"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。