Visual C++数字图像处理

副标题:无

作   者:谢凤英,赵丹培主编

分类号:

ISBN:9787121067488

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简介

《visual c++数字图像处理》将以实践为导向,以实用为目标来介绍这些重要的数字图像处理技术,在介绍数字图像处理技术基础理论及算法原理的同时,重点详细地介绍如何用visual c++编程实现这些典型及常用算法,并结合实际应用,介绍作者所在实验室近年来在研究中总结出来的一些经典案例,尽量做到理论、应用与实际编程的紧密结合,使读者掌握用visual c++进行图像处理编程的基本方法和技巧。  作为一门实用而综合性的边缘学科,图像处理技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强与复原、图像分割、图像的配准以及运动图像分析等。基础性:简单而全面地介绍了图像处理技术中各主要研究内容的理论基础。  实用性:以理论和编程实践相结合的方式介绍了图像处理技术的大部分常用算法。  便捷性:所有算法都在基于mfc的应用程序框架下用c++编程实现,存放在《visual c++数字图像处理》随附的光盘中。这些代码模块性强,读拿拿来即可使用。  时代性:《visual c++数字图像处理》由多年从事数字图像处理数学和科研工作的北航中心近年来的课题研究,内容新颖,反映了当前图像处理技术的发展及时代的需求。

目录

  第1章 Visual C++数字图像编程基础
   1.1 图像、颜色表和色彩空间
   1.1.1 图像
   1.1.2 图像的矩阵表示
   1.1.3 颜色表
   1.1.4 彩色空间
   1.1.5 灰度图像和彩色图像
   1.2 BMP文件结构及其存取
   1.2.1 BMP文件结构
   1.2.2 BMP图像文件的读写
   1.2.3 BMP图像位图数据的访问
   1.2.4 灰度图像的颜色表
   1.3 GDI对象及GDI位图
   1.3.1 从资源中装入GDI位图
   1.3.2 对位图进行伸缩处理
   1.4 设备无关位图(DIB)
   1.4.1 调色板
   1.4.2 DIB访问函数
   1.4.3 面向过程的DIB的读写及访问
   1.4.4 面向对象的DIB的读写及访问——ImgCenterDib类
   1.4.5 使用ImgCenterDib进行图像可视化编程
   1.5 面向对象的图像处理算法实现
   1.5.1 特效显示类SpecialEffectShow的定义
   1.5.2 图像的扫描显示
   1.5.3 图像的滑动显示
   1.5.4 图像的渐进显示
   1.5.5 图像的马赛克显示
   1.6 本章小结
  第2章 图像的灰度变换
   2.1 灰度变换类(GrayTrans)
   2.1.1 灰度变换类(GrayTrans)的定义
   2.1.2 GrayTrans类的构造函数和析构函数
   2.1.3 彩色和灰度格式间的转换
   2.2 灰度的线性变换
   2.2.1 负相变换
   2.2.2 二值化和阈值处理
   2.2.3 分段线性变换
   2.3 灰度的非线性变换
   2.3.1 对数函数非线性变换
   2.3.2 指数函数非线性变换
   2.4 灰度直方图
   2.4.1 直方图类(Histogram)
   2.4.2 编程实现直方图的绘制
   2.4.3 直方图均衡
   2.5 本章小结
  第3章 图像的几何变换
   3.1 几何校正与几何变换
   3.2 几何变换类(GeometryTrans)
   3.2.1 几何变换类(GeometryTrans)的定义
   3.2.2 GeometryTrans类的构造函数和析构函数
  
   3.3 图像的平移
   3.4 图像的转置
   3.5 图像的镜像变换
   3.6 图像的插值算法
   3.7 图像的缩放
   3.8 图像的旋转
   3.8.1 简单角度的旋转
   3.8.2 任意角度的旋转
   3.9 本章小结
  第4章 图像的变换域处理
   4.1 傅里叶变换
   4.1.1 傅里叶变换的理论基础
   4.1.2 二维离散傅里叶变换的性质
   4.1.3 快速傅里叶变换(FFT)
   4.1.4 快速傅里叶变换类(Transform_FFT)
   4.1.5 Transform_FFT类的实现
   4.1.6 傅里叶变换在图像处理中的应用
   4.2 离散余弦变换
   4.2.1 基础理论
   4.2.2 离散余弦变换类(Transform_DCT)的定义
   4.2.3 离散余弦变换类(Transform_DCT)的实现
   4.2.4 离散余弦变换的实验结果
   4.3 图像的小波变换及其应用
   4.3.1 小波变换的基本理论
   4.3.2 尺度函数与小波
   4.3.3 Mallat算法与塔式分解
   4.3.4 图像的多分辨分解与重建
   4.3.5 小波变换类的定义
   4.3.6 小波变换类的实现
   4.3.7 小波在图像去噪中的应用
   4.4 本章小结
  第5章 图像增强处理
   5.1 图像增强类
   5.1.1 图像增强类的定义
   5.1.2 CImgEnhance类的构造函数和析构函数
   5.2 图像中的噪声模型
   5.2.1 噪声来源
   5.2.2 编程实现噪声添加
   5.2.3 编程实现信噪比的计算
   5.3 图像灰度修正
   5.3.1 灰度校正
   5.3.2 其他灰度修正方法
……

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