Visual C++ 数字图像处理教程与源代码

资源摘要信息:"《Visiual C++ 数字图像处理（第二版）》是一本专注于使用Visual C++编程语言来实现数字图像处理的书籍。该书配套的光盘资源中包含了源代码，这些代码覆盖了图像处理领域中的多个关键技术点，包括图像分割、图像配准、图像二值化处理以及图像边缘检测等。通过这些源代码，学习者可以深入理解每个图像处理技术的实现机制，并能够在Visual C++环境下进行实际操作和应用。" 知识点详细说明： 1. 图形图像处理基础：图形图像处理是一门涉及图像的获取、存储、处理、分析和理解的学科。它广泛应用于计算机视觉、模式识别、机器学习、医疗成像、遥感技术等领域。数字图像处理是将图像转换成数字形式，利用计算机进行处理。图像处理的关键步骤包括图像采集、预处理、特征提取、分析和解释。 2. Visual C++开发环境：Visual C++是微软公司推出的一款C++集成开发环境（IDE），主要用于开发Windows应用程序，包括桌面应用、游戏、驱动程序等。它支持C++标准，也提供了丰富的库和框架，比如MFC（Microsoft Foundation Classes）、ATL（Active Template Library）等，便于开发者进行高效的软件开发。 3. 图像分割：图像分割是将图像分割成若干互不相交的区域或对象的过程。它通常被视为图像分析和理解的第一步，其目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。常见的图像分割技术包括阈值分割、区域生长分割、边缘检测分割、分水岭算法等。 4. 图像配准：图像配准是将来自同一场景的不同图像对齐的过程，是多模态图像融合、变化检测、立体视觉等领域的重要技术。在配准过程中，需要找到不同图像间的几何变换关系，这可能包括平移、旋转、缩放等。图像配准的目的是为了消除几何失真，使得图像能够正确对齐，便于后续的分析和处理。 5. 图像二值化处理：图像二值化是一种常见的图像处理技术，其目的是将彩色或灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像，即将图像中的像素点的灰度值设为0或255（通常黑白两色对应的灰度值）。这在目标检测、文字识别等领域非常有用。二值化处理的关键在于选取合适的阈值，该阈值需要能够最大限度地区分图像中的前景和背景。 6. 图像边缘检测：边缘检测是图像处理中的一个基本步骤，目的是定位图像中亮度变化显著的点，即图像边缘。边缘是图像中物体与背景或其他物体相接触的地方，边缘检测对于提取图像特征、形状描述和物体识别至关重要。常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny边缘检测算法等。 通过学习《Visiual C++ 数字图像处理（第二版）》附带的光盘资源中的源代码，读者可以掌握上述图像处理技术的实践应用。这些代码示例不仅加深对理论的理解，还提供了实用的编程经验，有助于学习者在实际工作中解决图像处理的问题，开发出高效的图像处理应用程序。