数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现指南

资源摘要信息: "数字图像处理与机器视觉——使用Visual C++与Matlab实现（0-2章）" 一、机器视觉基础知识点 机器视觉是计算机科学的一个分支，主要研究如何使机器能够通过图像来理解其所处的环境，从而实现与人类视觉相似的识别、检测和决策功能。它广泛应用于自动识别、工业检测、医疗成像、无人车辆等领域。机器视觉系统通常包括相机、图像采集卡、计算机硬件和软件等部分。其中软件部分涉及到数字图像处理技术、模式识别技术、人工智能算法等。 二、数字图像处理的核心概念 数字图像处理指的是用计算机对图像进行加工处理的技术，包括图像的获取、存储、分析和表达等。在机器视觉中，数字图像处理是至关重要的环节，主要包括以下几个方面： 1. 图像预处理：包括去噪、增强对比度、滤波等操作，目的是为了改善图像的质量，使其更适合后续处理。 2. 图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，为后续的识别与分析奠定基础。 3. 特征提取：从图像中提取出有用的信息，如边缘、角点、纹理等。 4. 图像识别与分类：利用提取的特征进行目标识别和分类任务。 三、Visual C++与Matlab在图像处理中的应用 Visual C++（简称VC++）是一种广泛使用的编程工具，特别适合于开发复杂的应用程序和系统软件。在机器视觉领域，VC++可以用于开发实时图像处理算法和用户界面。VC++具有高效、灵活的特点，能够满足高性能计算的需求。 Matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级语言和交互式环境。它具有强大的矩阵运算能力，支持多种图像处理工具箱，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。Matlab代码简洁、易于学习，适合于算法研究和原型开发，但在性能要求极高的场合，Matlab可能不是最佳选择。 在这本资源中，作者通过Visual C++与Matlab结合的方式，向读者展示如何实现机器视觉的基础算法，如图像预处理、特征提取、图像分割等。从第0章到第2章的内容，我们可以预期到以下重点： 1. 基础知识介绍：包括图像处理和机器视觉的基本概念、术语、应用场景等。 2. 实现原理：对于机器视觉中的关键算法和技术，如边缘检测、形态学操作、模式识别等，书中将介绍它们的工作原理和数学基础。 3. 编程实践：通过VC++和Matlab的实际编码案例，讲解如何将理论知识应用于实际问题的解决中。包括算法的实现细节、性能优化和调试技巧。 通过学习本书内容，读者将能够深入理解数字图像处理与机器视觉的原理，并掌握使用Visual C++与Matlab进行相关项目开发的能力。这对于从事计算机视觉、图像分析和模式识别等领域的科研人员和工程师来说，是一本非常有帮助的学习资料。