第1章 数字图像处理技术 1
1．1数字图像 1
1．1．1单色图像 1
1．1．2灰度图像 1
1．1．3彩色图像 2
1．2 Windows颜色和调色板 3
1．2．1视频卡和调色板 3
1．2．2 Windows系统调色板和逻辑调色板 4
1．2．3 Windows的调色板管理 6
1．2．4使用调色板 7
1．3 BMP图像文件 8
1．3．1 BMP文件格式 8
1．3．2 Windows中的位图格式 11
1．4 DDB位图 11
1．4．1创建CBitmap对象和加载位图数据 11
1．4．2将CBitmap绘制到屏幕上 13
1．5 DIB位图 14
1．5．1 DIB文件格式 14
1．5．2 DIB访问函数 17
1．6使用VisualC＋＋打开并显示BMP图像 19
1．6．1 CBMPViewerDoc头文件 20
1．6．2浏览BMP文件 20
1．7图像的点运算 22
1．7．1图像的反色 22
1．7．2灰度阈值变换 23
1．7．3灰度拉伸 24
1．7．4灰度均衡 26
1．7．5 256色转灰度图 28
1．7．6亮度增减 29
1．7．7取对数 31
1．7．8取指数 32
1．8图像几何变换技术 33
1．8．1图像的平移变换 33
1．8．2图像的旋转变换 36
1．8．3图像的镜像变换 42
1．8．4图像的缩放变换 44
1．8．5插值算法简介 46
1．9图像的增强技术 47
1．9．1高斯平滑处理 47
1．9．2中值滤波 50
1．9．3图像的锐化处理 52
1．10边缘检测及轮廓跟踪技术 54
1．10．1边缘检测算子 54
1．10．2 Hough变化 60
1．10．3轮廓提取 64
1．10．4轮廓跟踪 66
1．10．5模板匹配 69
1．10．6用Canny算子提取边缘 72
1．11图像分割技术 74
1．11．1投影法 74
1．11．2差影法 77
1．12图像腐蚀、膨胀、细化算法 78
1．12．1图像的腐蚀 79
1．12．2图像的膨胀 82
1．12．3图像的细化 86
第2章 数字图像处理典型应用 92
2．1透明位图背景上的滚动字幕实例 92
2．1．1编程原理 92
2．1．2实例详解 99
2．2滚动浏览位图 99
2．2．1动态装载位图到对话框 100
2．2．2利用滚动技术显示原始尺寸的位图 101
2．2．3双缓存技术防止闪烁 103
2．3小波算法的Visual C＋＋实现 104
2．3．1设计思路 104
2．3．2编程原理 105
2．3．3实例详解 109
第3章 相机自动调焦系统 113
3．1系统简介 113
3．2系统基本技术要求 113
3．3系统实现平台 113
3．3．1系统硬件平台 114
3．3．2系统软件平台 115
3．4系统关键技术 115
3．4．1图像预处理 115
3．4．2消除光线的影响 115
3．4．3消除噪声的影响 117
3．4．4清晰度计算 118
3．4．5反馈控制 121
3．4．6程序实现 124
第4章 计算机集成数控技术 153
4．1技术要点 153
4．2基本理论 153
4．2．1数字控制技术 153
4．2．2数控代码 154
4．2．3 CAM知识 156
4．2．4数学形态学的理论基础 157
4．3关键技术和程序实现 158
4．3．1 Windows下的图像表示和操作 158
4．3．2直接加工算法 158
4．3．3细化算法 159
4．3．4矢量化算法 161
4．4程序实现 162
4．4．1直接加工 162
4．4．2细化CAM 170
4．4．3矢量CAM 183
4．5数控代码仿真器 186
第5章 细胞识别统计系统 189
5．1血液红细胞识别计数系统 189
5．2系统基本技术要求 189
5．3系统架构及实现 189
5．3．1系统硬件平台 190
5．3．2系统软件平台 190
5．3．3程序实现 190
第6章 人脸检测系统 222
6．1系统简介 222
6．2系统基本技术要求 222
6．3系统架构及实现 222
6．3．1系统硬件平台 222
6．3．2系统用到的关键技术 223
6．3．3程序实现 223
第7章 车牌定位系统 255
7．1系统简介 255
7．2系统基本技术要求 255
7．3系统架构及实现 255
7．3．1系统硬件平台 255
7．3．2系统软件平台 255
7．3．3系统中用到的关键技术 256
7．3．4系统实现 256
7．3．5程序效果测试 272
第8章 基于神经网络的文字识别系统 278
8．1系统简介 278
8．2系统基本技术要求 278
8．3系统中用到的关键技术 278
8．4系统软硬件平台 278
8．4．1系统的硬件平台 278
8．4．2系统的软件平台 279
8．5系统实现 279
8．5．1系统流程图 279
8．5．2图像数据的读取、保存与屏幕显示等基本函数 279
8．5．3图像的预处理 288
8．5．4其他相关的重要图像处理技术 320
8．5．5用神经网络进行字符识别 328
8．5．6程序总体编程框架 350
8．5．7程序使用说明、测试及注意事项 351
第9章 牌照自动识别监控系统 355
9．1系统简介 355
9．2系统基本技术要求 355
9．3系统架构及实现 356
9．3．1系统硬件平台 356
9．3．2系统软件平台 357
9．4牌照识别关键技术与算法 361
9．4．1车辆图像采集 361
9．4．2牌照区域提取 363
9．4．3牌照图像二值化 371
9．4．4牌照字符分割 376
9．4．5牌照字符识别（神经网络） 377
9．4．6车辆视频检测 381
9．5系统中其他关键技术与算法 388
第10章 运动检测系统 390
10．1运动判定系统 390
10．2系统基本技术要求 390
10．3系统架构及其实现 390
10．3．1硬件系统平台 390
10．3．2系统用到的关键技术 391
10．3．3程序实现 391
第11章 运动人体跟踪系统 420
11．1系统简介 420
11．2系统应用范围及意义 421
11．2．1视频监控 421
11．2．2人机界面 421
11．2．3运动诊断与辨别 421
11．3系统软硬件平台 421
11．3．1系统的硬件平台 421
11．3．2系统的软件平台 421
11．4人体运动目标检测与跟踪理论概述 421
11．4．1运动目标检测 421
11．4．2运动目标跟踪 422
11．5系统实现 423
11．5．1系统流程图 423
11．5．2读取与屏幕显示等基本函数 424
11．5．3人体运动检测部分的理论简介和基本函数 433
11．5．4运动区域分析部分的理论简介和基本函数 449