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Visual C++数字图像实用工程案例精选
Visual C++数字图像实用工程案例精选

Visual C++数字图像实用工程案例精选PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:14 积分如何计算积分?
  • 作 者:徐慧等编著
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2004
  • ISBN:711512079X
  • 页数:418 页
图书介绍:本书是一本介绍利用Visual C++进行数字图像工程开发的书籍。书中精选了7个综合性的工程案例,涵盖了细胞识别统计系统、基于图像处理的数码相机自动调焦系统、运动检测识别系统、基于卫星通信的牌照自动识别监控系统、纺织行业的图案设计系统、人脸检测系统和基于图像的计算机集成数控技术等数字图像处理的大部分领域。每个工程实例都提供了相关的源代码,读者可以很容易地根据需要进行二次开发。本书可以作为高等院校相关专业的课程设计、毕业设计的指导用书,同时也可以作为科研单位、企业相关软件开发的技术指导用书。
《Visual C++数字图像实用工程案例精选》目录

目 录 1

第1章数字图像处理技术 1

1.1 图像的常见格式 1

1.1.1 BMP文件格式 2

1.BMP文件头 2

2.BMP文件信息头 3

3.BMP文件调色板 4

4.BITMAP文件数据 4

1.1.2 Windows 中位图格式 4

1.DDB位图格式 5

2.DIB位图格式 5

1.1.3 BMP文件的显示 5

1.1.4实例——读取并显示BMP文件 9

1.2 Visual C++常用数字图像处理技术 13

1.2.1 图像的点运算 13

1.阈值变换 15

2.灰度拉伸 16

3.灰度均衡 18

1.2.2图像的几何变换 20

1. 图像缩放 20

2. 图像旋转 23

3. 图像镜像 27

4.图像转置 30

5. 图像平移 32

1.2.3图像的特效处理 34

1.浮雕技术 34

2.雕刻技术 36

1.逆滤波处理 37

1.2.4图像的恢复技术 37

2.维纳滤波处理 41

1.2.5图像的增强技术 44

1.2.6图像的颜色处理技术 47

1.3D灰度显示 47

2.渐变色彩效果显示 48

3.浮雕文字效果显示 51

1.2.7边缘检测技术 54

1.拉普拉斯高斯边缘检测 55

2.Hough变换 57

2.3系统架构及实现 61

2.3.2系统软件平台 61

2.3.1系统硬件平台 61

2.2系统基本技术要求 61

2.1血液红细胞识别计数系统 61

第2章细胞识别统计系统 61

2.3.3程序实现 62

1. 图像平滑 62

2.图像二值化 64

3.RGB色彩空间到HSI色彩空间的转换 66

4.孔洞填充 68

5.利用梯度信息进行修正 74

6.腐蚀去噪声 83

7.细化 85

8.修正 89

9.数量统计 105

10. 识别结果 107

11.时间消耗 108

第3章基于图像处理的相机自动调焦系统 110

3.1系统简介 110

3.2系统基本技术要求 110

3.3系统实现平台 110

3.3.1系统硬件平台 110

3.3.2系统软件平台 111

3.4系统关键技术 112

3.4.1 图像预处理 112

3.4.2消除光线的影响 112

3.4.3消除噪音的影响 114

1.邻域平均法去除噪音 114

3.4.4清晰度计算 115

2.同态滤波法去除噪音 115

3.4.5反馈控制 118

1.单电压驱动 119

2.高低压驱动 119

3.斩波驱动 120

4.调频调压驱动 121

5. 细分驱动 121

3.4.6程序实现 122

1.线性变换 124

2.直方图显示 126

3.直方图均衡化 128

4.平滑处理 131

5.同态滤波处理 134

6.清晰度函数处理 139

7.数据转换及显示模块 142

8.图像文件处理模块 147

9.图像数据处理模块 162

第4章运动检测系统 169

4.1运动判定系统 169

4.2系统基本技术要求 169

4.3系统架构及其实现 169

4.3.1硬件系统平台 169

4.3.2系统用到的关键技术 169

4.3.3程序实现 170

1.图像数据读取 171

2.图像的中值滤波 173

3.图像灰度化 176

4.图像梯度的获取 178

5.图像特征区域的确定 180

6.得到特征区域的颜色信息 182

7.两幅图像的匹配 183

8.特征区域的第二次判定 189

9.物体的区域定位 191

10. 图像二值化 194

11.图像的膨胀 195

12.图像边缘求取 199

13.图像的细化 199

14.图像的去离散点的操作 206

15.物体中心点的取得 210

16.物体运动轨迹的绘制 211

5.3系统架构及实现 214

5.2系统基本技术要求 214

5.1 系统简介 214

第5章基于卫星通信的牌照自动识别监控系统 214

5.3.1系统硬件平台 215

5.3.2系统软件平台 216

1.收费单元 217

2.牌照识别单元 217

3.数据通信单元 218

5.4牌照识别关键技术与算法 219

5.4.1车辆图像采集 219

5.4.2牌照区域提取 223

1.彩色图像到灰度图像变换 224

2.灰度拉伸 224

3.牌照区域分割 227

4.牌照几何位置的调整 231

5.过长区域和过宽区域的处理 232

5.4.3牌照图像二值化 233

1.Marr算子的原理及应用 233

2.Marr算子实现牌照图像二值化 234

3.二值化后牌照图像的处理 237

5.4.4牌照字符分割 239

5.4.5牌照字符识别(神经网络) 241

1.神经网络简介 241

2.本系统识别模块简介 244

3.牌照识别效果 245

5.4.6车辆视频检测 245

1.车辆视频检测技术原理 245

2.车辆视频检测技术算法设计 246

5.5系统中其他关键技术与算法 254

第6章图案设计系统 256

6.1图案设计系统 256

6.2系统基本技术要求 256

6.3系统实现平台 256

6.3.1系统硬件平台 256

6.3.2系统软件平台 256

1.系统所用到的关键技术 257

2.系统软件实现流程 257

6.3.3程序实现 259

1.程序启动 259

2.位图载入 259

3. 网格生成 263

4.降色 271

5.图像处理 280

6.边框勾画和组织填充 288

7.复制粘贴 300

8.油漆桶 306

9.图案边框的移动 309

10.喷雾器 314

11.影光操作 316

第7章人脸检测系统 321

7.1 系统简介 321

7.2系统基本技术要求 321

7.3系统架构及实现 321

7.3.1硬件系统平台 321

7.3.2系统用到的关键技术 321

1.图像数据读取 322

7.3.3程序实现 322

2. 光线补偿 325

3.色彩空间转换 328

4.非线性转换 330

5.人脸颜色建模 333

6.膨胀 335

7.腐蚀 338

8.去掉非人脸区域 342

9.再次膨胀、腐蚀 345

10.人脸区域定位 345

11.眼睛的色度匹配 348

12.眼睛的亮度匹配 350

13.眼睛的双重匹配 351

14.去掉非眼睛区域 353

15.膨胀眼睛区域 354

16.获得人眼中心点 354

17.嘴巴的定位 357

18.腐蚀出嘴巴区域 359

19.去离散点 362

20.定位嘴巴中心点 365

21.勾勒人脸 367

第8章基于图像处理的计算机集成数控技术 371

8.1技术要点 371

8.2基本理论 371

8.2.1数字控制技术 371

8.2.2数控代码 371

1.坐标系统 371

3.准备功能(G功能) 372

2.起始点、参考点、坐标原点、机械原点 372

4.辅助功能(M功能) 373

5.主轴变速功能(S功能) 373

6.刀具功能(T功能) 374

8.2.3 CAM知识 374

8.2.4数学形态学的理论基础 374

8.3关键技术和程序实现 375

8.3.1 Windows下的图像表示和操作 375

1.BMP文件结构 375

2.Windows中位图格式 375

3.CDib类 376

8.3.2直接加工算法 376

2.数学形态学的细化算法 377

1.算法思想 .. 377

8.3.3细化算法 377

3.细化后的短枝处理 378

4.矢量输出 378

8.3.4矢量化算法 378

8.4程序实现 380

8.4.1直接加工 380

8.4.2细化CAM 392

8.4.3矢量CAM 411

8.5数控代码仿真器 416

1.简介 416

2.打开文件 416

3.调节显示参数 417

4.右键菜单 418

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