（纺织工程专业论文）麻棉纤维混纺比检测的计算机辅助系统[纺织工程专业优秀论文].pdf

摘要 摘要 麻棉混纺织物具有凉爽、吸湿、透气等优良品质，在国际市场上麻棉混纺织物已成 为中、高档产品。由于麻棉制品中的麻含量对织物的风格、性能及产品价格影响很大， 所以麻棉混纺比的测定十分的重要。传统的麻棉混纺比检测方法易受主观因素影响，操 作工作量大，有时还会产生较大的误差。 本课题研究借助计算机软件检测麻棉制品的混纺比，采用d e l p h i 语言编程工具，实 现在m i c r o s o f tw m d o w s9 8 w m d o w s2 0 0 0 w i n d o w sm e w i n d o w sx p 平台下能够对电 子显微镜拍摄的麻棉纤维图像进行操作的软件设计工作。借鉴常规图像处理技术和手 段，利用灰度差值、细化、边界搜索等方法，在软件中实现了纤维指标( 灰度) 的提取、 数据指标的定量分析、数据结果分析等，最后结合软件的实际操作结果提出改进办法， 给出分析结论。 软件使麻棉混纺比的检测脱离了手工描绘纤维边界、选取纤维的烦琐操作，使纤维 的边际描绘曲线光滑、连续、精确，而且实现了纤维截面面积的自动计算，具有简单、 实用、易于操作的特点。对于有明显形态特征区别的纤维混纺织物的纱线混纺比测定操 作更加简单、结果更精确。 关键词：计算机辅助，图象处理技术，麻棉混纺比，检测 a b s t r a c t f i b r i i a c o t t o nu n i o np r o d u c t s ，t h em i d d l e - t o p g r a d ep r o d u c t si nt h ei n t e r n a t i o n a l m a r k e t , h a ss u p e rq u a l i t yo f c o o la n dr e f r e s h i n g ，b y g r o s c o p i ca n dp e r m e a b i l i t y a st h er a t i oo f f i b r i i af i b e ri l lf i b r i i a c o t t o nu n i o np r o d u c t si n f l u e n c e ss t y l e ，p e r f o r m a n c ea n dp r i c e ，a n a l y z n g t h eb l e n d i n gr a t i oi sv e r yi m p o r t a n t ，t h et r a d i t i o n a lm e t h o dt od e t e c tt h eb l e n d i n gr a t i oo f f i b r i i a c o t t o nc 雒b ei n f l u e n c e db yp e r s o n a lf a c t o r sa n dw o r kl o a di s h e a v y ，b i ge r r o r a p p e a r so c c a s i o n a l l y t h et a s kr e s e a r c h e so nt h em e a s h r eo fb l e n d i n gr a t i ob yc o m p u t e rs o f t w a r e u s i n g 也e d e l p h il a n g u a g e ，w ec a nh a n d l et h em i c r o g r a p ho ff i b r i a c o t t o nu n d e rt h em i c r o s o f t w i n d o w s9 8 w i n d o w s2 0 0 0 w i n d o w sm e w i n d o w sx p u s i n gt h em e t h o do f g r a ys c a l e d i f f e r e n c e ，r e f i n e da n dv e r g es c o u t ，w ec a l lf r e d 孕a ys c a l eo fd i f f e r e n tf i b e r s ，q u a n t i t a t i v e ，a n a l y z ed a t ai n d e x a n do p e r a t i o nr e s u r i nl a s tw ep u tf o r w a r di m p r o v e dm e t h o da c c o r d i n gt o + t h ep r a c t i c a ls i t u a t i o na n dg i v et h ec o n c l u s i o n t h e $ f f i c l l l to p e r a t i o no fm a p p i n gt h ef i b e rb o r d e rb yh a n di sn o tn e e d e di fw eu s et h e ，s o f t w a r e t h ec u r v eo ff i b e rb o r d e rm a p p e db ys o f t w a r ei ss m o o t h ，c o n t i n u o u sa n da c c l 眦 t h es o f t w a r ec a l l a u t o m a t i c a l l yc a l c i l l a t et h ef i b e rc r o s ss e c t i a r e a , w h i c hm a k e 也e a n a l y s i so fb l e n d i n gr a t i oe a s yt oo p e r a t i o na n dp r a c t i c a l i t se a s i e ra n dt h er e s u l ti sa c c u r a t e i fw eu s et h es o f t w a r et od e t e c tt h eb l e n d i n gr a t i oo fy a m sm a d eb yf i b e r sw h i c hh a v e k e yw o r d s ：c o m p u t e r - a s s i s t e d ，i m a g e f i b r i i a c o t t o n ，d e t e c t i o n i p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y , t h eb l e n d i n gr a t i oo f 关于硕士学位论文使用授权的说明 。论文题目：压墟红维遏纺比捡捌的让簋扭箍助丕统 本学位论文作者完全了解大连轻工业学院有关保留、使用学位论 文的规定，大连轻工业学院有权保留并向国家有关部门或机构送交论 文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部 或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等 复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文 的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。 是否保密( 金) ，保密期至 年月日为止。 学生签名导师签名：钐謦 沁f 年弘月，日 第一章综述 1 1 选题的意义 第一章综述 麻纤维具有很高的强度【l 】，在天然纤维中居首位，吸湿性好，散热快，还具有防霉 防虫、抗菌性能，但纤维硬挺、刚性大【2 】、折皱回复性能差，有刺痒感吲；棉纤维具有 吸湿性好、手感柔软、穿着舒适等优点，因此将麻纤维与棉纤维混纺，使两种纤维的优 点综合在一起，从而改善织物的服用性能。麻棉混纺织物具有凉爽、吸湿、透气、挺括、 易洗、快干等优良品质，是理想的夏季使用纺织品。随着生活水平的提高，人们对服装 舒适性的要求也不断增加，麻棉混纺织物受到人们的青睐，在国际市场上麻棉混纺织物 已成为中、高档产品。 由于麻棉制品中的麻含量对织物的风格、性能及产品价格影响很大，所以麻棉混纺 比的测定对于生产厂家、商家、消费者来说都十分的重要。在纺织品的生产及质量控制 方面，必须了解混纺产品的组分后才能制定合理的工艺和配方；对于商家关系到其信誉； 对于消费者则关系到切身利益1 4 】。 ： 我国是麻纺织品的主要出口国，每年有大量的麻棉混纺制品销往香港、日本、美国 等地区和国家。麻棉混纺制品中的混纺比一直被外商视为一项重要指标。倘若混纺比不 符合外商的要求，企业或单位会遇到退货和经济索赔，蒙受重大经济损失嘲。因此，找 到一种准确而高效的混纺比检测方法至关重要。 1 2 国内外发展现状及研究动态 1 2 1 国内外发展现状 麻棉均属于植物性纤维素纤维，化学结构、性质及其他特征相差不大，因此混纺后 的纱线或织物不能用常规的化学溶解法来测量它们各自的含量【6 】。现在常用测定麻棉混 纺比的方法是手拣称重法，准确度相对较高，但是操作工作量大、费时、费力，且依赖 操作者的经验。 另外测定麻棉混纺比的方法有吸附等温法、数值逼近法、含糖量法，这些方法均需 第一章综述 要有混纺前的麻、棉纯纤维原料。在制成成品后需要检测时，往往难以找到混纺前的麻、 棉纯纤维原料，所以不适用于已经制成最终产品的纤维定量分析。 纺织厂和质检部门的测试人员都作了不少尝试和探索。如在1 9 8 9 年就提出“索氏 萃取法”即借助棉纤维和麻纤维所含脂肪、蜡质和果胶含量不同这一特点来测定麻棉混 纺比例【7 】：1 9 9 7 年提出以下几种方法隅】：l 、落物推测法；2 、回潮率分析法；3 、镜检 分析法；4 、c i 鉴别剂镜检法，这几种方法较适合企业在加工过程推算工序半成品的比 例以便于生产过程中制定投料比例，但是精确度不高。特别是回潮率分析法，要求混纺 产品中各组分的回潮率差异足够大，而实际上麻纤维的回潮为1 2 5 ，棉纤维为7 5 ， 二者差异不是足够大，所以使用回潮率分析法势必影响结果的准确性。 1 9 9 8 第6 期的山东纺织科技上研究了“染色吸光法测试麻棉混纺比”【9 】，利 用麻棉在使用活性染料6 0 。c 时上染率有较大差异的特性，测上染率，根据其梯度分布 求混纺比，实验误差可控制在2 以内，但是工艺条件要求严格，对于不同等级、不同 产地的原料需要重新测试上染率及计算回归方程。： 随着仪器分析技术的迅速发展，红外光谱法从理论上来说可用于测定纱线混纺比 i l 饥，在国内外研究中亦较多见。在其他条件相同时，液体的吸光度与其浓度成线性关系 【l ”，利用这一原理，可以检测兔羊毛混纺比【1 2 1 ，因此，1 9 9 7 年青岛大学和山东纺织干 校尝试使用7 5 2 型分光光度计检测麻棉混纺比【1 3 1 ，实验结论是吸光度与麻纤维含量具有 线性关系；2 0 0 1 年青岛出入境检验检疫局的高山对这种方法做了进一步的完善。根据 亚麻和棉在一定浓度硫酸溶液中溶解后的吸光度不同来分析两组分的混纺比，精确度较 高。但是受条件限制太多而难以被采纳推广。： 目前国内质检机构普遍采用的是显微镜分析法它源引于美国纺织染化家协会实验 方法2 0 a ( 既a a t c c t e a m e t h o d 2 0 a ) 。它是根据麻纤维和棉纤维外观形状上的明显差 异，在显微镜下分辨这两种纤维的根数，再测出两种纤维各自的细度，并算出细度平方 的平均值，分别换算成两种纤维各自的截面积，根据公式：纤维质量= 长度截面积密 度，计算出两种纤维各自的质量和质量百分率。从理论上讲在保证操作精度和计算数量 的条件下，其结果是可靠的，但是在实际测量中，工作量过大，肉眼分辨纤维种类时易 受主观因素影响产生误差1 1 4 。 1 9 8 6 年上海商检局李鲁泉工程师提出了在a a t c c 基础上进行改进的“上海商检法” n 别。被很多检测中心采用，具体包含以下几点：l 、制作切片前将一种纤维染色；2 、加 大取样量；3 、因麻，棉属于非圆形截面纤维，引入修正系数k 。2 0 0 2 年第4 期中国 纤检上湖北纺织产品检测中心就“上海商检法”在检测结果上存在的差异又作出了改 2 第一章综述 进。 一 印染2 0 0 0 年第9 期深圳出入境检验检疫局工业品检测技术中心的褚乃清提出 “提高混纺比测定准确度的方法”【1 6 】，强调使用显微镜分析法注意的几个问题：l 、关 注少数纤维的形态特征以正确归属棉和麻；2 、应用超声波高频振荡技术制作试样以使 纤维束更好地分解成单纤维；3 ，建议测量根数提高到2 0 0 0 根以减少偏差；4 、分区测 定纤维直径以减少纤维本身离散系数对测量误差的影响，保证平行实验的实验误差能控 制在3 以内。以上这些方法未从根本上改变测试操作上的烦琐或不精确。 1 2 2 国内外研究动态 随着信息技术的飞速发展，计算机在纺织领域中的应用日益广泛。计算机图像处理 与分析技术用于测试麻棉产品的研究近年来迅速发展。【1 7 l 最初的计算机辅助测定麻棉混合比是采用数字化仪进行纤维细度、根数检测和计 算，这种测量方法用机器代替人，其精度、速度、稳定性和可靠性均有很大程度的提高 【l 引。因为图像分析仪只能根据特征物的尺寸或灰度值不同来辨别并进行分类，而麻棉纤 维的直径大小交叉的百分率很大，且灰度值很接近，所以辨别麻棉纤维仍需要人工操作， 无法实现自动识别。 1 9 9 6 年中国纺织大学纺织学院余序芬教授首次实现对麻棉纤维的自动识别与分类 ”哪，主要运用数学形态学方法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘，然后按其定义的形态特 征参数外切矩形充满度自动识别麻棉纤维并计算相应的混纺比。但要实现棉麻混纺 比的自动测试，需要建立与设计一个特征向量集来识别不同类别的元素，以提高识别精 度1 2 0 】。1 9 9 8 年又依据对纱中纤维的纵向几何形态差异的分析，建立了多参数分层识别 模型1 2 ”，考虑了测试系统的软硬件情况。除试验中有部分棉被误判为麻外，其图像处理 与模式识别的精确度有了提高。但前期实验做切片的工作量很大，而多参数分层识尉模 型必然影响软件检测的速度。 从国内外的研究动态来看，计算机图像处理技术所具有的特点使视觉信息的测试分 析实现自动化、客观化和智能化成为可能，为建立客观精确的测试评价体系提供了技术 支持，由此可见，在纺织领域引入图像处理技术是检测技术发展的必然趋势。 对于纤维外观表征相似的棉麻纤维，其混纺比的检测应用图像处理技术可以将人们 从繁重的人工操作中解放出来，提高检测速度和精确度。所以在这里我们探讨设计一种 较快速高效的检测方法，研究一种人为干预相对较少、可以利用软件将纤维分类和直接 第一章综述 计算各自截面面积百分比、测试结果相对准确的方法。 1 3 研究内容 本课题研究工作主要包含以下内容： ( 1 ) 研究并总结棉、麻这两种纤维素纤维的横截面特征差别，结合不同的纤维外 观结构和表面形态的特征，提取有效的识别指标。 ( 2 ) 采用d e l i p h i 编程工具，开发出一套简单易用的应用程序，实现在m i c r o s o f t w i n d o w s9 9 w i n d o w s2 0 0 0 w i n d o w sx p w i n d o w sm e 平台下能够对纱线切片图像进行 纤维混纺比计算。 ( 3 ) 借助常规图像处理技术和手段，结合电子数字显微镜和电子数字显微成像系 统得到纤维横截面的切片图，利用了灰度差值、细化、边界搜索等手段和方法在软件 中实现了对电子数字显微镜拍摄的麻棉纤维图像的处理分析功能，主要有：利用纤维灰 度值差异提取纤维边界、实现纤维切片着色，对制作切片的数据指标进行定量分析、数 据结果分析，得到准确的纱线纤维混纺比。 ( 4 ) 对研究成果进行分析和拓宽，丰富软件的功能，使其能够应用于棉麻之外的 两种或者两种以上纤维混纺比的测定，提高通用性。 1 4 本设计创新点 ( 1 ) 借助p h o t o s h o p 图像处理软件中的“魔棒工具”功能，把纤维边界描绘出 来，减轻了过去人工描绘的工作量，而且提高了效率和准确度。 ( 2 ) 利用图像处理软件把棉麻纤维分别着色，从而加大了原色棉麻纤维灰度值差异， 省去了我们利用活性染料给棉麻纤维先上色后检测的烦琐过程。 ( 3 ) 利用灰度值的方法计算棉麻纤维的横截面面积，相对于现有的各种纤维混纺比 测定方法而言，提高了计算的速度和精确度。操作简单易学，不受测试条件的限制。 ( 4 ) 通过大量的试验分析证明，对于有明显形态特征区别的纤维混纺纱线混纺比测 定，由于选取纤维的误判率大大降低，其准确度更高，而且对于多种纤维混纺纱线混纺 比的测定同样适用。 ( 5 ) 对于截面图像灰度值有明显差异的纤维混纺纱线，可以直接使用该程序计算混 纺比 4 2 1 系统概述 第二章系统构成及原理 课题主要是应用图象处理技术进行混纺比的测定。混纺比常用的表达方法有面积比 和重量比。其中面积比是图像法测试混纺比常用的方法陶，其物理意义是：计算机图像 中每个像素点的面积是相同的，只要先区分出不同纤维，然后统计出两种纤维的像素点 的数目】，便可得到纱线中纤维的混合比。 图象处理技术系统主要包含以下几个模块例； _ _ 通信- i 困 一i 一 固 为了完成各自的功能，每个模块都需要一些特定的设备。图像采集选择电予数字显 微镜成像系统，可通过图像拼接用较小分辨率的c c d 获得较大视场的图像；图像显示 选用c r t 显示器、l c d 显示器和打印机；图像存储采用磁盘和光盘；图像通信可借助 局域网和互联网；图像处理和分析借助计算机和应用软件完成。 2 2 系统原理 2 2 1 图像的数字化 图像的数字化过程就是先进行图像信息采集，然后把图像分割成为像素的小区域， 每个像素的灰度值用一个整数来表示这个过程包含抽样与量化两个步骤。见图2 - l 。 2 2 1 1 抽样 抽样就是把在时间和空间上连续的图像转换成离散的像素集的操作。由于图像是一 种二维分布的信息，如要完成抽样操作，就需要先将二维信号变为一维信号，再将一维 信号抽样。具体做法如下：先沿垂直方向，按一定间隔自上而下的顺序沿水平方向直线 扫描的方式，取出各水平行上浓淡( 灰度) 值的一维扫描线信号。而后再对该一维扫描 信号按一定间隔抽样得到离散信号。即先沿垂直方向抽样，再沿水平方向抽样两步完成 抽样操作。 凌譬 f 鼍霉 爹 豢。 o i 。毒鎏黔? ? 释磐 “t ! 墼! ：兰： 一 母”；：对空衡坐标髓数享缀 。，”产；篓亨? 橱絮40 乏 i ：铀；式毫；： 瓣壤一豢 ，；i 9 k ，。- 5 4 俨9 州n 艟v 删 辩袭缝攘豹教字纯套# 蛳一2 ，； l ； 扩茗。j ：芸 。艺矢，魄 图2 - 1 图像数字化过程 ( f i g 2 1p r o c e s so f d i g i t a lf i g u r et r a n s f o r m a t i o n ) 如抽样结果每行( 横向) 像素为m 个，每列( 纵向) 像素为n 个，则整幅图像大 小为m * n 个像素。 在进行抽样时，抽样点间隔的选取非常重要。它决定了抽样后图像忠实地反映原图 像的程度图像中细节越孝，抽样间隔应越小。根据一维抽样定理，若一维信号g ( t ) 的 最大频率为，则用t s 去为间隔进行抽样后，根据抽样结果g ( i ，1 ) ，滓1 ，0 1 能完 全恢复g ( t ) ，即： g ( t ) ：g ( i t ) s ( t 一 j - 1 6 罗 # 。 骱 飞岁一。孵嘲醪瀛 蕊彤 ”赢w 誓 经过抽样，模拟图像在时间、空间上离散化为连续的像素。把这些连续量表示的像 素值离散为整数值的操作叫量化。具体过程见图2 - 2 若抽取数值用z 表示，则对于满足g i z q z i 的z 值都量化为整数值q l * q i 称为像素 的灰度值。z 和q - 的差称为量化误差，一般每个像素的灰度值量化后用一个字节( 8 位 二进制) 来表示把由白一灰黑的连续变化的灰度值量化为0 - - - 2 5 5 共2 5 6 个灰度级。 量化后的灰度值代表了相应的浓淡程度。 拳誊嘲辩m - 。影。jc 攀，。蹿，。黑并两敲 灰度值与浓淡程度的关系有两种表示方法，一种是由0 - 2 5 5 对应与由黑白，另外 一种是由0 2 5 5 对应与由白黑。我们采用前一种表示方法。 连续灰度值量化为灰度级的具体量化方法有两类，即等间隔量化与非等间隔量化两 类。 等间隔量化就是简单地把抽样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化，又称为均匀 量化或线性量化为了减少量化误差，引入了非等间隔量化的方法，即根据一幅图像具 体的灰度值分布的概率密度函数，按总量化误差最小的原则进行量化 由于图像灰度值分布的概率是因图而异的，所以很难找到一个适用于各种不同图像 的最佳非等间隔量化的方案，因此，我们采用等间隔量化。 7 第二章系统构成及原理 2 2 1 3 抽样与量化参数的选择 一幅图像在抽样时行、列的抽样点与量化时每个像素量化的级数既影响数字图像的 质量，也影响到该数字图像数据量的大小 对于人眼来说，量化级别大于6 4 ( 即每像素占6 位二进制码) 就能得到满意的视觉 效果。一般在确定量化级数时，要考虑到在实际对一幅图像进行量化时，不可能充分占 满全部级数，因此，为保证一幅图像量化后实际量化级别不低于6 4 ，量化时往往采用较 大的可用量化级。我们在设计时采用2 5 6 级，即每个量化后的像素占用一个字节的存储 空间。 e 一幅数字化后的图像，其总数据量是：m ( 每行像素数) n ( 每列像素数) ( 灰 度化所占用的位数) 比特。为使一幅图像既能得到满意的视觉效果，又使其总数据量最 少，一般要针对图像的具体内容来具体确定相应的m 、n 及b 值。 2 2 2 计算机处理数字图像 一幅m + n 个像素的数字图像，其像素灰度值可用m 行n 列的矩阵网来表示，这 样对数字图像的各种处理就转化为对矩阵四的各种运算 图2 - 3 计算机处理数字图像过程 g 2 - 3p r o c e s so f c o m p u t e rd i s p o s i n gd i g i t a lf i g u r e s ) 。铲端 一幅m + n 个像素的数字图像，在算法语言中可以用一个m * n 的二维数组来表示。 数字图像的各像素的灰度值可按一定的顺序存放在口数组中按照习惯，我们把数字 图像左上角的像素定为( 1 ，1 ) 个像素，右下角的像素定为( m ，n ) 个像素，这样从 左上角开始，横向第1 列，纵向第j 行的第o ，j ) 个像素值就储存到数组元素i e ( i ，j ) 中。 3 数字图像中的像素与二维数组中的各元素便一对应起来了。二维数组就是数字图像在 程序中的表现形式。 2 3 系统环境 2 3 1 程序运行环境 行。 m i c r o s o f tw i n d o w s9 8 w i n d o w s2 0 0 0 w i n d o w sx p w i n d o w sm e 平台下都可以运 2 3 2 系统要求 ( 1 ) 图像采集：哈氏切片器、电子数字显微镜、电子数字显微镜成像系统。 ( 2 ) i 虱像处理：微型计算机运算器已发展到奔腾v 时代，对于图像处理工作来说， 提高处理速度要求c p u 的主频高一些，内存大一些为好。使用主频5 0 0 m 以上的处理器、 1 2 8 1 h 内存对于基本的处理就能够完成，当然如果使用奔腾以上的处理器、更大的内存、 高性能的显卡，能提高图像处理软件的运行速度。 ( 3 ) 图像输出设备：这是图像处理过程中将处理完成的图像进行输出的设备，这类 设备可分为：在介质上记录的装置，如打印机；显示图像的设备，这需要显示适配器和 高分辨率c r t 或者l c d 监视器。 9 3 1 系统结构 第三章计算机图像处理系统的设计 有了上面的硬件系统后可以通过以下的途径完成对图像的处理和分析，即软件的方 法，实际上系统的设计思路正是基于此。 图像处理与分析的工作流程瞄】如下： 实现图像分析的基本途径是通过图像处理在提取图像特征的基础上实现模式分类， 其中的关键是提取混纺纱中不同纤维的特征量【2 岳。引。对于棉麻纤维，我们以横截面切片 的灰度分割作为特征参数。 3 2 对本系统开发方法的说明 3 2 1 系统的特点 简单易操作，对最低应用环境和设备要求简单，便于推广使用。 3 2 2 系统必须要考虑的几个问题 ( 1 ) 灰度的间隔量化 1 0 第三章计算机图像处理系统的设计 我们把图像的灰度范围等间隔地分割进行量化，设置了8 个量化分割点，即对于2 5 5 个灰度级来说，每3 1 个灰度范围为一个分割点，采用不同的颜色进行标识，设置“全 选”功能使操作更加简单。 ( 2 ) 纤维灰度值放大 为了使纤维灰度值差异化变大，采用了纤维着色的办法来实现这个功能。 ( 3 ) 各个灰度值间隔区间面积百分比计算 利用图像像素点的个数比来计算他们的面积比。 ( 4 ) 有效灰度值间隔区间的选取和灰度级数的调整 软件设计中增加“原画面”和“结果画面”来对比分析，选取有效间隔区间。同 时设计了灵活调整每个间隔区间级数功能 ( 5 ) 原画面图像和结果画面图像的放大和缩小功能 由于采集的图像大小不一。软件设计了“放大”和“缩小”图像的功能，便于对比 分析和图像处理时更细致的观察。 ( 6 ) 对结果图的保存 作为试验结果准确性和可靠性的有效证据之一，软件设计中增加了“结果图像保存” 功能，使试验的结果图像和原图像都能保存下来，便于以后查询和参考数据保留。 ( 7 ) 图像格式的兼容问题 设计了三种最常见的图像格式j p e g 、b m p 和j p g 格式，简单而又有效的满足了程 序的应用。 第四章计算机图像处理系统的实现方法 4 1 数据处理模块 4 1 1 图像初窗口及实现 包含程序运行初窗口模块和运行功能实现模块。 4 1 2 图像打开窗口及实现 包含图像打开窗口模块和打开功能实现模块。 4 1 3 计算结果输出窗口及实现 包含计算结果输出窗口模块和结果输出功能实现模块。 4 2 各模块的源代码 4 2 1 图像初窗口功能实现代码 i l 湖 w i n d o w s , m e s s a g e s ，s y s u t i l s , v a r i a n t s , c l a s s e s ，g r a p h i c s , c o n t r o l s ，f o r m s , d i a l o g s ，s t d c t r l s ，e x t c t r l s , s p 堍j p e g , c o m c t d s ； t y p e t i p t i n f o = r e c o r d 苎堕童盐苎垫里堡竺里墨竺竺壅墨查鲨 一一 c h c e k ：b o o l e a n ； m i n ：i n t e g e r , m a x ：i n t e g e r ；, c o l o r ；t c o l o r , v a l u e ：i n l 6 4 ； p e r l ：e x t e n d e d ； p e r 2 ：e x t e n d e d ； m i n f _ a i t ：t s p i n e d i t ； m a x e d i t ：t s p i n e d i t ； e n d ； t f o n n l = d a s s ( t f o r m ) b u t t o n l ：t b u t t o r g s p e a l ：t s p i n e d i g s p e a 2 ：t s p i n e d i t ； e b a ：t c h e e k b o x ； s h a p e h ：t s h a p e ； l b a l ：t l a b e l ； l b a 2 ：t l a b e l ； l a b e l 6 ：t l a b e l ； l a b e l 7 ：t l a b e l ： l a b e l 8 ：t l a b e l ； s p e b l t s p i n f a i t ； s p e b 2 - t s p i n e d i t ； e b b t c h e e k b o x ； s h a p e g ：t s h a p e ； i b b l ：t l a b e l ； l b b 2 ：t l a b e l ； s p e c l ：t s p i n e d i t ； s p e c 2 ：t s p i n f _ a i t ； 一：墨婴兰茎兰垫里堡竺墨墨竺塑壅墨查鲨 c b c ：t c h e c k b o x ； s h a p e f ：t s h a p e ； i b c l ：t l a b e l ； i b c 2 ：t l a b e l ； s p e d l ：t s p i n e d i t ； s p e d 2 ：t s p i n e d i t ； c b d ：t c h e c k b o x ； s h a p e e ：t s h a p e ； l b d l ：t l a b e l ； l b d 2 ：1 1 。a b e l ： s p e e l ：t s p i n e d i t ； s p e e 2 ：t s p i n e d i t ； c b e ：t c h e e k b o x ； s h a p e d ：t s h a p e ； l b e l ：t l a b e l ； l b e 2 ：t l a b e l ； s p e f l ：t s p i n e d i t ； s p e f 2 ：t s p i n e d i t ； c b f ：t c h e c k b o x ； s h a p e c ：t s h a p e ； l b f l ：t l a b e l ； i b f 2 ：t l a b e l ； s p e g l ：t s p i n e d i t ； s p e g 2 ：t s p i n e d i t ； c b g ：t c h e c k b o x ； s h a p e b ：t s h a p e ； l b g l ：t l a b e l ； l b g 2 ：t l a b e l ； s p e h l ：t s p i n e d i t ： s p e l l 2 ：t s p i n e d i t ；一 c b h ：t c h e c k b o x ； 1 4 第四章计算机图像处理系统的实现方法 s h a p e a ：t s h a p e ；， l b h l ：t l a b e l ； l b h 2 ：1 1 曲e l ： c b a i l ：t c h e c k b o x ； b u t t o n 2 ：t b u t t o n ； b u t t o n 3 ：t b u t t o n ； p r o g r e s s b a r i ：t p r o g r e s s b a r ； p r o c e d u r eb u t t o n l c l i c k ( s e n d e r ：t o b j e c t ) ； p r o c e d u r ec b a c l i c k ( s e n d e x ：t o b j e c t ) ； p r o c e d u r ec b a l l c l i c k ( s e n d e r ：t o b j e c t ) ； p r o c e d u r eb u t t o n 2 c l i c k ( s e n d e r ：t o b j c c t ) ； p r o c e d u r eb u t t o n 3 c l i c k ( s e n d e r ：t o b j e e o ； p d v a t c p d v a l ed e c l a r a t i o n s l m a g e w o r k ：t i m a g e ； i m a g e s h o w ：t l m a g e ； a t r l p t l n f o ：a r r a y 1 。8 】o f t l p t l n f o ； f u n c t i o nc h e c k i p t ：b o o l e a n ； p r o c e d u r eg e t l p t l n f o ； p r o c e d u r es h o w l p t i n f o ； p u b l i c p u b l i cd e c l a r a t i o n s e n d ； w f o r m l ：t f o r m l ； i m p l e m e n t a t i o n u 螂u n 池u n i t 3 ； 苎婴兰生竺塑望堡竺型墨竺盟壅墨查鲨 $ r d f h l p r o c e d u r et f o r m i b u t t o n l c l i c k ( s e n d e r ：t o h j e c t ) ； v i i i d k ：i n t e g e r ； r e c t ：t r e c t ； gb ，g r e y ：i n t e g e r ；, c o l o r ：t c o l o r ； n a l i p i x , n c h e c k p i x ：i n t 6 4 ； b e g i n l m a g e w o r k 产f o r m 2 1 m a g e w o r l c ； i m a g e s h o w 产f o r m 3 i m a g e s h o w ； i m a g e s h o w p i c t u r e b i t m a p w i d t h ：= i m a g e w o r k p i c t u r e b i t m a p w i d t h ； l m a g e s h o w p i c t o r e b i t m a p h e i g h t ：= i m a g e w o r k p i c t u