前言第一篇 數字圖像處理編程基礎 第1章 Visual C++圖像處理基礎 1 1.1 Visual C++概述 1 1.2 數字圖像處理的研究內容及應用領域 2 1.3 顔色模式和調色闆 4 1.3.1 顔色模式 4 1.3.2 Windows調色闆 6 1.4 數字圖像文件格式 11 1.4.1 BMP文件格式 11 1.4.2 其他文件格式 13 1.5 使用Visual C++處理數字圖像的基本方法 18 1.5.1 使用GDI+處理數字圖像 18 1.5.2 使用DIB處理數字圖像 22 1.5.3 使用自定義類CDib處理數字圖像 26 1.6 綜閤實例—圖像瀏覽器 37 1.7 實踐拓展 42第二篇 數字圖像處理核心技術 第2章 圖像幾何變換 45 2.1 圖像位置變換 45 2.1.1 圖像平移 46 2.1.2 圖像鏇轉 49 2.1.3 圖像鏡像 54 2.1.4 圖像轉置 58 2.2 圖像尺度變換 60 2.2.1 圖像縮放 60 2.2.2 插值算法 64 2.3 綜閤實例—魔鏡 70 2.4 實踐拓展 83 第3章 圖像正交變換 85 3.1 基本正交變換 85 3.1.1 離散傅裏葉變換 85 3.1.2 離散餘弦變換 95 3.1.3 離散沃爾什變換 99 3.2 特徵變換 105 3.2.1 K-L變換 105 3.2.2 SVD變換 110 3.2.3 小波變換 115 3.3 綜閤實例—特徵提取 123 3.4 實踐拓展 130 第4章 圖像增強 132 4.1 灰度變換增強 132 4.1.1 綫性灰度增強 132 4.1.2 分段綫性灰度增強 134 4.1.3 非綫性灰度增強 136 4.2 直方圖增強 138 4.2.1 直方圖統計 138 4.2.2 直方圖均衡化 140 4.2.3 直方圖規定化 142 4.3 圖像平滑 145 4.3.1 鄰域平均法 145 4.3.2 加權平均法 147 4.3.3 選擇式掩膜平滑 149 4.3.4 中值濾波法 154 4.4 圖像銳化 156 4.4.1 梯度銳化 156 4.4.2 拉普拉斯掩膜銳化 158 4.5 頻域增強 161 4.5.1 低通濾波 162 4.5.2 高通濾波 165 4.5.3 帶阻濾波 167 4.5.4 同態濾波 168 4.6 彩色增強 168 4.6.1 真彩色增強 168 4.6.2 假彩色增強 169 4.6.3 僞彩色增強 169 4.7 綜閤實例—照片處理器 170 4.8 實踐拓展 177 第5章 圖像復原 178 5.1 圖像退化模型 178 5.2 綫性復原 178 5.2.1 無約束逆濾波 179 5.2.2 有約束維納濾波 182 5.2.3 有約束最小平方濾波 185 5.2.4 運動模糊圖像復原 189 5.3 非綫性復原 194 5.3.1 最大後驗復原 194 5.3.2 最大熵復原 199 5.3.3 投影復原 204 5.4 盲目復原與幾何復原 207 5.4.1 盲目圖像復原 207 5.4.2 圖像幾何畸變的校正 211 5.5 綜閤實例—模糊照片復原 214 5.6 實踐拓展 217 第6章 圖像重建 219 6.1 圖像重建與可視化工具VTK 219 6.1.1 圖像重建 219 6.1.2 可視化工具VTK 219 6.2 VTK的安裝與配置 222 6.2.1 安裝前的準備 223 6.2.2 開始實施安裝 223 6.2.3 Visual Studio 2005環境的配置 226 6.2.4 測試開發環境 228 6.3 傳統重建算法 229 6.3.1 傅裏葉反投影重建 229 6.3.2 捲積反投影重建 231 6.3.3 代數重建 232 6.3.4 超分辨率重建 233 6.4 三維重建數據可視化 233 6.4.1 三維圖像的麵繪製 234 6.4.2 三維圖像的體繪製 237 6.5 綜閤實例—CT圖像重建 239 6.6 實踐拓展 243 第7章 形態學處理 245 7.1 形態學基本概念 245 7.2 二值圖像形態學處理 246 7.2.1 圖像腐蝕 246 7.2.2 圖像膨脹 249 7.2.3 開運算和閉運算 251 7.2.4 擊中擊不中變換 254 7.2.5 骨架提取 257 7.3 灰度圖像形態學處理 260 7.3.1 灰值腐蝕和膨脹 260 7.3.2 灰值開運算和閉運算 265 7.3.3 灰值形態學梯度 268 7.3.4 Top-Hat變換 269 7.4 綜閤實例—白細胞檢測 271 7.5 實踐拓展 275 第8章 圖像分割 276 8.1 邊緣檢測法 276 8.1.1 Roberts算子 276 8.1.2 Sobel算子 278 8.1.3 Prewitt算子 281 8.1.4 Krisch算子 282 8.1.5 Laplacian算子 287 8.1.6 Gauss-Laplacian算子 289 8.2 閾值分割法 290 8.2.1 最大方差閾值分割 291 8.2.2 自適應閾值分割 293 8.3 邊界分割法 296 8.3.1 輪廓提取 296 8.3.2 邊界跟蹤 298 8.4 其他分割法 301 8.4.1 區域生長法 301 8.4.2 彩色分割法 303 8.4.3 分水嶺分割法 306 8.4.4 水平集分割法 310 8.5 綜閤實例—指紋提取 313 8.6 實踐拓展 316 第9章 圖像匹配 318 9.1 基於像素的匹配 318 9.1.1 歸一化積相關灰度匹配 318 9.1.2 序貫相似性檢測法匹配 322 9.2 基於特徵的匹配 327 9.2.1 不變矩匹配法 327 9.2.2 距離變換匹配法 332 9.2.3 最小均方誤差匹配法 340 9.3 綜閤實例—遙感圖像匹配 346 9.4 實踐拓展 355第三篇 數字圖像媒體處理技術 第10章 圖像壓縮編碼 357 10.1 無損壓縮 357 10.1.1 Huffman編碼 358 10.1.2 Shannon-Fano編碼 364 10.1.3 算術編碼 371 10.1.4 遊程編碼 378 10.1.5 綫性預測編碼 378 10.1.6 位平麵編碼 379 10.2 有損壓縮 382 10.2.1 有損預測編碼 382 10.2.2 變換編碼 390 10.3 JPEG 2000編碼 392 10.3.1 JPEG 2000 概述 392 10.3.2 JPEG 2000編碼過程 393 10.3.3 JPEG 2000 圖像壓縮碼流格式 397 10.4 綜閤實例—圖像編碼解碼器 399 10.5 實踐拓展 405 第11章 圖像特效 406 11.1 顯示特效 406 11.1.1 掃描特效 407 11.1.2 移動特效 408 11.1.3 百葉窗特效 410 11.1.4 柵條特效 411 11.1.5 馬賽剋特效 414 11.1.6 雨滴特效 415 11.2 濾鏡效果 416 11.2.1 底片效果 416 11.2.2 雕刻效果 417 11.2.3 黑白效果 419 11.2.4 霧化效果 421 11.2.5 素描效果 423 11.3 綜閤實例—圖像特效編輯器 425 11.4 實踐拓展 440第四篇 數字圖像編程高級應用 第12章 Visual C++結閤OpenCV編程 443 12.1 OpenCV概述 443 12.2 OpenCV編程環境 445 12.2.1 OpenCV的獲取 445 12.2.2 OpenCV的安裝和Visual C++的配置 446 12.3 OpenCV編程基礎 448 12.3.1 OpenCV編程規範 448 12.3.2 OpenCV基礎數據結構 451 12.3.3 OpenCV動態數據結構 457 12.3.4 OpenCV常用函數 462 12.3.5 在Visual C++環境下使用OpenCV 477 12.4 綜閤實例—人臉檢測 478 12.5 實踐拓展 480 第13章 Visual C++結閤MATLAB編程 482 13.1 MATLAB概述 482 13.2 MATLAB圖像處理 482 13.2.1 MATLAB程序設計基礎 483 13.2.2 MATLAB圖像處理工具箱 486 13.2.3 Simulink視頻和圖像處理模塊 489 13.3 在Visual C++中調用MATLAB 490 13.3.1 使用MATLAB引擎 490 13.3.2 使用MATLAB編譯器 497 13.3.3 使用MATCOM 504 13.3.4 在VC中調用Simulink模型 510 13.4 綜閤實例—運動物體跟蹤 515 13.5 實踐拓展 522 第14章 車牌識彆係統綜閤應用 524 14.1 車牌識彆係統概述 524 14.2 車牌識彆係統架構 524 14.2.1 係統硬件平颱 524 14.2.2 係統軟件平颱 525 14.3 車牌定位 526 14.3.1 車輛圖像采集與預處理 526 14.3.2 車牌區域定位 529 14.4 字符分割 531 14.4.1 圖像二值化 531 14.4.2 傾斜校正 531 14.4.3 分割字符 532 14.5 車牌識彆 534 14.5.1 字符特徵提取 534 14.5.2 分類器設計 535 14.5.3 字符識彆 544 14.6 實踐拓展 545參考文獻 546
· · · · · · (收起)