Visual C++數(shù)字圖像處理典型算法及實(shí)現(xiàn)

第1章　Visual C++數(shù)字圖像編程基礎(chǔ)　1
1.1　數(shù)字圖像處理概述　1
1.2　圖像和調(diào)色板　2
1.2.1　圖像　2
1.2.2　調(diào)色板　3
1.2.3　色彩系統(tǒng)　3
1.2.4　灰度圖　5
1.3　GDI位圖　5
1.3.1　從資源中裝入GDI位圖　6
1.3.2　伸縮位圖　8
1.4　與設(shè)備相關(guān)位圖　9
1.5　設(shè)備無(wú)關(guān)位圖(DIB)　14
1.5.1　BMP文件中DIB的結(jié)構(gòu)　14
1.5.2　DIB訪問(wèn)函數(shù)　17
1.5.3　構(gòu)造DIB類(lèi)　21
1.5.4　使用DIB讀寫(xiě)B(tài)MP文件示例　33
第2章　圖像感知與獲取　48
2.1　視覺(jué)基礎(chǔ)　48
2.1.1　視覺(jué)系統(tǒng)　48
2.1.2　視覺(jué)模型　50
2.2　圖像獲取　52
2.3　圖像采樣　53
2.3.1　確定性圖像場(chǎng)抽樣　53
2.3.2　隨機(jī)圖像取樣　55
2.4　量化　57
2.5　圖像顯示　61
2.5.1　圖案法顯示　61
2.5.2　圖案法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn)　63
2.5.3　隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像　66
2.5.4　隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn)　67
第3章　圖像的點(diǎn)運(yùn)算　72
3.1　灰度直方圖　72
3.1.1　灰度直方圖的定義　72
3.1.2　編程繪制灰度直方圖　73
3.2　灰度的線性變換　83
3.2.1　功能與效果　83
3.2.2　原理與算法　84
3.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　84
3.3　灰度的閾值變換　98
3.3.1　功能與效果　98
3.3.2　原理與算法　98
3.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　99
3.4　灰度的窗口變換　106
3.4.1　功能與效果　106
3.4.2　原理與算法　107
3.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　107
3.5　灰度拉伸　117
3.5.1　功能與效果　117
3.5.2　原理與算法　118
3.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　118
3.6　灰度均衡　131
3.6.1　功能與效果　131
3.6.2　原理與算法　131
3.6.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　132
第4章　圖像的幾何變換　136
4.1　圖像的平移　136
4.1.1　功能與效果　136
4.1.2　原理與算法　137
4.1.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　139
4.2　圖像的鏡像變換　146
4.2.1　功能與效果　146
4.2.2　原理與算法　146
4.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　148
4.3　圖像的轉(zhuǎn)置　153
4.3.1　功能與效果　153
4.3.2　原理與算法　153
4.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　153
4.4　圖像的縮放　157
4.4.1　功能與效果　157
4.4.2　原理與算法　157
4.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　158
4.5　圖像的旋轉(zhuǎn)　163
4.5.1　功能與效果　163
4.5.2　原理與算法　164
4.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　167
4.6　插值算法簡(jiǎn)介　173
4.6.1　最鄰近插值　173
4.6.2　雙線性插值　173
4.6.3　高階插值　179
第5章　圖像的正交變換　180
5.1　傅立葉變換　180
5.1.1　傅立葉變換的基本概念　180
5.1.2　傅立葉變換的性質(zhì)　181
5.1.3　離散傅立葉變換　183
5.1.4　離散傅立葉變換的性質(zhì)　184
5.1.5　快速傅立葉變換　189
5.1.6　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像傅立葉變換　196
5.2　離散余弦變換　203
5.2.1　功能和效果　203
5.2.2　原理和算法　204
5.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像離散余弦變換　207
5.3　沃爾什變換　214
5.3.1　沃爾什函數(shù)　214
5.3.2　沃爾什變換　216
5.3.3　離散沃爾什－哈達(dá)瑪變換　217
5.3.4　快速沃爾什－哈達(dá)瑪變換　217
5.3.5　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像沃爾什－哈達(dá)瑪變換　222
5.4　基于特征向量的變換　230
5.4.1　特征分析　230
5.4.2　主向量分析(PCA)　230
5.4.3　霍特林(Hotelling)變換　231
5.4.4　SVD變換　232
5.4.5　霍特林變換的Visual C++實(shí)現(xiàn)　234
5.5　小波變換　247
5.5.1　連續(xù)小波變換　248
5.5.2　離散小波變換　250
5.5.3　二進(jìn)小波變換　251
5.5.4　小波變換的多分辨率分析　251
5.5.5　Mallat算法　252
5.5.6　小波變換的Visual C++實(shí)現(xiàn)　254
第6章　圖像的增強(qiáng)　269
6.1　圖像的灰度修正　270
6.2　模板操作　270
6.3　圖像的平滑　274
6.3.1　功能與效果　274
6.3.2　原理與算法　274
6.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　274
6.4　中值濾波　285
6.4.1　功能與效果　285
6.4.2　原理與算法　285
6.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　286
6.5　圖像的銳化　294
6.5.1　梯度銳化　294
6.5.2　拉普拉斯銳化　300
6.5.3　高通濾波器　303
6.6　偽彩色和假彩色增強(qiáng)　306
6.6.1　偽彩色和假彩色增強(qiáng)技術(shù)　306
6.6.2　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　307
第7章　數(shù)字圖像腐蝕、膨脹和細(xì)化算法　315
7.1　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)　315
7.1.1　什么是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)　315
7.1.2　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的基本符號(hào)和術(shù)語(yǔ)　315
7.2　圖像腐蝕(Erosion)　317
7.2.1　功能與效果　317
7.2.2　原理與算法　318
7.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　321
7.3　圖像膨脹(Dilation)　330
7.3.1　功能和效果　330
7.3.2　原理和算法　330
7.3.3　腐蝕和膨脹的代數(shù)性質(zhì)　332
7.3.4　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　333
7.4　開(kāi)(Open)運(yùn)算和閉(Close)運(yùn)算　341
7.4.1　功能和效果　341
7.4.2　原理和算法　343
7.4.3　開(kāi)、閉運(yùn)算的代數(shù)性質(zhì)　345
7.4.4　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　346
7.5　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的其他運(yùn)算　360
7.5.1　擊中/擊不中(Hit/Miss)變換　360
7.5.2　細(xì)化(Thinning)　362
7.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　363
第8章　圖像邊緣檢測(cè)、提取及輪廓跟蹤　370
8.1　邊緣檢測(cè)　370
8.1.1　功能與效果　370
8.1.2　原理和算法　373
8.1.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　375
8.2　Hough變換　398
8.2.1　功能與效果　398
8.2.2　原理和算法　399
8.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　400
8.3　輪廓提取與輪廓跟蹤　406
8.3.1　功能與效果　406
8.3.2　原理和算法　407
8.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　408
8.4　種子填充　415
8.4.1　功能與效果　415
8.4.2　原理和算法　416
8.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　418
第9章　圖像分割　429
9.1　圖像分割研究　429
9.1.1　圖像分割定義　429
9.1.2　圖像分割的方法　430
9.2　并行邊界分割　431
9.2.1　邊界檢測(cè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)　432
9.2.2　數(shù)字圖像的邊界檢測(cè)　433
9.2.3　并行邊界分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)　434
9.3　串行邊界分割　453
9.3.1　邊界跟蹤　454
9.3.2　邊界跟蹤的Visual C++實(shí)現(xiàn)　455
9.4　并行區(qū)域分割　460
9.4.1　閾值分割　460
9.4.2　自適應(yīng)閾值選取　462
9.4.3　閾值分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)　463
9.5　串行區(qū)域分割　471
9.5.1　區(qū)域生長(zhǎng)　471
9.5.2　分裂合并　472
9.5.3　區(qū)域生長(zhǎng)的Visual C++實(shí)現(xiàn)　472
9.6　Canny算子　477
9.6.1　Canny算子介紹　478
9.6.2　Canny算子的Visual C++實(shí)現(xiàn)　478
第10章　圖像配準(zhǔn)　498
10.1　圖像配準(zhǔn)理論基礎(chǔ)　498
10.1.1　圖像變換　498
10.1.2　相似性測(cè)度　499
10.1.3　插值　501
10.1.4　最小二乘法　501
10.2　圖像配準(zhǔn)中常用的技術(shù)　502
10.2.1　點(diǎn)映射　502
10.2.2　基于彈性模型的匹配　503
10.2.3　特征空間的選擇　503
10.2.4　相似性測(cè)度的選擇　504
10.2.5　搜索空間和策略的選擇　504
10.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)　504
第11章　圖像復(fù)原　546
11.1　圖像退化的數(shù)學(xué)模型　546
11.1.1　退化系統(tǒng)的基本定義　547
11.1.2　連續(xù)函數(shù)的退化模型　547
11.1.3　離散函數(shù)的退化模型　548
11.2　運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原　551
11.2.1　由勻速直線運(yùn)動(dòng)引起的圖像模糊　551
11.2.2　運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)　553
11.3　非約束復(fù)原　564
11.3.1　非約束復(fù)原的基本方法　564
11.3.2　逆濾波復(fù)原　565
11.3.3　逆濾波復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)　565
11.3.4　維納濾波方法　576
11.3.5　維納濾波的Visual C++實(shí)現(xiàn)　578
11.4　約束復(fù)原　589
第12章　圖像壓縮編碼　590
12.1　圖像壓縮編碼理論基礎(chǔ)　590
12.2　圖像編碼分類(lèi)　592
12.3　霍夫曼(Huffman)編碼　593
12.3.1　霍夫曼編碼理論及算法　593
12.3.2　霍夫曼編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　595
12.4　香農(nóng)－費(fèi)諾(Shannon-Fano)編碼　606
12.4.1　香農(nóng)－費(fèi)諾編碼的理論及算法　606
12.4.2　香農(nóng)－費(fèi)諾碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　606
12.5　算術(shù)編碼　618
12.5.1　算術(shù)編碼的理論及算法　619
12.5.2　算術(shù)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　621
12.6　游程編碼(Run Length Coding)　630
12.6.1　基本原理　630
12.6.2　PCX文件格式及其編碼方法　630
12.6.3　編程實(shí)現(xiàn)PCX文件格式的讀寫(xiě)　632
12.7　位平面編碼　632
12.7.1　位編碼理論　632
12.7.2　位平面編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　634
12.8　預(yù)測(cè)編碼　637
12.8.1　DPCM的基本原理　638
12.8.2　預(yù)測(cè)編碼的類(lèi)型　639
12.8.3　預(yù)測(cè)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　639
12.9　JPEG 2000編碼　654
12.9.1　JPEG 2000概述　654
12.9.2　JPEG 2000圖像編解碼系統(tǒng)　655
12.9.3　JPEG 2000圖像壓縮碼流格式　659