VC++实现的数字图像处理：线性与阈值变换算法

"基于VC++的数字图像处理系统的开发及算法研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在VC++6.0环境下开发数字图像处理系统的实践与算法研究。作者谭林秋在导师李大成副教授的指导下，设计并实现了一个具有高可移植性和可扩展性的图像处理软件系统。 在图像处理的核心部分，论文涵盖了以下几个关键知识点： 1. 线性亮度变换（Fusion's linear transformation - MIL-STD-810H）：这是一种调整图像对比度的技术。线性亮度变换函数通常表示为Y = kX + B，其中k是斜率，B是截距。当k > 1时，对比度增加；k < 1时，对比度减少。若k = 1且B = 0，仅改变图像的整体亮度。k = 1且B ≠ 0时，图像亮度会反转。编程时的挑战在于实现用户交互，允许用户动态调整斜率和截距，并实时预览图像变化。 2. 阈值变换（Thresholding）：这是一种将图像转化为二值图像的简单方法，通过设定一个阈值T，使得灰度值小于T的像素变为0，大于等于T的像素变为最大值。这种变换常用于图像的预处理和特征提取。 论文中还提到了以下图像处理算法： 3. 图像增强：旨在改善图像的视觉质量，如通过调整对比度、锐化等方法。 4. 图像变换：包括傅立叶变换、小波变换等，这些变换在图像分析和压缩中非常有用。 5. 边缘检测：采用如Sobel、Prewitt、Canny或改进的LOG算法检测图像的边界，减少虚假边缘。 6. 图像压缩与编码：如JPEG、PNG等压缩标准，用于减少图像存储空间。 7. 图像复原：恢复图像质量，对抗噪声或失真。 8. 二值形态学变换：包括腐蚀、膨胀、开闭运算等，常用于形状分析和噪声去除。 9. 图像分割：将图像分成多个区域，便于进一步分析。 此外，论文提出了基于立方卷积插值法的改进算法，以提高处理后图像的信噪比，并对传统LOG边缘检测算法进行了改进，减少虚假边缘。实验结果证明，该系统能满足基本的图像处理需求，且在实际应用中具有高度灵活性和便捷性，能根据处理目标选择最佳算法和参数设置，简化算法开发过程，缩短开发周期。 关键词：数字图像处理、软件开发、VC++、经典算法、改进算法。