑卷积、高斯模糊、图像边缘锐化等功能。
上传图片
图像取反
图像灰度化
图像加亮
图像锐化
图像边缘提取
图像颜色转换
图像平滑卷积
private void converToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){if (originalImage != null){// 创建一个新的 Bitmap 用于存储平滑后的图像Bitmap smoothedImage = new Bitmap(originalImage.Width, originalImage.Height);// 定义平滑的卷积核（均值滤波器）int[,] kernel = {{ 1, 1, 1 },{ 1, 1, 1 },{ 1, 1, 1 }};int kernelSize = 3;int radius = kernelSize / 2;int kernelSum = 9; // 3x3 kernel的总和// 复制原始图像数据到临时数组，以便在上面进行操作Color[,] pixels = new Color[originalImage.Width, originalImage.Height];for (int x = 0; x < originalImage.Width; x++){for (int y = 0; y < originalImage.Height; y++){pixels[x, y] = originalImage.GetPixel(x, y);}}// 应用卷积核进行平滑for (int x = radius; x < originalImage.Width - radius; x++){for (int y = radius; y < originalImage.Height - radius; y++){int r = 0, g = 0, b = 0;// 计算卷积for (int i = -radius; i <= radius; i++){for (int j = -radius; j <= radius; j++){int px = x + i;int py = y + j;Color pixel = pixels[px, py];int kernelValue = kernel[i + radius, j + radius];r += pixel.R * kernelValue;g += pixel.G * kernelValue;b += pixel.B * kernelValue;}}// 确保颜色值在有效范围内r = Math.Max(0, Math.Min(255, r / kernelSum));g = Math.Max(0, Math.Min(255, g / kernelSum));b = Math.Max(0, Math.Min(255, b / kernelSum));// 设置新像素值smoothedImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(r, g, b));}}// 显示平滑后的图像pictureBox1.Image = smoothedImage;}}
高斯模糊
private void gaussianBlurToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){if (originalImage != null){// 应用高斯模糊Bitmap blurredImage = ApplyGaussianBlur(originalImage, 5); // 使用半径为 5 的高斯模糊// 显示处理后的图像pictureBox1.Image = blurredImage;}}private Bitmap ApplyGaussianBlur(Bitmap image, int radius){Bitmap blurredImage = new Bitmap(image.Width, image.Height);// 根据半径计算高斯核double[,] kernel = CalculateGaussianKernel(radius);// 卷积操作for (int x = radius; x < image.Width - radius; x++){for (int y = radius; y < image.Height - radius; y++){double r = 0, g = 0, b = 0;for (int i = -radius; i <= radius; i++){for (int j = -radius; j <= radius; j++){Color pixel = image.GetPixel(x + i, y + j);double weight = kernel[i + radius, j + radius];r += pixel.R * weight;g += pixel.G * weight;b += pixel.B * weight;}}// 将新像素值存入模糊图像blurredImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb((int)r, (int)g, (int)b));}}return blurredImage;}private double[,] CalculateGaussianKernel(int radius){int size = radius * 2 + 1;double[,] kernel = new double[size, size];double sigma = radius / 3.0; // 根据经验设定 sigmadouble twoSigmaSquare = 2 * sigma * sigma;double constant = 1.0 / (Math.PI * twoSigmaSquare);double sum = 0;for (int i = -radius; i <= radius; i++){for (int j = -radius; j <= radius; j++){double distance = i * i + j * j;kernel[i + radius, j + radius] = constant * Math.Exp(-distance / twoSigmaSquare);sum += kernel[i + radius, j + radius];}}// 标准化for (int i = 0; i < size; i++){for (int j = 0; j < size; j++){kernel[i, j] /= sum;}}return kernel;}
仅展示部分代码，详细代码如下
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