C#數(shù)字圖像處理算法典型實例

前言

　　圖像處理是對圖像進行分析、加工和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理在很多情況下是指數(shù)字圖像處理。圖像處理是信號處理的子類，另外它與計算機科學、人工智能等領域也有密切的關系。自從20世紀60年代以來，數(shù)字圖像處理的理論和方法不斷完善，已經(jīng)在宇宙探測、遙感、生物醫(yī)學、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事、公安、辦公自動化、視頻和多媒體系統(tǒng)等領域得到了廣泛應用，并顯示出廣闊的應用前景，它已成為計算機科學、信息科學、生物學、醫(yī)學等學科研究的熱點?！　榱藢崿F(xiàn)和開發(fā)數(shù)字圖像處理的算法，目前主流的應用軟件是C++。在過去的二三十年間，C++已經(jīng)成為在商業(yè)軟件的開發(fā)領域中使用最廣泛的語言。數(shù)字圖像處理可以被看成是二維數(shù)組的運算，應用C++來完成正是利用了c++的靈活多變、快速高效的運行能力和面向對象的編程思想等優(yōu)點。　　然而C++在給程序員帶來靈活性的同時，也犧牲了開發(fā)效率。用C++開發(fā)應用程序往往需要較長的時間，用它來編寫數(shù)字圖像處理算法尤其如此。對于初學者來說，既要精通圖像處理的各種算法，又要熟練掌握該種語言的語法結構，似乎是一件很難的事情。盡管有各種相關書籍可以參考，但對于不是很精通C++的人來說，仍然會感到一頭霧水，無從下手。C++（尤其是VisualC++）指針的運用、各種自定義的數(shù)據(jù)類型、函數(shù)之間的相互調用、程序的流程走向等問題，始終困擾他們。即使熟悉圖像處理的算法，有時也無法用C++順利地編寫出程序來，不能直觀地看出圖像處理的效果，更進一步地影響了繼續(xù)研究數(shù)字圖像處理算法的信心。

內容概要

本書精選數(shù)字圖像處理領域中的一些應用實例，以理論和實踐相結合的方式，系統(tǒng)地介紹了如何使用C#進行數(shù)字圖像處理。     全書共11章，分別講述了圖像的點運算、幾何運算、數(shù)學形態(tài)學圖像處理方法、頻率變換、圖像平滑與去噪、邊緣檢測、圖像分割、圖像壓縮編碼和彩色圖像處理等相關技術。本書的光盤中附有相關章節(jié)的實現(xiàn)代碼，可供廣大的讀者參考、閱讀。     本書內容豐富，敘述詳細，實用性強，適合于數(shù)字圖像處理工作者閱讀參考。

書籍目錄

第1章 緒論　1.1 數(shù)字圖像處理概述　1.2 C#概述　　1.2.1 C#特點　　1.2.2 WinForm編程　　1.2.3 GDI+　1.3 補充說明第2章 C#數(shù)字圖像處理的3種方法　2.1 C#圖像處理基礎　　2.1.1 Bitmap類　　2.1.2 BitmapData類　　2.1.3 Graphics類　2.2 彩色圖像灰度化　2.3 彩色圖像灰度化編程實例　　2.3.1 使用圖像　　2.3.2 圖像處理的3種方法　2.4 小結第3章 點運算及直方圖　3.1 灰度直方圖　　3.1.1 灰度直方圖定義　　3.1.2 灰度直方圖編程實例　3.2 線性點運算　　3.2.1 線性點運算定義　　3.2.2 線性點運算編程實例　3.3 全等級直方圖灰度拉伸　　3.3.1 灰度拉伸定義　　3.3.2 灰度拉伸編程實例　3.4 直方圖均衡化　　3.4.1 直方圖均衡化定義　　3.4.2 直方圖均衡化編程實例　3.5 直方圖匹配　　3.5.1 直方圖匹配定義　　3.5.2 直方圖匹配編程實例　3.6 小結第4章 幾何運算　4.1 圖像平移　　4.1.1 圖像平移定義　　4.1.2 圖像平移編程實例　4.2 圖像鏡像　　4.2.1 圖像鏡像變換定義　　4.2.2 圖像鏡像編程實現(xiàn)　4.3 圖像縮放　　4.3.1 圖像縮放定義　　4.3.2 灰度插值法　　4.3.3 圖像縮放編程實例　4.4 圖像旋轉　　4.4.1 圖像旋轉定義　　4.4.2 圖像旋轉編程實現(xiàn)　4.5 小結第5章 數(shù)學形態(tài)學圖像處理　5.1 圖像腐蝕運算　　5.1.1 圖像腐蝕運算定義　　5.1.2 圖像腐蝕運算編程實例　5.2 圖像膨脹運算　　5.2.1 圖像膨脹運算定義　　5.2.2 圖像膨脹運算編程實例　5.3 圖像開運算與閉運算　　5.3.1 圖像開運算與閉運算定義　　5.3.2 圖像開運算編程實例　　5.3.3 圖像閉運算編程實例　5.4 擊中擊不中變換　　5.4.1 擊中擊不中變換定義　　5.4.2 擊中擊不中變換編程實例　5.5 小結第6章 頻率變換　6.1 二維離散傅里葉變換　6.2 快速傅里葉變換　　6.2.1 快速傅里葉變換概述　　6.2.2 快速傅里葉變換編程實例　6.3 幅度圖像和相位圖像　6.4 頻率成分濾波　　6.4.1 頻率成分濾波原理　　6.4.2 頻率成分濾波編程實例　6.5 頻率方位濾波　　6.5.1 頻率方位濾波原理　　6.5.2 頻率方位濾波編程實例　6.6 小結第7章 圖像平滑與去噪　7.1 噪聲模型　　7.1.1 噪聲概述　　7.1.2 噪聲模型編程實例　7.2 均值濾波與中值濾波　　7.2.1 均值濾波與中值濾波原理　　7.2.2 均值濾波與中值濾波編程實例　7.3 灰度形態(tài)學濾波　　7.3.1 灰度形態(tài)學原理　　7.3.2 灰度形態(tài)學去噪原理　　7.3.3 灰度形態(tài)學去噪編程實現(xiàn)　7.4 小波變換去噪　　7.4.1 小波變換概述　　7.4.2 小波變換去噪原理　　7.4.3 小波變換去噪編程實例　7.5 高斯低通濾波　　7.5.1 高斯低通濾波原理　　7.5.2 高斯低通濾波編程實例　7.6 統(tǒng)計濾波　　7.6.1 統(tǒng)計濾波原理　　7.6.2 統(tǒng)計濾波編程實例　7.7 小結第8章 邊緣檢測　8.1 模板算子法　　8.1.1 模板算子法原理　　8.1.2 模板算子法編程實例　8.2 高斯算子　　8.2.1 高斯算子原理　　8.2.2 高斯算子編程實例　8.3 Canny算子　　8.3.1 Canny邊緣檢測原理　　8.3.2 Canny算子編程實例　8.4 形態(tài)學邊緣檢測　　8.4.1 形態(tài)學邊緣檢測原理　　8.4.2 形態(tài)學邊緣檢測編程實例　8.5 小波變換邊緣檢測　　8.5.1 小波變換邊緣檢測原理　　8.5.2 小波變換邊緣檢測編程實例　8.6 金字塔方法　　8.6.1 金字塔方法原理　　8.6.2 金字塔方法編程實例　8.7 小結第9章 圖像分割　9.1 Hough變換　　9.1.1 Hough變換原理　　9.1.2 Hough變換編程實例　9.2 閾值法　　9.2.1 自動閾值選擇法原理　　9.2.2 閾值分割法編程實例　9.3 特征空間聚類法　　9.3.1 K-均值聚類法原理　　9.3.2 ISODATA聚類法原理　　9.3.3 特征空間聚類法編程實例　9.4 松弛迭代法　　9.4.1 松弛迭代法原理　　9.4.2 松弛迭代法編程實例　9.5 小結第10章 圖像壓縮編碼　10.1 哈夫曼編碼　　10.1.1 哈夫曼編碼原理　　10.1.2 哈夫曼編碼編程實例　10.2 香農(nóng)編碼　　10.2.1 香農(nóng)編碼原理　　10.2.2 香農(nóng)編碼編程實例　10.3 香農(nóng)-弗諾編碼　　10.3.1 香農(nóng)-弗諾編碼原理　　10.3.2 香農(nóng)-弗諾編碼編程實例　10.4 行程編碼　　10.4.1 行程編碼原理　　10.4.2 行程編碼編程實例　10.5 LZW編碼　　10.5.1 LZW編碼原理　　10.5.2 LZW編碼編程實例　10.6 預測編碼　　10.6.1 DPCM原理　　10.6.2 預測編碼編程實例　10.7 傅里葉變換編碼　　10.7.1 傅里葉變換編碼原理　　10.7.2 傅里葉變換編碼編程實例　10.8 小波變換編碼　　10.8.1 小波變換編碼原理　　10.8.2 小波變換編碼編程實例　10.9 小結第11章 彩色圖像處理　11.1 彩色空間　　11.1.1 RGB彩色空間和HSI彩色空間　　11.1.2 彩色空間轉換編程實例　　11.1.3 彩色空間分量調整編程實例　11.2 偽彩色處理　　11.2.1 偽彩色處理原理　　11.2.2 偽彩色處理編程實例　11.3 彩色圖像直方圖均衡化　　11.3.1 彩色圖像直方圖均衡化原理　　11.3.2 彩色圖像直方圖均衡化編程實例　11.4 彩色圖像平滑處理　　11.4.1 彩色圖像平滑處理原理　　11.4.2 彩色圖像平滑處理編程實例　11.5 彩色圖像銳化處理　　11.5.1 彩色圖像銳化處理原理　　11.5.2 彩色圖像銳化處理編程實例　11.6 彩色圖像邊緣檢測　　11.6.1 彩色圖像邊緣檢測原理　　11.6.2 彩色圖像邊緣檢測編程實例　11.7 彩色圖像分割　　11.7.1 彩色圖像分割原理　　11.7.2 彩色圖像分割編程實例　11.8 小結參考文獻

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒論　　1.1　數(shù)字圖像處理概述　　盡管最近十幾年來，數(shù)字計算機和通信技術并沒有十分重大的突破，但人們還是懷著極大的熱情關注信息技術這一領域。這是因為越來越便宜的個人電腦及互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，使人們獲得了海量的及時信息。而大多數(shù)的這類信息都被設計成更容易理解的可視的形式，如文本、圖像和多媒體。　　圖像處理就是對圖像進行分析和處理的一門很有趣也很重要的學科，它無處不在，從電視到CT，從攝像到印刷，從機器人到遙感，可以說，數(shù)字圖像處理技術已經(jīng)從工業(yè)領域、實驗室走向商業(yè)領域、藝術領域及辦公室，甚至走向了人們的日常生活。之所以圖像信息在我們生活中幾乎所有領域都扮演著重要的角色，那是由于圖像的直觀、易懂、存儲方便和信息量大等特點所決定的?！　∫话銇碇v，根據(jù)對圖像處理的不同目的，數(shù)字圖像處理可以分為3類。　　改善圖像質量：如進行圖像的亮度和顏色變換，增強和抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以提高圖像的視覺效果?！　√崛D像特征：被提取的特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊緣特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓撲特征和關系結構等，從而為分析圖像提供便利?！　〈鎯鬏攬D像信息：對圖像數(shù)據(jù)進行變換、編碼和壓縮?！　?.2　C#既述　　1.2.1　C#特點　　C#（CSharp）是由微軟公司所開發(fā)的一種面向對象，且運行于．NET Framework之上的高級程序設計語言。C#看似基于C++寫成，但又融入其他語言如Delphi、Java、VisualBasic等。

編輯推薦

　　《C#數(shù)字圖像處理算法典型實例》特色：　　48種典型算法，涵蓋C#數(shù)字圖像處理的常用領域，50個典型實例，詳細講解其實現(xiàn)過程和實現(xiàn)效果，附贈《C#數(shù)字圖像處理算法典型實例》全部源代碼，可直接用于工程實踐?！　　禖#數(shù)字圖像處理算法典型實例》詳細講解了C#數(shù)字圖像處理的常用算法。

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