Visual C++数字图像实用工程案例精选

　　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较完整的源代码，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。

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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
1.2.4  图像的恢复技术  37
1. 逆滤波处理  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
第2章  细胞识别统计系统  61
2.1  血液红细胞识别计数系统  61
2.2  系统基本技术要求  61
2.3  系统架构及实现  61
2.3.1  系统硬件平台  61
2.3.2  系统软件平台  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
2. 同态滤波法去除噪音  115
3.4.4  清晰度计算  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
第5章  基于卫星通信的牌照自动识别监控系统  214
5.1  系统简介  214
5.2  系统基本技术要求  214
5.3  系统架构及实现  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
7.3.3  程序实现  322
1. 图像数据读取  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
2. 起始点、参考点、坐标原点、机械原点  372
3. 准备功能(G功能)  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
8.3.3  细化算法  377
1. 算法思想  377
2. 数学形态学的细化算法  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