Visual C++ 实现的数字图像处理算法详解

"Visual_C++ 数字图像处理典型算法及实现" 本书主要探讨的是数字图像处理领域的理论、设计和实际应用，特别关注如何使用Microsoft的Visual C++编程环境来实现这些技术。作者通过12个相互关联的章节，覆盖了从图像的获取到处理的全过程，内容涵盖广泛且深入。 首先，书中介绍了位图和图像类的基本概念，这是理解图像处理的基础。位图是计算机存储图像数据的一种方式，而图像类则在面向对象的编程中扮演关键角色，提供了处理图像的结构和方法。 接下来，作者讨论了图像获取，这涉及到摄像头和其他传感器如何捕获现实世界的视觉信息并转化为数字信号。这部分内容可能包括像素采样、颜色空间转换等技术。 图像增强和复原是图像处理的重要环节。图像增强旨在提高图像的视觉质量，例如通过调整对比度、亮度或应用滤波器来消除噪声。图像复原则是尝试修复因传输、存储或捕获过程中的失真导致的图像质量下降。 正交变换，如傅里叶变换，是图像处理中的核心工具，它们用于频率域分析，可以揭示图像的频谱特性，并可用于压缩和滤波。 压缩编码是图像存储和传输的关键，包括无损和有损压缩方法，如JPEG和PNG等标准。这些方法能在保持一定图像质量的同时减小文件大小。 图像配准是将不同时间、角度或设备获取的图像对齐的过程，这对于比较和融合图像信息至关重要。运动检测则涉及识别图像序列中物体的动态变化，常见于视频分析和监控系统。 特征提取是从图像中识别出有意义的结构或模式，如边缘、角点、纹理等，这些特征对于后续的图像分析和识别任务非常关键。 图像分割是将图像划分为具有特定属性的区域，比如颜色、纹理或强度，有助于理解和解析图像内容。最后，图像识别是根据提取的特征来识别图像中的物体或场景，可能涉及机器学习和模式识别技术。 书中结合Visual C++提供的库和工具，提供了详细的算法描述和完整的源代码示例，使得读者能够实际操作和理解这些图像处理技术。考虑到内容的新颖性和实用性，本书不仅适合初学者学习数字图像处理的基础，也对有一定经验的开发者具有参考价值，特别是那些希望在Visual C++环境下进行图像处理开发的工程师和技术人员。