Linux下的放大镜的设计与实现Word下载.docx
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而Linux系统也只是用了十年时间，就从出现走向了成熟。
计算机行业的更新速度让人震惊。
自1991年Linux系统的出现，它就在桌面系统和服务器中以惊人的速度占据重要地位，体现出系统功能的强大与完善。
Linux系统的高效性和灵活性，使其应用领域十分广泛，因此它被业内人士认为是最有前途的操作系统之一。
更加突出的是，Linux系统在嵌入式行业显示了其极大的优势，开放源码，可移植性好，系统稳定等，赢得众多开发人员的青睐。
目前，比较热门的智能家居设计，就是嵌入式产品的典型。
Linux系统的出现，也是让人相当的称赞。
一位名叫LinusTorvalds的学生，他的想法十分简单，设计一个既有Uinux系统的完整功能，还要能替代Minix的操作系统，由此，诞生了Linux系统。
Linux系统刚刚出现，就受到了开发人员和众多计算机爱好者的喜爱。
Linux系统两个主要原因，导致它受到如此的欢迎，一是软件自由，用户可以按照自身的需要裁剪源代码，设计出自己需要的程序来。
二是它拥有Unix系统的完整功能，即使是以前没有使用过Linux系统，但是只要是接触过Unix系统，就能很容易操作Linux平台。
Linux系统的一大特点是多平台性，也就是说Linux系统可以在多种硬件平台运行上，比如x86、SPARC、680x0[1]等处理器上。
可以看出，Linux系统有着诸多的优势和良好的发展前景，难怪有那么多的开发人员和厂商投身于Linux领域的开发和生产中。
1.2研究Linux系统下放大镜设计的目的和意义
图像数据的处理，是本次设计的关键所在，也是放大镜实现放大功能的前提。
通过对放大镜实现功能的具体分析，选择了两种比较适合的插值算法。
一种是最临近插值算法，另外一种是双线性插值算法[12]。
这两种算法各有自身的优点，前者是处理数据的速度比较快，后者是数据处理的结果比较准确。
因此，根据不同的需求，设计出两种不同类型的放大镜，一次满足用户的放大需求。
此次的放大镜设计,是对Linux系统更加深入的学习和理解，掌握Linux系统的开发方法，对于今后自身的开发技术的提高很有帮助。
在Linux系统中，与Windows系统最大的区别是一切皆是文件，对于系统内核来说，无论是软件、进程等，都被看作是文件。
总的来看，使用Linux的用户可以按照自己的意愿修改源码，对于从事开发开发行业的人来说，有着极大的好处。
学习Linux系统，使得自己对操作系统，开发工具，开发语言等都会有这更加深入的了解，对今后的开发工作十分有促进意义。
因此，学习在Linux系统下开发应用程序，一方面是对系统、语言等的进一步研究，另一方面也是把自己所学到的知识运用到开发中，检验自身的学习成果。
2.放大镜设计的需求分析
2.1Linux系统的概况
开源软件的影响力在不断增强，在世界范围内，Linux系统于桌面、服务器、行业制定等领域得到了长久的发展，特别在服务器行业，更是占据重要地位。
Linux内核2.6的出现，展现了Linux系统的重大进步，是其走向成熟和稳定的标识。
如今，虽然Linux系统版本繁多，但是不同版本内核是相同的，这也是Linux实行标准化、互换性的基础。
在服务器方面，由于IBM和因特尔等公司的鼎力支持，Linux系统取得了长期有效的发展。
电子商务在近年来的发展中不断的扩大，越来越多的用户和厂商开始重视Linux系统的桌面技术。
目前，比较有开发价值的桌面技术是：
3D桌面，桌面搜索技术，桌面友好性。
不得不承认，Linux系统正在逐步走向计算机中的各个领域，以其独特的优势，占据着主导地位。
2.2需要的技术支持
此次开发，使用的开发工具是跨平台开发框架Qt。
Qt提供了一种安全的类型称为信号与槽机制（signals/bits）[11]，用它代替了callback，达到了安全传递信号的功能。
Qt的专注点在于C++图形界面开发，它的优点在于面向对象、跨平台性等。
Qt支持Windows，Linux，SCO等众多的操作系统，体现了其良好的跨平台的特性。
大量的API文档，丰富的C++类包，这是Qt开发的优势所在,也是开发人员迫切需要的。
开发人员可以从文档中了解Qt技术的使用方法，使用已存在的C++类，来简化开发过程。
像GoogleErath（三维地图虚拟软件）、stellarium（天文学自由软件）等，都是用Qt开发出来的。
使用QtCreator[10]作为此次开发的工具，对于了解Qt的作用，开发的流程，以及Qt中工具的使用，很有帮助。
使用Qt开发，利用Qt自身优势，开发出一款满意的放大镜程序。
2.3实现功能的划分
此次设计，把放大镜程序分成了两个部分，一个是“圆形”，一个是“方形”。
所谓“圆形”和“方形”是按照最终设计结果来命名的。
“圆形”是指模拟真实的放大镜，设计出能够即时放大文字或图片的程序，此窗体的外观和普通放大镜一样，因此称为“圆形”。
“方形”放大镜，实际上是一个方形窗体，窗体悬浮在桌面上，窗体中显示的内容随着鼠标位置的不同而改变。
之所以分为“圆形”和“方形”，是从算法效率上考虑。
最临近点插值算法运行效率高于双线性插值算法，但是其放大的图片不如后者清晰。
因此，用前一种插值算法来实现“圆形”放大，就是即时放大功能，用后一种插值算法来实现“方形”放大，即有效放大。
3.放大镜的概要设计
3.1功能设计的概述
放大镜的设计，实现的功能是放大桌面某一部分的图片或者文字，能够让使用者观察到计算机屏幕中细微的图像。
具体的实现原理是，获取鼠标所在位置的图像，并把图像数据放到缓存中[4]，然后利用缓存中的数据，通过相应的放大函数处理数据使得图片放大，最后显示到设计好的窗体中。
此次的放大镜设计，可以有两种划分模式[6]，一个是按照功能划分，那么可以划分成三个模块：
图像数据采集模块、图像数据处理模块、图像数据输出模块。
系统功能划分如图3.1所示。
如果是按照放大镜实现放大的技术上划分，可以分成两个部分，即“圆形”部分和“方形”部分。
在此，我选择了使用第一种方式来描述，因为它更加贴近软件开发的设计模式。
图3.1系统功能模块划分图
3.2模块划分
3.2.1图像数据采集模块
此模块的功能是获取当前屏幕任意区域的图像数据。
程序设计的大概流程如下：
（1）建立起数据连接，开启数据集；
（2）初始化列表，使得列表的显示条件符合数据记录的要求
（3）遍历数据集中的数据，把数据加到列表中
（4）断开数据集，断开数据连接
在这图像数据的采集过程中，使用到的方法如下：
QWidget*desktop=reinterpret_cast<
QWidget*>
（QApplication:
:
desktop（））;
mCapturePixmap=QPixmap:
grabWindow（desktop->
winId（））;
这里reinterpret_cast<
desktop（））方法的作用是定义了一个指向流的指针[5]，管理图形界面中用户应用控制流。
使用QPixmap类中grabWindow（）方法读取图像的数据流。
调用这两种方法，获取指定图片的数据，保存在临时变量中，用于对数据的进一步处理。
3.2.2图像数据处理模块
按照要求处理得到的图像数据，实现不同放大。
选择什么样的放大方法，如何放大，这个就决定了图片在最后放大后时质量，以及放大的形式的不同。
但是这两种方法有着共同的功能，那就是获取图像数据，进行放大处理。
需要具体分析的是，两种放大方法的算法设计。
第一种是最临近点插值算法：
最临近点插值算法是一种简单而有快速的插值算法。
通过把目标图片上的未知像素点，映射到原始数据上，和原始影像上4个与其相邻的像素点进行比较，把最接近未知像素点的值作为目标图片中未知像素点的值。
如图3.2所示：
p最接近D点，于是p的像素值就是D点像素值
图3.2最临近点插值算法示意图
最临近点插值算法的公式如下：
（1）
公式
（1）中，表示的是输出图像中坐标是位置的像素点颜色值。
表示的是输入图像中坐标是处的像素点颜色值。
第二种是双线性插值算法：
使用双线性插值是放大后的图片质量比较高，就是计算量有点大。
不过，与最临近插值算法相比，不会出现像素点不连续的状况。
图3.3是其示意图：
图3.3双线性插值算法示意图
其公式如下：
（2）
在该公式中，i，j代表了像素点的位置，比如原图中（i,j）的像素值用f（i,j）来表示。
3.2.2图像数据输出模块
输出模块的作用比较简单，主要的作用就是实现放大后的数据流输出的功能。
该模块使用了独立的输出方法，即重写了QPainter类中的PaintEvent（）方法，绘画出放大后的图片。
这样写的好处是，可以根据自身需要，随时调用绘画方法，显示放大后的图像。
4.放大镜的详细设计
4.1详细设计的概述
之前，已经讲述了论文设计的实现方法，接下来要做的是进行详细设计，最终完成放大镜的设计工作。
首先，先看一下放大镜设计的主界面[9]，如图4.1所示。
图4.1放大镜的主界面
在这个界面中，有两个按钮，命名是“圆形”，“方形”。
若点击了“圆形”按钮之后，出现形状是圆形的放大镜，这个就是那个简易放大镜。
若是点击了“方形”按钮之后，出现的方大镜是方形的，这个就是那个清晰放大镜。
需要注意的是，这两个放大镜并不能同时出现，一次只能出现一个。
还有就是，子窗口的启动运用到了进程QProcess类。
此时，子窗口运行于独立的进程中，如果只是简单的通过关闭按钮关闭子窗口，那么该进程并没有结束，最后可能会成为孤儿进程[3]。
因此，为了避免此类现象的发生，采用了主动杀死进程的方法。
当用户希望退出当前子窗口时，再点击一下父窗口中的按钮，那么子窗口进程将会被结束掉，子窗口将会退出。
4.2采集模块的设计
采集模块主要的作用是采集鼠标所在处的屏幕图像数据。
实现方式如下面所给的代码:
voidMagnifierWidget:
moveEvent（QMoveEvent*event）
{
//获取鼠标所在位置的图片信息
QPixmapdrawpix=mCapturePixmap.copy（pos（）.x（）,pos（）.y（）,width（）,height（））;
source=drawpix.toImage（）;
//把图片转换成QImage形式
dest=source;
mFilter->
filter（source,dest,source.rect（））;
mDraw->
repaint（）;
//重绘图片
returnQWidget:
moveEvent（event）;
//返回鼠标点击事件
}
该方法的调用是在数据连接已经建立的基础上使用的。
该方法在获得图像数据后，首先做的事情是把图像的格式进行转化，把它转化成QImage形式，接着调用mFilter对象中的filter（）方法，是实现图像数据的放大处理。
4.3处理模块的设计
图像数据处理模块可以说此次放大镜设计的核心部分，它实现了两种不同的放大功能。
按照用户不同的需求，采用不同的放大算法执行图片放大。
“圆形”部分：
在这个部分里，使用的是最临近点插值算法，满足用户即时放大的需求。
该插值算法的优点在运行效率快，但是缺点也很明显，放大后的图片有的地方像素点不连续，清晰度不是很高。
其中，主要的实现方法如下：
boolMagnifierFilter:
filter（constQImage&
source,QImage&
dest,QRectregion）
for（inti=region.left（）;
i<
region.right（）;
i++）
{
for（intj=region.top（）;
j<
region.bottom（）;
j++）
intx=mMatrixX->
getData（i,j）;
inty=mMatrixY->
//设置（i，j）的像素点
dest.setPixel（i,j,source.pixel（x,y））;
}
}
returntrue;
上述方法实现的功能是调用最临近点插值算法的方法函数，通过索引（x，y）把源图片中相应坐标处的像素点放置到目标图像中，实现图像的放大。
而其中最临近点插值算法的实现方法的核心代码[7]展示如下，
for（inth=0;
h<
mHeight;
h++）
intposition=h*mWidth;
tmpProgress=qreal（h+1）/（qreal）mHeight;
if（tmpProgress<
FloorProgress||\
tmpProgress>
UpProgress）
progressY=mEasingCurve.valueForProgress（tmpProgress）;
valuey=mHeight*progressY;
else
progressY=（progressDived）*\
（tmpProgress-FloorProgress）+progressFromFloor;
for（intw=0;
w<
mWidth;
w++）
tmpProgress=qreal（w+1）/（qreal）mWidth;
FloorProgress||tmpProgress>
UpProgress）{
progressX=mEasingCurve.valueForProgress（tmpProgress）;
valuex=mWidth*progressX;
progressX=（progressDived）*\
（tmpProgress-FloorProgress）+progressFromFloor;
dataX[position+w]=valuex;
dataY[position+w]=valuey;
“方形”部分：
在此部分中，利用双线性插值算法，实现图像的放大要求。
由于双线性插值算法计算时间长，所以满足不了即时性的要求。
但是，该算法放大的图片清晰度高，能够观察细小的变化。
该算法实现的核心代码如下，
voidPicZoom_Bilinear2（constTPixels32Ref&
Dst,constTPixels32Ref&
Src）
if（（0==Dst.width）||（0==Dst.height）
||（0==Src.width）||（0==Src.height））return;
longxrIntFloat_16=（（Src.width）<
<
16）/Dst.width+1;
longyrIntFloat_16=（（Src.height）<
16）/Dst.height+1;
constlongcsDErrorX=-（1<
15）+（xrIntFloat_16>
>
1）;
constlongcsDErrorY=-（1<
15）+（yrIntFloat_16>
longdst_width=Dst.width;
//y0+y*yr>
=0;
y0=csDErrorY=>
y>
=-csDErrorY/yr
longborder_y0=-csDErrorY/yrIntFloat_16+1;
if（border_y0>
=Dst.height）border_y0=Dst.height;
longborder_x0=-csDErrorX/xrIntFloat_16+1;
if（border_x0>
=Dst.width）border_x0=Dst.width;
//y0+y*yr<
=（height-2）=>
y<
=（height-2-csDErrorY）/yr
longborder_y1=（（（Src.height-2）<
16）-csDErrorY）/yrIntFloat_16+1;
if（border_y1<
border_y0）border_y1=border_y0;
longborder_x1=（（（Src.width-2）<
16）-csDErrorX）/xrIntFloat_16+1;
if（border_x1<
border_x0）border_x1=border_x0;
Color32*pDstLine=Dst.pdata;
longSrc_byte_width=Src.byte_width;
longsrcy_16=csDErrorY;
longy;
for（y=0;
y<
border_y0;
++y）
longsrcx_16=csDErrorX;
for（longx=0;
x<
dst_width;
++x）
Bilinear2_Border（Src,srcx_16,srcy_16,&
pDstLine[x]）;
//border
srcx_16+=xrIntFloat_16;
srcy_16+=yrIntFloat_16;
（（UInt8*&
）pDstLine）+=Dst.byte_width;
for（y=border_y0;
border_y1;
++y）
longx;
for（x=0;
border_x0;
//border
unsignedlongv_8=（srcy_16&
0xFFFF）>
8;
Color32*PSrcLineColor=
（Color32*）（（UInt8*）（Src.pdata）+Src_byte_width*（srcy_16>
16））;
for（longx=border_x0;
border_x1;
Color32*PColor0=&
PSrcLineColor[srcx_16>
16];
Color32*PColor1=（Color32*）（（UInt8*）（PColor0）+Src_byte_width）;
Bilinear2_Fast（PColor0,PColor1,
（srcx_16&
8,v_8,&
for（x=border_x1;
B
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