精通Visual C++數(shù)字圖像處理典型算法及實(shí)現(xiàn)（第2版）

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)　4
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　10
1.5　設(shè)備無(wú)關(guān)位圖(DIB)　15
1.5.1　BMP文件中DIB的結(jié)構(gòu)　16
1.5.2　DIB訪問(wèn)函數(shù)　18
1.5.3　構(gòu)造DIB類　22
1.5.4　使用DIB讀寫B(tài)MP文件示例　33
第2章　圖像感知與獲取　45
2.1　視覺(jué)基礎(chǔ)　45
2.1.1　視覺(jué)系統(tǒng)　45
2.1.2　視覺(jué)模型　47
2.2　圖像獲取　48
2.3　圖像采樣　50
2.3.1　確定性圖像場(chǎng)抽樣　50
2.3.2　隨機(jī)圖像取樣　52
2.4　量化　53
2.5　圖像顯示　57
2.5.1　圖案法顯示　58
2.5.2　圖案法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn)　59
2.5.3　隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像　62
2.5.4　隨機(jī)抖動(dòng)法顯示圖像的Visual C++實(shí)現(xiàn)　63
第3章　圖像的點(diǎn)運(yùn)算　67
3.1　灰度直方圖　67
3.1.1　灰度直方圖的定義　67
3.1.2　編程繪制灰度直方圖　69
3.2　灰度的線性變換　77
3.2.1　功能與效果　77
3.2.2　原理與算法　77
3.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　77
3.3　灰度的閾值變換　89
3.3.1　功能與效果　89
3.3.2　原理與算法　90
3.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　90
3.4　灰度的窗口變換　96
3.4.1　功能與效果　96
3.4.2　原理與算法　97
3.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　97
3.5　灰度拉伸　106
3.5.1　功能與效果　106
3.5.2　原理與算法　106
3.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　106
3.6　灰度均衡　117
3.6.1　功能與效果　117
3.6.2　原理與算法　117
3.6.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　118
第4章　圖像的幾何變換　121
4.1　圖像的平移　121
4.1.1　功能與效果　121
4.1.2　原理與算法　122
4.1.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　124
4.2　圖像的鏡像變換　130
4.2.1　功能與效果　130
4.2.2　原理與算法　130
4.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　132
4.3　圖像的轉(zhuǎn)置　135
4.3.1　功能與效果　135
4.3.2　原理與算法　136
4.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　136
4.4　圖像的縮放　139
4.4.1　功能與效果　139
4.4.2　原理與算法　139
4.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　140
4.5　圖像的旋轉(zhuǎn)　144
4.5.1　功能與效果　144
4.5.2　原理與算法　145
4.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　147
4.6　插值算法簡(jiǎn)介　153
4.6.1　最鄰近插值　153
4.6.2　雙線性插值　153
4.6.3　高階插值　158
第5章　圖像的正交變換　159
5.1　傅立葉變換　159
5.1.1　傅立葉變換的基本概念　159
5.1.2　傅立葉變換的性質(zhì)　160
5.1.3　離散傅立葉變換　162
5.1.4　離散傅立葉變換的性質(zhì)　164
5.1.5　快速傅立葉變換　167
5.1.6　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像傅立葉變換　174
5.2　離散余弦變換　180
5.2.1　功能和效果　180
5.2.2　原理和算法　180
5.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像離散余弦變換　183
5.3　沃爾什變換　189
5.3.1　沃爾什函數(shù)　189
5.3.2　沃爾什變換　191
5.3.3　離散沃爾什-哈達(dá)瑪變換　192
5.3.4　快速沃爾什-哈達(dá)瑪變換　192
5.3.5　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像沃爾什-哈達(dá)瑪變換　196
5.4　基于特征向量的變換　203
5.4.1　特征分析　203
5.4.2　主向量分析(PCA)　204
5.4.3　霍特林(Hotelling)變換　204
5.4.4　SVD變換　205
5.4.5　霍特林變換的Visual C++實(shí)現(xiàn)　207
5.5　小波變換　217
5.5.1　連續(xù)小波變換　218
5.5.2　離散小波變換　220
5.5.3　二進(jìn)小波變換　220
5.5.4　小波變換的多分辨率分析　221
5.5.5　Mallat算法　222
5.5.6　小波變換的Visual C++實(shí)現(xiàn)　224
第6章　圖像的增強(qiáng)　236
6.1　圖像的灰度修正　237
6.2　模板操作　237
6.3　圖像的平滑　240
6.3.1　功能與效果　240
6.3.2　原理與算法　240
6.3.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　241
6.4　中值濾波　248
6.4.1　功能與效果　248
6.4.2　原理與算法　248
6.4.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　249
6.5　圖像的銳化　256
6.5.1　梯度銳化　256
6.5.2　拉普拉斯銳化　261
6.5.3　高通濾波器　264
6.6　偽彩色和假彩色增強(qiáng)　267
6.6.1　偽彩色和假彩色增強(qiáng)技術(shù)　267
6.6.2　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　268
第7章　數(shù)字圖像腐蝕、膨脹和細(xì)化算法　275
7.1　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)　275
7.1.1　什么是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)　275
7.1.2　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的基本符號(hào)和術(shù)語(yǔ)　276
7.2　圖像腐蝕(Erosion)　278
7.2.1　功能與效果　278
7.2.2　原理與算法　279
7.2.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　282
7.3　圖像膨脹(Dilation)　290
7.3.1　功能和效果　290
7.3.2　原理和算法　290
7.3.3　腐蝕和膨脹的代數(shù)性質(zhì)　292
7.3.4　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　293
7.4　開(Open)運(yùn)算和閉(Close)運(yùn)算　300
7.4.1　功能和效果　300
7.4.2　原理和算法　302
7.4.3　開、閉運(yùn)算的代數(shù)性質(zhì)　305
7.4.4　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　306
7.5　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的其他運(yùn)算　317
7.5.1　擊中/擊不中(Hit/Miss)變換　317
7.5.2　細(xì)化(Thinning)　319
7.5.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　320
第8章　圖像邊緣檢測(cè)、提取及輪廓跟蹤　325
8.1　邊緣檢測(cè)　325
8.1.1　功能與效果　325
8.1.2　原理和算法　328
8.1.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　330
8.2　Hough變換　348
8.2.1　功能與效果　348
8.2.2　原理和算法　348
8.2.3　Hough變換的Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　350
8.3　輪廓提取與輪廓跟蹤　355
8.3.1　功能與效果　355
8.3.2　原理和算法　356
8.3.3　輪廓提取與跟蹤的Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　357
8.4　種子填充　362
8.4.1　功能與效果　362
8.4.2　原理和算法　363
8.4.3　種子填充的Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　366
第9章　圖像分割　374
9.1　圖像分割研究　375
9.1.1　圖像分割定義　375
9.1.2　圖像分割的方法　375
9.2　并行邊界分割　376
9.2.1　邊界檢測(cè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)　377
9.2.2　數(shù)字圖像的邊界檢測(cè)　378
9.2.3　并行邊界分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)　380
9.3　串行邊界分割　395
9.3.1　邊界跟蹤　395
9.3.2　邊界跟蹤的Visual C++實(shí)現(xiàn)　396
9.4　并行區(qū)域分割　400
9.4.1　閾值分割　400
9.4.2　自適應(yīng)閾值選取　402
9.4.3　閾值分割的Visual C++實(shí)現(xiàn)　402
9.5　串行區(qū)域分割　409
9.5.1　區(qū)域生長(zhǎng)　409
9.5.2　分裂合并　410
9.5.3　區(qū)域生長(zhǎng)的Visual C++實(shí)現(xiàn)　410
9.6　Canny算子　414
9.6.1　Canny算子介紹　414
9.6.2　Canny算子的Visual C++實(shí)現(xiàn)　415
第10章　圖像配準(zhǔn)　430
10.1　圖像配準(zhǔn)理論基礎(chǔ)　431
10.1.1　圖像變換　431
10.1.2　相似性測(cè)度　432
10.1.3　插值　433
10.1.4　最小二乘法　434
10.2　圖像配準(zhǔn)中常用的技術(shù)　434
10.2.1　點(diǎn)映射　435
10.2.2　基于彈性模型的匹配　435
10.2.3　特征空間的選擇　436
10.2.4　相似性測(cè)度的選擇　436
10.2.5　搜索空間和策略的選擇　436
10.3　Visual C++編程實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)　437
第11章　圖像復(fù)原　469
11.1　圖像退化的數(shù)學(xué)模型　469
11.1.1　退化系統(tǒng)的基本定義　470
11.1.2　連續(xù)函數(shù)的退化模型　470
11.1.3　離散函數(shù)的退化模型　471
11.2　運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原　474
11.2.1　由勻速直線運(yùn)動(dòng)引起的圖像模糊　474
11.2.2　運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)　476
11.3　非約束復(fù)原　484
11.3.1　非約束復(fù)原的基本方法　484
11.3.2　逆濾波復(fù)原　485
11.3.3　逆濾波復(fù)原的Visual C++實(shí)現(xiàn)　485
11.3.4　維納濾波方法　494
11.3.5　維納濾波的Visual C++實(shí)現(xiàn)　495
11.4　約束復(fù)原　504
第12章　圖像壓縮編碼　505
12.1　圖像壓縮編碼理論基礎(chǔ)　505
12.2　圖像編碼分類　508
12.3　霍夫曼(Huffman)編碼　509
12.3.1　霍夫曼編碼理論及算法　509
12.3.2　霍夫曼編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　510
12.4　香農(nóng)-費(fèi)諾(Shannon-Fano)編碼　519
12.4.1　香農(nóng)-費(fèi)諾編碼的理論及算法　519
12.4.2　香農(nóng)-費(fèi)諾編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　519
12.5　算術(shù)編碼　529
12.5.1　算術(shù)編碼的理論及算法　530
12.5.2　算術(shù)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　532
12.6　游程編碼(Run Length Coding)　539
12.6.1　基本原理　539
12.6.2　PCX文件格式及其編碼方法　540
12.6.3　編程實(shí)現(xiàn)PCX文件格式的讀寫　541
12.7　位平面編碼　541
12.7.1　位編碼理論　541
12.7.2　位平面編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　543
12.8　預(yù)測(cè)編碼　546
12.8.1　DPCM的基本原理　546
12.8.2　預(yù)測(cè)編碼的類型　547
12.8.3　預(yù)測(cè)編碼的Visual C++實(shí)現(xiàn)　548
12.9　JPEG 2000編碼　559
12.9.1　JPEG 2000概述　560
12.9.2　JPEG 2000圖像編解碼系統(tǒng)　561
12.9.3　JPEG 2000圖像壓縮碼流格式　565