Visual C++數(shù)字圖像獲取、處理及實(shí)踐應(yīng)用

第1章 位圖基礎(chǔ)知識(shí) 
1.1 引言 
1.2 數(shù)字圖像的基本概念 
1.3 顏色和調(diào)色板 
1.3.1 顏色 
1.3.2 調(diào)色板的基本概念 
1.3.3 調(diào)色板的操作 
1.4 與設(shè)備相關(guān)位圖 
1.5 與設(shè)備無(wú)關(guān)的位圖 
1.5.1 DIB位圖的結(jié)構(gòu) 
1.5.2 Win32 SDK DIB位圖操作函數(shù) 
1.5.3 自定義DIB位圖函數(shù) 
第2章 構(gòu)造CDib類(lèi) 
2.1 CDib類(lèi)的總體設(shè)計(jì) 
2.1.1 CDib類(lèi)的基本功能 
2.1.2 CDib類(lèi)基本操作函數(shù) 
2.2 基于CDib類(lèi)的其他操作函數(shù) 
第3章 圖像感知與獲取 
3.1 視覺(jué)基礎(chǔ) 
3.1.1 視覺(jué)系統(tǒng) 
3.1.2 視覺(jué)模型 
3.2 圖像獲取
3.3 圖像采樣 
3.3.1 確定性圖像場(chǎng)抽樣 
3.3.2 隨機(jī)圖像取樣 
3.4 量化 
3.5 圖像顯示
3.5.1 圖案法顯示
3.5.2 圖案法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn)
3.5.3 隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像 
3.5.4 隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
第4章 圖像增強(qiáng)
4.1 對(duì)比度增強(qiáng)
4.1.1 灰度變換法
4.1.2 直方圖修整法
4.1.3 Visual C++編程實(shí)現(xiàn) 
4.2 圖像平滑 
4.2.1 模板操作 
4.2.2 圖像平滑技術(shù) 
4.2.3 Visual C++編程實(shí)現(xiàn) 
4.3 圖像銳化 
4.3.1 微分方法 
4.3.2 高通濾波方法 
4.3.3 Visual C++編程實(shí)現(xiàn) 
4.4 偽彩色和假彩色增強(qiáng) 
4.4.1 偽彩色和假彩色增強(qiáng)技術(shù) 
4.4.2 Visual C++編程實(shí)現(xiàn) 
第5章 圖像復(fù)原 
5.1 圖像退化的數(shù)學(xué)模型 
5.1.1 退化系統(tǒng)的基本定義 
5.1.2 連續(xù)函數(shù)的退化模型 
5.1.3 離散函數(shù)的退化模型 
5.2 運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原
5.2.1 由勻速直線運(yùn)動(dòng)引起的圖像模糊
5.2.2 運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)
5.3 非約束復(fù)原
5.3.1 非約束復(fù)原的基本方法
5.3.2 逆濾波復(fù)原
5.3.3 逆濾波復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)
5.3.4 維納濾波方法 
5.3.5 維納濾波的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
5.4 約束復(fù)原 
第6章 圖像處理中的正交變換 
6.1 傅立葉變換 
6.1.1 傅立葉級(jí)數(shù) 
6.1.2 連續(xù)變量的傅立葉變換及其性質(zhì) 
6.1.3 離散傅立葉變換及其性質(zhì) 
6.1.4 快速傅立葉變換 
6.1.5 二維圖像的快速傅立葉變換 
6.1.6 二維圖像快速傅立葉變換的Visual C++程序?qū)崿F(xiàn) 
6.2 離散余弦變換（DCT） 
6.2.1 離散余弦變換定義 
6.2.2 離散余弦變換的計(jì)算 
6.2.3 離散余弦變換的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
6.3 沃爾什變換 
6.3.1 沃爾什函數(shù) 
6.3.2 離散沃爾什變換
6.3.3 快速沃爾什變換 
6.3.4 沃爾什－哈達(dá)瑪變換的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
6.4 基于特征向量的變換
6.4.1 特征分析
6.4.2 主向量分析（PCA）
6.4.3 霍特林（Hotelling）變換
6.4.4 SVD變換 
6.4.5 霍特林變換的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
6.5 小波變換
6.5.1 連續(xù)小波變換
6.5.2 離散小波變換
6.5.3 二進(jìn)小波變換
6.5.4 小波變換的多分辨率分析
6.5.5 Mallat算法
6.5.6 小波變換的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
第7章 圖像壓縮編碼
7.1 圖像壓縮編碼理論基礎(chǔ)
7.2 圖像編碼分類(lèi) 
7.3 霍夫曼（Huffman）編碼 
7.3.1 霍夫曼編碼理論及算法 
7.3.2 霍夫曼編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
7.4 香農(nóng)－費(fèi)諾（Shannon-Fano）編碼 
7.4.1 香農(nóng)－費(fèi)諾編碼的理論及算法 
7.4.2 香農(nóng)－費(fèi)諾碼的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
7.5 算術(shù)編碼
7.5.1 算術(shù)編碼的理論及算法 
7.5.2 算術(shù)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
7.6 游程編碼（Run Length Coding）
7.6.1 基本原理
7.6.2 PCX文件格式及其編碼方法 
7.6.3 編程實(shí)現(xiàn)PCX文件格式的讀寫(xiě) 
7.7 位平面編碼 
7.7.1 位編碼理論 
7.7.2 位平面編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
7.8 預(yù)測(cè)編碼 
7.8.1 DPCM的基本原理 
7.8.2 預(yù)測(cè)編碼的類(lèi)型
7.8.3 預(yù)測(cè)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)
7.9 JPEG 2000編碼 
7.9.1 JPEG 2000概述 
7.9.2 JPEG 2000圖像編解碼系統(tǒng) 
7.9.3 JPEG 2000圖像壓縮碼流格式
第8章 圖像配準(zhǔn)
8.1 圖像配準(zhǔn)理論基礎(chǔ)
8.1.1 圖像變換
8.1.2 相似性測(cè)度
8.1.3 插值 
8.1.4 最小二乘法 
8.2 圖像配準(zhǔn)中常用的技術(shù) 
8.2.1 點(diǎn)映射 
8.2.2 基于彈性模型的匹配 
8.2.3 特征空間的選擇 
8.2.4 相似性測(cè)度的選擇 
8.2.5 搜索空間和策略的選擇 
8.3 Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn) 
第9章 目標(biāo)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 
9.1 靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 
9.1.1 背景恢復(fù) 
9.1.2 基于靜止背景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取 
9.2 運(yùn)動(dòng)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 
9.2.1 光流方法 
9.2.2 全局運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè) 
9.2.3 基于塊的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法 
9.3 Visual C++編程實(shí)現(xiàn) 
第10章 圖像形狀特征分析 
10.1 圖像的矩 
10.1.1 矩的定義 
10.1.2 Visual C++編程求圖像的矩
10.2 圖像的空穴檢出 
10.2.1 定義及算法 
10.2.2 空穴檢出的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
10.3 圖像的骨架檢出 
10.3.1 圖像的市街區(qū)距離 
10.3.2 圖像骨架提取的Visual C++實(shí)現(xiàn) 
10.4 輪廓提取
10.4.1 基本概念
10.4.2 Visual C++實(shí)現(xiàn)
第11章 圖像分割 
11.1 圖像分割研究 
11.1.1 圖像分割定義 
11.1.2 圖像分割的方法 
11.2 并行邊界分割
11.2.1 邊界檢測(cè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
11.2.2 數(shù)字圖像的邊界檢測(cè)
11.2.3 并行邊界分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)
11.3 串行邊界分割
11.3.1 邊界跟蹤
11.3.2 邊界跟蹤的Visual C++實(shí)現(xiàn)
11.4 并行區(qū)域分割 
11.4.1 閾值分割 
11.4.2 自適應(yīng)閾值選取
11.4.3 閾值分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)
11.5 串行區(qū)域分割
11.5.1 區(qū)域生長(zhǎng)
11.5.2 分裂合并
11.5.3 區(qū)域生長(zhǎng)的Visual C++實(shí)現(xiàn)
11.6 Canny算子
11.6.1 Canny算子介紹
11.6.2 Canny算子的Visual C++實(shí)現(xiàn)
第12章 圖像的模式識(shí)別 
12.1 圖像匹配 
12.1.1 模板匹配 
12.1.2 其他快速匹配方法
12.2 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別 
12.2.1 決策理論方法 
12.2.2 統(tǒng)計(jì)分類(lèi)法
12.2.3 特征的提取和選擇 
12.3 線性分類(lèi)器 
12.3.1 Fisher判別準(zhǔn)則 
12.4 Visual C++編程實(shí)現(xiàn)