Visual C++.NET数字图像处理技术与应用

　　本书全面介绍了数字图像处理领域的有关技术及其应用。本书共10章，首先介绍了数字图像的基础知识，包括数字图像处理概论、数字图像的物理基础、各种流行的图像文件格式以及Visual C++.NET图像编程基础，然后对数字图像处理中最常用的一些处理方法，如数字图像的几何变换、正交变换、增强、形态学运算、边缘检测与提取、轮廓跟踪、图像分析、复原以及重建等作了适当的理论推导和分析，同时，书中给出了每种常用的数字图像处理方法的完整Visual C++.NET源代码和详细的注解，以使读者能迅速掌握并灵活运用这些方法。本书内容丰富，叙述详细，实用性强，适合于高校有关图像处理专业高年级学生和研究生阅读，也可供模式识别、机器人和人工智能等领域的科技人员参考。

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第1章 数字图像处理概述
1.1 图像处理方法概述
1.1.1 图像数字化处理简介
1.1.2 数字图像处理方法简介
1.2 数字图像处理系统
1.2.1 输入系统
1.2.2 输出系统
1.2.3 计算机处理器
1.2.4 大容量存储器
1.3 数字图像处理的主要研究内容
第2章 数字图像处理基础
2.1 光度学简介
2.1.1 光谱光视效率
2.1.2 明视觉. 暗视觉和介视觉
2.1.3 光通量和发光强度
2.1.4 亮度
2.1.5 照度
2.2 色度学简介
2.2.1 彩色视觉基础
2.2.2 颜色视觉理论
2.3 连续图像简介
2.3.1 连续图像的表达式
2.3.2 二维线性系统
2.3.3 各种算子
2.3.4 连续图像的统计模型
2.4 图像的数字化
2.4.1 确定型图像场抽样和重建
2.4.2 随机图像场抽样
2.4.3 抽样图像的量化
2.4.4 扫描. 彩色制式以及彩色空间的线性变换
第3章 数字图像文件格式
3.1 数字图像的存储
3.1.1 位映射图像
3.1.2 矢量图像
3.2 MacPaint图像文件格式
3.2.1 Mac Binary Header
3.2.2 图案数据
3.2.3 图像数据
3.2.4 创建MacPaint图像文件
3.3 BMP图像文件格式
3.3.1 位图文件头
3.3.2 位图信息头
3.3.3 调色板
3.3.4 实际的位图数据
3.4 GIF图像文件格式
3.4.1 GIF文件头
3.4.2 逻辑屏幕描述块
3.4.3 全局彩色表
3.4.4 图像描述块
3.4.5 局部彩色表
3.4.6 表基图像数据
3.4.7 图形控制扩展块
3.4.8 无格式文本扩展块
3.4.9 注释扩展块
3.4.10 应用程序扩展块
3.4.11 GIF文件结束块
3.5 TIFF图像文件格式
3.5.1 TIFF图像文件头
3.5.2 TIFF文件目录
3.5.3 数据区块
3.5.4 TIFF图像文件分类
3.5.5 TIFF数据压缩方法
3.6 PCX图像文件格式
3.6.1 PCX图像文件的结构
3.6.2 PCX文件头
3.6.3 PCX图像压缩数据
3.7 JPG图像文件格式
3.7.1 JPEG编码过程
3.7.2 JPEG文件结构
3.8 PNG图像文件格式
3.8.1 PNG图像文件结构简介
3.8.2 PNG文件署名域
3.8.3 数据块结构
3.8.4 数据块摘要
3.9 Visual C
.NET编程实现
3.9.1 Windows编程
3.9.2 源代码及其说明
3.9.3 编译条件
3.9.4 运行结果
第4章 图像的几何变换
4.1 图像几何变换的基础知识
4.1.1 一般变换
4.1.2 仿射交换
4.1.3 透视变换
4.1.4 多项式变换
4.1.5 插值
4.1.6 抗混叠技术
4.2 图像平移
4.2.1 基本原理
4.2.2 Visual C
.NET编程实现
4.3 图像旋转
4.3.1 基本原理
4.3.2 Visual C
.NET编程实现
4.4 图像镜像
4.4.1 基本原理
4.4.2 Visual C
.NET编程实现
4.5 图像转置
4.5.1 基本原理
4.5.2 Visual C
.NET编程实现
4.6 图像缩放
4.6.1 基本原理
4.6.2 Visual C
.NET编程实现
4.7 插值算法
4.7.1 最近邻插值
4.7.2 双线性插值
4.7.3 双三次插值
第5章 图像的正交变换
5.1 正交函数的概念
5.2 连续傅里叶交换
5.2.1 傅里叶变换的基本概念
5.2.2 博里叶变换的性质
5.3 离散傅里叶变换
5.3.1 离散傅里叶交换的基本概念
5.3.2 离散傅里叶变换的性质
5.3.3 快速傅里叶变换
5.3.4 Visual C
.NET编程实现图像博里叶交换
5.4 离散余弦变换
5.4.1 离散余弦变换的基本概念
5.4.2 离散余弦变换的性质
5.5 沃尔什变换
5.5.1 沃尔什函数简介
5.5.2 沃尔什函数的理论基础
5.5.3 沃尔什函数的性质
5.5.4 离散沃尔什变换
5.6 Hadamard变换
5.7 Slant变换
5.8 离散K－L变换
5.8.1 一维K－L变换
5.8.2 图像的K－L变换
5.8.3 K－L变换的性质
5.8.4 DCT与K－L变换的关系
5.8.5 K－L变换的应用
5.9 奇异值分解变换
第6章 图像增强
6.1 空域变换增强
6.1.1 灰度级修正
6.1.2 灰度变换法
6.1.3 直方图修正
6.2 空域滤波增强
6.2.1 图像的空域平滑
6.2.2 图像的空域锐化
6.3 频域增强
6.3.1 频域增强的理论基础
6.3.2 图像的频域平滑
6.3.3 图像的频域锐化
6.3.4 同态滤波
6.4 彩色增强
6.4.1 伪彩色增强
6.4.2 真彩色增强
第7章 图像的数学形态学运算
7.1 数学形态学基础知识
7.1.1 图像与数学形态学的关系
7.1.2 数学形态学运算的设计原则
7.1.3 图像的定量分析原则
7.1.4 数学形态学中的基本符号与术语
7.2 图像的腐蚀
7.2.1 图像腐蚀简介
7.2.2 腐蚀的编程实现
7.3 图像的膨胀
7.3.1 图像膨胀简介
7.3.2 腐蚀和膨胀的代数性质
7.3.3 膨胀的编程实现
7.4 开运算和闭运算
7.4.1 开运算和闭运算的基本概念
7.4.2 开运算和闭运算的代数性质
7.4.3 开运算和闭运算的编程实现
7.5 击中与击不中
7.6 图像的骨架与细化算法
7.6.1 基本概念
7.6.2 图像细化的编程实现
7.7 灰度图像的数学形态学
7.7.1 投影. 表面函数与阴影集合
7.7.2 灰度图像的腐蚀
7.7.3 灰度图像的膨胀
7.7.4 灰度图像的开运算和闭运算
7.7.5 灰度图像的基本几何特征
7.7.6 灰度图像代数运算的另一种定义方法
第8章 图像的边缘检测. 提取以及轮廓跟踪
8.1 边缘检测
8.1.1 基本概念
8.1.2 基于经典微分算子的边缘检测
8.1.3 经典边缘检测算子的性能比较
8.1.4 LOG滤波器与Marr－Hildreth边缘检测算子
8.1.5 多灰度图像的边缘聚焦法
8.1.6 Carnny边缘检测算子
8.1.7 基于曲面拟合的边缘检测方法
8.1.8 松弛标记法
8.1.9 经典边缘检测算子的编程实现
8.2 边界描述
8.2.1 Hough变换
8.2.2 Freeman链码
8.2.3 Hough变换的编程实现
8.3 边缘提取. 轮廓跟踪以及种子填充算法
8.3.1 边缘提取
8.3.2 轮廓跟踪
8.3.3 种子填充算法
8.3.4 边缘提取与轮廓跟踪的编程实现
第9章 图像复原
9.1 图像的退化
9.2 图像复原的模型
9.2.1 图像复原的一般模型
9.2.2 离散复原模型
9.3 连续图像的复原
9.3.1 逆滤波法
9.3.2 维纳滤波法
9.3.3 参数估值滤波法
9.4 离散图像的复原
9.4.1 伪逆法
9.4.2 奇异值分解法
9.4.3 约束复原法
9.5 离散图像的统计复原
9.5.1 线性回归法
9.5.2 维纳估计法
9.5.3 非线性约束复原法
9.6 运动模糊图像的复原
9.7 退化模型未知时的复原方法
9.8 点扩展函数的确定
9.8.1 均匀直线运动时的点扩散函数
9.8.2 散焦时的点扩散函数
9.8.3 高斯降晰函数
9.8.4 大气湍流时的点扩展函数
9.9 几何畸变校正
9.9.1 图像几何学
9.9.2 图像的几何畸变
9.9.3 图像的几何校正
9.9.4 地球资源卫星多光谱扫描图像的几何校正
9.9.5 灰度值的确定
第10章 图像重建
10.1 图像重建的物理基础
10.1.1 传输式投影
10.1.2 计算机层析摄影原理
10.2 图像的重建算法
10.2.1 问题的陈述
10.2.2 变换方法
10.2.3 级数展开法
10.3 反投影法
10.3.1 连续反投影
10.3.2 反投影算子的实现
10.4 平行束的卷积法
10.4.1 卷积. 希尔伯特变换和正则化
10.4.2 卷积法的推导
10.4.3 卷积法的实现
10.4.4 卷积法的优点
10.5 傅里叶重建法
10.6 发散束的卷积法
10.6.1 发散束的卷积算法
10.6.2 卷积函数的选择
10.6.3 点响应函数
10.6.4 噪声的重建
10.6.5 重排
参考文献