Visual C++ 实践图像处理：从获取到识别

"Visual C++数字图像获取、处理及实践应用，由杨枝灵和王开等人编著，是一本适合初学者的书籍，详细介绍了如何使用Visual C++进行数字图像处理，涵盖图像获取、增强、复原、变换、编码、配准、运动检测、特征提取、分割和识别等多个方面，提供了丰富的理论知识和实际应用案例，包含完整的源代码。本书旨在帮助读者掌握数字图像处理的基本概念和技术，并结合最新的研究成果，内容新颖实用。" 详细知识点: 1. **位图及图像类的概念**: 位图是数字图像的一种表示形式，由像素阵列构成，图像类则是编程中用于处理图像的类结构，通常包含读取、写入、显示和操作像素的方法。 2. **图像获取**: 这部分介绍了如何使用硬件设备（如摄像头或扫描仪）将模拟图像转换为数字图像，涉及到的接口和库可能包括Windows API或OpenCV等。 3. **图像增强**: 图像增强是为了改善图像的视觉效果，包括对比度调整、直方图均衡化、锐化等技术，有助于提高图像的可读性和分析性。 4. **图像复原**: 图像复原是指通过去噪、去模糊等方法修复图像质量，常见的方法有滤波器（如中值滤波、高斯滤波）和逆滤波等。 5. **正交变换**: 包括傅里叶变换、小波变换等，这些变换在图像分析和压缩中起到关键作用，能将图像从空间域转换到频域，便于分析和处理。 6. **压缩编码**: 图像压缩是减少存储和传输需求的关键技术，包括无损压缩和有损压缩，如JPEG、PNG和MPEG等标准。 7. **图像配准**: 是将不同时间或不同视角的图像对齐的过程，常用于医学影像分析和监控视频分析等领域。 8. **运动检测**: 通过分析连续帧之间的差异来检测图像中的运动物体，常用于视频分析和目标跟踪。 9. **特征提取**: 特征是描述图像内容的关键点，如边缘、角点、颜色和纹理，提取这些特征有助于图像识别和分类。 10. **图像分割**: 将图像划分为具有特定属性的区域，是图像理解和分析的基础，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。 11. **图像识别**: 基于特征提取的结果，通过机器学习算法（如支持向量机、神经网络）识别图像内容，应用于字符识别、人脸识别等场景。 12. **Visual C++编程环境**: Visual C++作为微软的面向对象的编程工具，提供了直观的IDE和强大的MFC库，方便开发图像处理应用程序。 这本书不仅介绍了这些基本概念和技术，还结合了实际的编程实例，使得初学者能够快速上手，同时书中包含了较新的研究成果，使得内容既基础又前沿，对于想要深入学习和应用数字图像处理的读者极具价值。