Visual C++ 实现数字图像处理：理论与实践

"Visual C++数字图像处理典型算法及实现" 本书《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，详细探讨了数字图像处理的各个方面，结合Microsoft的Visual C++编程环境，提供了一系列算法和完整的源代码。全书共分为12个章节，涵盖了数字图像处理的基础理论、设计方法以及实际应用。 1. 位图及图像类的概念：这部分内容介绍了位图的基本概念，包括像素、色彩模型（如RGB、CMYK）、图像分辨率等，同时讲解了如何在Visual C++中使用图像类进行操作。 2. 图像获取：涉及图像捕获设备和接口，如摄像头、扫描仪等，以及如何通过API或库函数读取和处理图像文件（如BMP、JPEG、PNG等格式）。 3. 图像增强：讲述改善图像质量的技术，如直方图均衡化、对比度调整、锐化滤波等，以提升图像的视觉效果。 4. 图像复原：讲解如何通过去噪、去模糊算法恢复图像的原始状态，例如使用高斯滤波、中值滤波和快速傅里叶变换(FFT)等方法。 5. 正交变换：讨论离散余弦变换(DCT)和离散傅里叶变换(DFT)，以及它们在图像压缩中的应用，如JPEG压缩标准。 6. 压缩编码：深入分析有损和无损压缩技术，如霍夫曼编码、游程编码和熵编码，以及JPEG、MPEG等标准的实现原理。 7. 图像配准：介绍图像对齐和配准的算法，用于多帧图像或不同视角图像的融合，包括基于特征匹配和全局优化的方法。 8. 运动检测：探讨视频序列中的目标跟踪和运动分析技术，如背景减除、光流估计等。 9. 特征提取：讲解图像关键点检测（如SIFT、SURF等）、边缘检测（如Canny、Sobel算法）和形状描述子等特征提取方法。 10. 图像分割：介绍区域生长、阈值分割、边缘检测和图割等方法，用于将图像划分为有意义的部分。 11. 识别：阐述基于模板匹配、人工神经网络、支持向量机(SVM)等的图像识别技术，以及如何在Visual C++中实现这些算法。 12. 实践应用：结合案例分析，展示如何将以上理论知识应用于实际项目，如医学图像分析、安防监控、机器视觉等领域。 本书的特点在于将理论知识与实际编程相结合，不仅适合初学者理解数字图像处理的基本概念，也对有一定基础的开发者提供了有价值的参考资料。通过阅读此书，读者能够掌握Visual C++环境下进行数字图像处理的完整流程，从而能够开发自己的图像处理应用。