精通Visual C++數(shù)字圖像處理技術(shù)與工程案例

前言

　　隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的高速發(fā)展，計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、圖像檢索、圖像工業(yè)化應(yīng)用等。大部分的高校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)都開設(shè)了計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)課程。很多研究所也在從事這方面的研究。為什么寫本書　　目前進(jìn)行計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像編程的主要工具是Visual c++。雖然其他開發(fā)工具，如Delphi、Visual Basic等也可以進(jìn)行數(shù)字圖像處理，但是在實(shí)現(xiàn)速度以及靈活性方面，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上VisualC++。

內(nèi)容概要

本書是一本詳細(xì)介紹Visual C++數(shù)字圖像編程的書籍。書中通過(guò)大量的綜合性實(shí)例，向讀者展示了如何開發(fā)一套完整的數(shù)字圖像處理應(yīng)用程序。    書中開始介紹了數(shù)字圖像處理的基本技術(shù)和典型應(yīng)用，然后介紹了9個(gè)綜合性的商業(yè)案例，分別是相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)集成數(shù)控技術(shù)、細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)、人臉檢測(cè)系統(tǒng)、車牌定位系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)、牌照自動(dòng)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)人體跟蹤系統(tǒng)等，并提供了相應(yīng)的源代碼文件，便于讀者輕松實(shí)現(xiàn)程序的改編和移植。    本書內(nèi)容實(shí)用、結(jié)構(gòu)清晰、案例豐富，可以作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)計(jì)、畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)用書，同時(shí)也可以作為科研單位、企業(yè)進(jìn)行數(shù)字圖像處理相關(guān)技術(shù)開發(fā)的指導(dǎo)用書。

書籍目錄

第1章  數(shù)字圖像處理技術(shù)    1.1  數(shù)字圖像      1.1.1  單色圖像      1.1.2  灰度圖像      1.1.3  彩色圖像    1.2  Windows顏色和調(diào)色板      1.2.1  視頻卡和調(diào)色板      1.2.2  Windows系統(tǒng)調(diào)色板和邏輯調(diào)色板      1.2.3  Windows的調(diào)色板管理      1.2.4  使用調(diào)色板    1.3  BMP圖像文件      1.3.1  BMP文件格式      1.3.2  Windows中的位圖格式    1.4  DDB位圖      1.4.1  創(chuàng)建CBitmap對(duì)象和加載位圖數(shù)據(jù)      1.4.2  將CBitmap繪制到屏幕上    1.5  DIB位圖      1.5.1  DIB文件格式      1.5.2  DIB訪問(wèn)函數(shù)    1.6  使用Visual C++打開并顯示BMP圖像      1.6.1  CBMPViewerDoc頭文件      1.6.2   瀏覽BMP文件    1.7  圖像的點(diǎn)運(yùn)算      1.7.1  圖像的反色      1.7.2  灰度閾值變換      1.7.3  灰度拉伸      1.7.4  灰度均衡      1.7.5  色轉(zhuǎn)灰度圖      1.7.6  亮度增減      1.7.7  取對(duì)數(shù)      1.7.8  取指數(shù)    1.8  圖像幾何變換技術(shù)      1.8.1  圖像的平移變換      1.8.2  圖像的旋轉(zhuǎn)變換      1.8.3  圖像的鏡像變換      1.8.4  圖像的縮放變換      1.8.5  插值算法簡(jiǎn)介    1.9  圖像的增強(qiáng)技術(shù)      1.9.1  高斯平滑處理      1.9.2  中值濾波      1.9.3  圖像的銳化處理    1.10  邊緣檢測(cè)及輪廓跟蹤技術(shù)      1.10.1  邊緣檢測(cè)算子      1.10.2  Hough變化      1.10.3  輪廓提取      1.10.4  輪廓跟蹤      1.10.5  模板匹配      1.10.6  用Canny算子提取邊緣    1.11  圖像分割技術(shù)      1.11.1  投影法      1.11.2  差影法    1.12  圖像腐蝕、膨脹、細(xì)化算法      1.12.1  圖像的腐蝕      1.12.2  圖像的膨脹      1.12.3  圖像的細(xì)化  第2章  數(shù)字圖像處理典型應(yīng)用    2.1  透明位圖背景上的滾動(dòng)字幕實(shí)例      2.1.1  編程原理      2.1.2  實(shí)例詳解    2.2  滾動(dòng)瀏覽位圖      2.2.1  動(dòng)態(tài)裝載位圖到對(duì)話框      2.2.2  利用滾動(dòng)技術(shù)顯示原始尺寸的位圖      2.2.3  雙緩存技術(shù)防止閃爍    2.3  小波算法的Visual C++實(shí)現(xiàn)      2.3.1  設(shè)計(jì)思路      2.3.2  編程原理      2.3.3  實(shí)例詳解  第3章  相機(jī)自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)    3.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    3.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    3.3  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)      3.3.1  系統(tǒng)硬件平臺(tái)      3.3.2  系統(tǒng)軟件平臺(tái)    3.4  系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)      3.4.1  圖像預(yù)處理      3.4.2  消除光線的影響      3.4.3  消除噪聲的影響      3.4.4  清晰度計(jì)算      3.4.5  反饋控制      3.4.6  程序?qū)崿F(xiàn)  第4章  計(jì)算機(jī)集成數(shù)控技術(shù)    4.1  技術(shù)要點(diǎn)    4.2  基本理論      4.2.1  數(shù)字控制技術(shù)      4.2.2  數(shù)控代碼      4.2.3  CAM知識(shí)      4.2.4  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的理論基礎(chǔ)    4.3  關(guān)鍵技術(shù)和程序?qū)崿F(xiàn)      4.3.1  Windows下的圖像表示和操作      4.3.2  直接加工算法      4.3.3  細(xì)化算法      4.3.4  矢量化算法    4.4  程序?qū)崿F(xiàn)      4.4.1  直接加工      4.4.2  細(xì)化CAM      4.4.3  矢量CAM    4.5  數(shù)控代碼仿真器  第5章  細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)    5.1  血液紅細(xì)胞識(shí)別計(jì)數(shù)系統(tǒng)    5.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    5.3  系統(tǒng)架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)      5.3.1  系統(tǒng)硬件平臺(tái)      5.3.2  系統(tǒng)軟件平臺(tái)      5.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  第6章  人臉檢測(cè)系統(tǒng)    6.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    6.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    6.3  系統(tǒng)架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)      6.3.1  系統(tǒng)硬件平臺(tái)      6.3.2  系統(tǒng)用到的關(guān)鍵技術(shù)      6.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  第7章  車牌定位系統(tǒng)    7.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    7.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    7.3  系統(tǒng)架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)      7.3.1  系統(tǒng)硬件平臺(tái)      7.3.2  系統(tǒng)軟件平臺(tái)      7.3.3  系統(tǒng)中用到的關(guān)鍵技術(shù)      7.3.4  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)      7.3.5  程序效果測(cè)試  第8章  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)    8.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    8.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    8.3  系統(tǒng)中用到的關(guān)鍵技術(shù)    8.4  系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)      8.4.1  系統(tǒng)的硬件平臺(tái)      8.4.2  系統(tǒng)的軟件平臺(tái)    8.5  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)      8.5.1  系統(tǒng)流程圖      8.5.2  圖像數(shù)據(jù)的讀取、保存與屏幕顯示等基本函數(shù)      8.5.3  圖像的預(yù)處理      8.5.4  其他相關(guān)的重要圖像處理技術(shù)      8.5.5  用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識(shí)別      8.5.6  程序總體編程框架      8.5.7  程序使用說(shuō)明、測(cè)試及注意事項(xiàng)  第9章  牌照自動(dòng)識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)    9.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    9.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    9.3  系統(tǒng)架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)      9.3.1  系統(tǒng)硬件平臺(tái)      9.3.2  系統(tǒng)軟件平臺(tái)    9.4  牌照識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)與算法      9.4.1  車輛圖像采集      9.4.2  牌照區(qū)域提取      9.4.3  牌照?qǐng)D像二值化      9.4.4  牌照字符分割      9.4.5  牌照字符識(shí)別（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）      9.4.6  車輛視頻檢測(cè)    9.5  系統(tǒng)中其他關(guān)鍵技術(shù)與算法  第10章  運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)    10.1  運(yùn)動(dòng)判定系統(tǒng)    10.2  系統(tǒng)基本技術(shù)要求    10.3  系統(tǒng)架構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)      10.3.1  硬件系統(tǒng)平臺(tái)      10.3.2  系統(tǒng)用到的關(guān)鍵技術(shù)      10.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  第11章  運(yùn)動(dòng)人體跟蹤系統(tǒng)    11.1  系統(tǒng)簡(jiǎn)介    11.2  系統(tǒng)應(yīng)用范圍及意義      11.2.1  視頻監(jiān)控      11.2.2  人機(jī)界面      11.2.3  運(yùn)動(dòng)診斷與辨別    11.3  系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)      11.3.1  系統(tǒng)的硬件平臺(tái)      11.3.2  系統(tǒng)的軟件平臺(tái)    11.4  人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤理論概述      11.4.1  運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)      11.4.2  運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤    11.5  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)      11.5.1  系統(tǒng)流程圖      11.5.2  讀取與屏幕顯示等基本函數(shù)      11.5.3  人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)部分的理論簡(jiǎn)介和基本函數(shù)      11.5.4  運(yùn)動(dòng)區(qū)域分析部分的理論簡(jiǎn)介和基本函數(shù)

章節(jié)摘錄

　　第1章　數(shù)字圖像處理技術(shù)　　傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)只能處理文字、數(shù)字或是簡(jiǎn)單的圖形。隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展和更新，計(jì)算機(jī)處理圖形圖像的能力大大增強(qiáng)。以前要用大型圖形工作站來(lái)運(yùn)行的圖形應(yīng)用軟件，或是生成特殊的文件格式，及對(duì)圖形做各種復(fù)雜的處理和轉(zhuǎn)換，如今，很普遍的家用電腦就可以勝任，通過(guò)Photoshop、CorelDRAW、3ds MAX等軟件輕松做出精美的圖片或是逼真的三維物體?！　≡诋?dāng)今信息社會(huì)，以多媒體為代表的信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生的影響愈來(lái)愈明顯，愈來(lái)愈重要。多媒體的發(fā)展和應(yīng)用，極大地推動(dòng)了諸多產(chǎn)業(yè)的相互滲透和飛速發(fā)展，逐步改變了整個(gè)人類社會(huì)的工作結(jié)構(gòu)和生活方式?！　∷^多媒體，即多種信息媒介，通常包括文本、圖形、影像、聲音、視頻和動(dòng)畫等。可以看出，多媒體的應(yīng)用在很大程度上依賴于豐富多彩的圖形和圖像。也就是說(shuō)，圖形圖像技術(shù)的飛速發(fā)展也將是必然趨勢(shì)。　　1.1　數(shù)字圖像　　圖像由柵格點(diǎn)（像素點(diǎn)）組成，每點(diǎn)的顏色（亮度或者顏色值）都單獨(dú)記錄。由于利用柵格數(shù)據(jù)點(diǎn)映射圖像中的像素點(diǎn)，因此又名位圖，其中位圖區(qū)域中數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置即為對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的位置?！　?.1.1 單色圖像　　圖像都具有顏色，單色圖像一般由黑色和白色組成，圖像中每個(gè)像素點(diǎn)都用單獨(dú)一位進(jìn)行描述：1表示該點(diǎn)為黑色，0表示該點(diǎn)為白色。當(dāng)然，也可以用1表示該點(diǎn)為白色，而0表示該點(diǎn)為黑色。典型的單色圖像如掃描文檔等?！　?.1.2灰度圖像　　很多的非彩色圖像用單色不能表達(dá)圖像的真實(shí)視覺效果，這時(shí)用灰度來(lái)表達(dá)。當(dāng)在不支持彩色的顯示設(shè)備上顯示彩色圖像時(shí)，一般需要利用相應(yīng)的灰度圖像對(duì)其進(jìn)行近似處理，因此灰度圖像是經(jīng)常使用到的一種圖像表示方式。

編輯推薦

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