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第1章Visual C+＋数字图像编程基础 1

1．1图像、颜色表和色彩空间 1

图像 1

图像的矩阵表示 2

颜色表 3

彩色空间 3

灰度图像和彩色图像 6

1．2 BMP文件结构及其存取 7

BMP文件结构 7

BMP图像文件的读写 10

BMP图像位图数据的访问 15

灰度图像的颜色表 16

1．3 GDI对象及GDI位图 18

从资源中装入GDI位图 18

对位图进行伸缩处理 20

1．4设备无关位图（DIB） 21

调色板 22

DIB访问函数 22

面向过程的DIB的读写及访问 23

面向对象的DIB的读写及访问——ImgCenterDib类 29

使用ImgCenterDib进行图像可视化编程 42

1．5面向对象的图像处理算法实现 46

特效显示类SpecialEffectShow的定义 47

图像的扫描显示 49

图像的滑动显示 51

图像的渐进显示 53

图像的马赛克显示 54

1．6本章小结 57

第2章 图像的灰度变换 58

2．1灰度变换类（GrayTrans） 58

灰度变换类（GrayTrans）的定义 58

GrayTrans类的构造函数和析构函数 60

彩色和灰度格式间的转换 62

2．2灰度的线性变换 67

负相变换 68

二值化和阈值处理 71

分段线性变换 74

2．3灰度的非线性变换 80

对数函数非线性变换 80

指数函数非线性变换 85

2．4灰度直方图 90

直方图类（Histogram） 91

编程实现直方图的绘制 100

直方图均衡 104

2．5本章小结 108

第3章 图像的几何变换 109

3．1几何校正与几何变换 109

3．2几何变换类（GeometryTrans ） 110

几何变换类（GeometryTrans）的定义 110

GeometryTrans类的构造函数和析构函数 113

3．3图像的平移 115

3．4图像的转置 119

3．5图像的镜像变换 121

3．6图像的插值算法 125

3．7图像的缩放 129

3．8图像的旋转 140

简单角度的旋转 140

任意角度的旋转 145

3．9本章小结 160

第4章 图像的变换域处理 161

4．1傅里叶变换 161

傅里叶变换的理论基础 161

二维离散傅里叶变换的性质 163

快速傅里叶变换（FFT） 166

快速傅里叶变换类（Transform-FFT） 171

Transform-FFT类的实现 174

傅里叶变换在图像处理中的应用 190

42离散余弦变换 191

基础理论 191

离散余弦变换类（Transform-DCT）的定义 192

离散余弦变换类（Transform-DCT）的实现 194

离散余弦变换的实验结果 203

4．3图像的小波变换及其应用 204

小波变换的基本理论 204

尺度函数与小波 205

Mallat算法与塔式分解 206

图像的多分辨分解与重建 208

小波变换类的定义 210

小波变换类的实现 212

小波在图像去噪中的应用 226

4．4本章小结 235

第5章 图像增强处理 236

5．1图像增强类 236

图像增强类的定义 236

CImgEnhance类的构造函数和析构函数 238

5．2图像中的噪声模型 239

噪声来源 239

编程实现噪声添加 240

编程实现信噪比的计算 245

5．3图像灰度修正 248

灰度校正 248

其他灰度修正方法 249

5．4图像的平滑 250

邻域平均法 250

加权平均 255

选择式掩模平滑 257

中值滤波 263

5．5图像的锐化 269

梯度锐化 269

拉普拉斯掩模锐化 273

5．6本章小结 278

第6章 图像分割 279

6．1图像分割类（ImgSegment ） 279

ImgSegment类的定义 279

ImgSegment类的构造函数和析构函数 282

6．2阈值分割 283

阈值分割原理 284

最大方差阈值分割 285

交互式阈值分割 289

6．3边缘检测 290

边缘检测原理 290

常用边缘算子 291

自定义模板边缘 312

6．4生长算法 317

区域生长 317

轮廓提取和边界跟踪 323

6．5 Hough变换 330

6．6本章小结 339

第7章 图像复原 340

7．1建立图像退化模型 340

图像的退化模型 340

连续的退化模型 341

离散的退化模型 342

7．2运动模糊图像复原的基本原理 342

运动模糊图像形成过程的描述 343

匀速直线运动模糊的退化模型 343

匀速直线运动的点扩散函数参数确定 344

7．3典型的运动模糊图像复原方法 346

图像恢复类的定义 346

ImageRestoreExt类构造函数与析构函数 347

逆滤波 348

维纳滤波 352

振铃效应的抑制 357

7．4其他恢复方法 358

投影恢复法 358

Richardson-Lucy算法 360

几种恢复方法的性能比较 361

7．5图像复原质量评价 362

有参照图像质量评价 362

无参照图像质量评价 364

7．6本章小结 366

第8章 图像的形态学处理 367

8．1数学形态学类（Morphology） 367

Morphology类的定义 367

构造函数和析构函数 370

8．2二值数学形态学 373

二值数学形态学的相关概念 373

结构元素输入函数 374

二值腐蚀和膨胀 375

二值开运算和闭运算 383

二值形态学边界 386

击中击不中变换与细化算法 389

8．3灰值形态学 397

灰值形态学的相关概念 397

灰值腐蚀和膨胀 398

灰值开运算和闭运算 406

灰值形态学梯度 409

Top-Hat变换 411

8．4水域分割 415

水域分割原理 415

水域分割类（Watershed） 416

Watershed类的实现 421

水域分割函数的调用 434

8．5本章小结 437

第9章 运动图像分析及其应用 438

9．1运动图像分析涉及的基本问题 438

运动图像分析 438

运动的分类 439

运动的表达 440

9．2频域运动估计方法 442

归一化相位相关方法 442

基于相位差的运动估计方法 445

9．3运动目标检测与跟踪 449

静止背景下的运动目标检测 449

动态背景下的运动目标检测 457

基于Mean Shift的运动目标跟踪方法 463

9．4运动分析在电视跟踪测量系统中的典型应用 475

电视跟踪测量系统的基本工作原理 475

目标的提取与跟踪 476

简单场景的目标检测与跟踪 478

复杂场景下的金字塔模板匹配跟踪方法 481

9．5本章小结 483

第10章 图像配准 484

10．1图像配准的定义 484

10．2图像配准类（Register） 485

Register类的定义 485

Register类的构造函数和析构函数 488

Register类输入数据的接口函数 490

10．3模板匹配法 491

10．4基于Harris角点特征的图像配准 500

Harris角点检测及其算法实现 500

基于奇异值分解的角点匹配及其算法实现 510

10．5基于相位相关的图像配准 519

10．6本章小结 521

参考文献 522