Visual C++數字圖像處理技術詳解（簡體書）

本書以數字圖像處理技術為主線，全面地介紹在Visual C++環境下進行數字圖像處理程序設計的方法，內容涵蓋了數字圖像的變換、增強、復原、重建、形態學處理、分割、匹配、壓縮編碼、特效處理等，各種方法均給出基本原理、典型算法、Visual C++源碼及綜合應用案例。同時，本書還介紹了Visual C++與VTK、OpenCV和MATLAB等開發平臺相結合進行數字圖像處理的程序設計技術。 本書內容全面，講解深入淺出，層次分明，注重知識的系統性、針對性和先進性，注重理論結合實踐，培養工程應用能力。另外，本書配套光盤中有綜合實例的完整源程序，便于學習和在實際開發中使用。 本書適合數字圖像處理與分析、計算機視覺和多媒體信息處理等相關領域的研究人員、工程技術人員、教師和學生作為技術參考手冊使用，也適合數字圖像處理程序設計初學者作為教材使用。

前言
第一篇 數字圖像處理編程基礎
第1章 Visual C++圖像處理基礎 1
1.1 Visual C++概述 1
1.2 數字圖像處理的研究內容及應用領域 2
1.3 顏色模式和調色板 4
1.3.1 顏色模式 4
1.3.2 Windows調色板 6
1.4 數字圖像文件格式 11
1.4.1 BMP文件格式 11
1.4.2 其他文件格式 13
1.5 使用Visual C++處理數字圖像的基本方法 18
1.5.1 使用GDI+處理數字圖像 18
1.5.2 使用DIB處理數字圖像 22
1.5.3 使用自定義類CDib處理數字圖像 26
1.6 綜合實例—圖像瀏覽器 37
1.7 實踐拓展 42
第二篇 數字圖像處理核心技術
第2章 圖像幾何變換 45
2.1 圖像位置變換 45
2.1.1 圖像平移 46
2.1.2 圖像旋轉 49
2.1.3 圖像鏡像 54
2.1.4 圖像轉置 58
2.2 圖像尺度變換 60
2.2.1 圖像縮放 60
2.2.2 插值算法 64
2.3 綜合實例—魔鏡 70
2.4 實踐拓展 83
第3章 圖像正交變換 85
3.1 基本正交變換 85
3.1.1 離散傅里葉變換 85
3.1.2 離散余弦變換 95
3.1.3 離散沃爾什變換 99
3.2 特徵變換 105
3.2.1 K-L變換 105
3.2.2 SVD變換 110
3.2.3 小波變換 115
3.3 綜合實例—特徵提取 123
3.4 實踐拓展 130
第4章 圖像增強 132
4.1 灰度變換增強 132
4.1.1 線性灰度增強 132
4.1.2 分段線性灰度增強 134
4.1.3 非線性灰度增強 136
4.2 直方圖增強 138
4.2.1 直方圖統計 138
4.2.2 直方圖均衡化 140
4.2.3 直方圖規定化 142
4.3 圖像平滑 145
4.3.1 鄰域平均法 145
4.3.2 加權平均法 147
4.3.3 選擇式掩膜平滑 149
4.3.4 中值濾波法 154
4.4 圖像銳化 156
4.4.1 梯度銳化 156
4.4.2 拉普拉斯掩膜銳化 158
4.5 頻域增強 161
4.5.1 低通濾波 162
4.5.2 高通濾波 165
4.5.3 帶阻濾波 167
4.5.4 同態濾波 168
4.6 彩色增強 168
4.6.1 真彩色增強 168
4.6.2 假彩色增強 169
4.6.3 偽彩色增強 169
4.7 綜合實例—照片處理器 170
4.8 實踐拓展 177
第5章 圖像復原 178
5.1 圖像退化模型 178
5.2 線性復原 178
5.2.1 無約束逆濾波 179
5.2.2 有約束維納濾波 182
5.2.3 有約束最小平方濾波 185
5.2.4 運動模糊圖像復原 189
5.3 非線性復原 194
5.3.1 最大后驗復原 194
5.3.2 最大熵復原 199
5.3.3 投影復原 204
5.4 盲目復原與幾何復原 207
5.4.1 盲目圖像復原 207
5.4.2 圖像幾何畸變的校正 211
5.5 綜合實例—模糊照片復原 214
5.6 實踐拓展 217
第6章 圖像重建 219
6.1 圖像重建與可視化工具VTK 219
6.1.1 圖像重建 219
6.1.2 可視化工具VTK 219
6.2 VTK的安裝與配置 222
6.2.1 安裝前的準備 223
6.2.2 開始實施安裝 223
6.2.3 Visual Studio 2005環境的配置 226
6.2.4 測試開發環境 228
6.3 傳統重建算法 229
6.3.1 傅里葉反投影重建 229
6.3.2 卷積反投影重建 231
6.3.3 代數重建 232
6.3.4 超分辨率重建 233
6.4 三維重建數據可視化 233
6.4.1 三維圖像的面繪制 234
6.4.2 三維圖像的體繪制 237
6.5 綜合實例—CT圖像重建 239
6.6 實踐拓展 243
第7章 形態學處理 245
7.1 形態學基本概念 245
7.2 二值圖像形態學處理 246
7.2.1 圖像腐蝕 246
7.2.2 圖像膨脹 249
7.2.3 開運算和閉運算 251
7.2.4 擊中擊不中變換 254
7.2.5 骨架提取 257
7.3 灰度圖像形態學處理 260
7.3.1 灰值腐蝕和膨脹 260
7.3.2 灰值開運算和閉運算 265
7.3.3 灰值形態學梯度 268
7.3.4 Top-Hat變換 269
7.4 綜合實例—白細胞檢測 271
7.5 實踐拓展 275
第8章 圖像分割 276
8.1 邊緣檢測法 276
8.1.1 Roberts算子 276
8.1.2 Sobel算子 278
8.1.3 Prewitt算子 281
8.1.4 Krisch算子 282
8.1.5 Laplacian算子 287
8.1.6 Gauss-Laplacian算子 289
8.2 閾值分割法 290
8.2.1 最大方差閾值分割 291
8.2.2 自適應閾值分割 293
8.3 邊界分割法 296
8.3.1 輪廓提取 296
8.3.2 邊界跟蹤 298
8.4 其他分割法 301
8.4.1 區域生長法 301
8.4.2 彩色分割法 303
8.4.3 分水嶺分割法 306
8.4.4 水平集分割法 310
8.5 綜合實例—指紋提取 313
8.6 實踐拓展 316
第9章 圖像匹配 318
9.1 基於像素的匹配 318
9.1.1 歸一化積相關灰度匹配 318
9.1.2 序貫相似性檢測法匹配 322
9.2 基於特徵的匹配 327
9.2.1 不變矩匹配法 327
9.2.2 距離變換匹配法 332
9.2.3 最小均方誤差匹配法 340
9.3 綜合實例—遙感圖像匹配 346
9.4 實踐拓展 355
第三篇 數字圖像媒體處理技術
第10章 圖像壓縮編碼 357
10.1 無損壓縮 357
10.1.1 Huffman編碼 358
10.1.2 Shannon-Fano編碼 364
10.1.3 算術編碼 371
10.1.4 游程編碼 378
10.1.5 線性預測編碼 378
10.1.6 位平面編碼 379
10.2 有損壓縮 382
10.2.1 有損預測編碼 382
10.2.2 變換編碼 390
10.3 JPEG 2000編碼 392
10.3.1 JPEG 2000 概述 392
10.3.2 JPEG 2000編碼過程 393
10.3.3 JPEG 2000 圖像壓縮碼流格式 397
10.4 綜合實例—圖像編碼解碼器 399
10.5 實踐拓展 405
第11章 圖像特效 406
11.1 顯示特效 406
11.1.1 掃描特效 407
11.1.2 移動特效 408
11.1.3 百葉窗特效 410
11.1.4 柵條特效 411
11.1.5 馬賽克特效 414
11.1.6 雨滴特效 415
11.2 濾鏡效果 416
11.2.1 底片效果 416
11.2.2 雕刻效果 417
11.2.3 黑白效果 419
11.2.4 霧化效果 421
11.2.5 素描效果 423
11.3 綜合實例—圖像特效編輯器 425
11.4 實踐拓展 440
第四篇 數字圖像編程高級應用
第12章 Visual C++結合OpenCV編程 443
12.1 OpenCV概述 443
12.2 OpenCV編程環境 445
12.2.1 OpenCV的獲取 445
12.2.2 OpenCV的安裝和Visual C++的配置 446
12.3 OpenCV編程基礎 448
12.3.1 OpenCV編程規範 448
12.3.2 OpenCV基礎數據結構 451
12.3.3 OpenCV動態數據結構 457
12.3.4 OpenCV常用函數 462
12.3.5 在Visual C++環境下使用OpenCV 477
12.4 綜合實例—人臉檢測 478
12.5 實踐拓展 480
第13章 Visual C++結合MATLAB編程 482
13.1 MATLAB概述 482
13.2 MATLAB圖像處理 482
13.2.1 MATLAB程序設計基礎 483
13.2.2 MATLAB圖像處理工具箱 486
13.2.3 Simulink視頻和圖像處理模塊 489
13.3 在Visual C++中調用MATLAB 490
13.3.1 使用MATLAB引擎 490
13.3.2 使用MATLAB編譯器 497
13.3.3 使用MATCOM 504
13.3.4 在VC中調用Simulink模型 510
13.4 綜合實例—運動物體跟蹤 515
13.5 實踐拓展 522
第14章 車牌識別系統綜合應用 524
14.1 車牌識別系統概述 524
14.2 車牌識別系統架構 524
14.2.1 系統硬件平臺 524
14.2.2 系統軟件平臺 525
14.3 車牌定位 526
14.3.1 車輛圖像采集與預處理 526
14.3.2 車牌區域定位 529
14.4 字符分割 531
14.4.1 圖像二值化 531
14.4.2 傾斜校正 531
14.4.3 分割字符 532
14.5 車牌識別 534
14.5.1 字符特徵提取 534
14.5.2 分類器設計 535
14.5.3 字符識別 544
14.6 實踐拓展 545
參考文獻 546