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