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第1章　Visual C＋＋与数字图像处理1

1.1　数字图像处理概述2

1.1.1 图像与数字图像2

1.1.2　数字图像处理研究的内容4

1.1.3　数字图像处理的应用6

1.2　Visual C＋＋概述8

1.2.1 C＋＋语言简介8

1.2.2 Visual C＋＋简介16

1.2.3 Visual C＋＋ 2005集成开发环境19

1.3　在Visual C＋＋中处理数字图像22

1.3.1　位图和调色板22

1.3.2　图形设备接口23

1.3.3　OpenCV26

1.4　本章小结26

第2章　Visual C＋＋ 2005基础知识27

2.1　利用向导生成应用程序28

2.1.1　创建新项目28

2.1.2　编译并运行工程35

2.2　添加资源36

2.2.1　新建资源36

2.2.2　导入资源38

2.3　MFC编程基础38

2.3.1 MFC应用程序框架39

2.3.2　Windows消息和事件驱动40

2.3.3 常用消息41

2.3.4　MFC的消息映射42

2.4　消息与事件响应44

2.4.1　添加类44

2.4.2　添加类成员45

2.4.3　添加消息响应46

2.4.4　添加事件47

2.4.5　添加函数重写48

2.4.6　手动添加消息响应50

2.5　对话框的使用51

2.5.1　创建并编辑对话框资源51

2.5.2　模式对话框和无模式对话框55

2.5.3　消息对话框57

2.5.4　共用对话框59

2.6　常用控件的使用64

2.6.1　按钮类控件64

2.6.2　文本框67

2.6.3　列表框70

2.6.4　组合框74

2.6.5　静态类控件76

2.7　菜单栏和工具栏77

2.7.1 菜单栏的使用77

2.7.2　工具栏的使用83

2.8　本章实例：简单的画图程序87

2.8.1 实例预览88

2.8.2　概要设计88

2.8.3　完成实例编码91

2.9　本章小结98

第3章　认识色彩空间99

3.1　颜色的基本知识100

3.1.1　颜色的定义100

3.1.2　颜色的属性102

3.2　常用色彩空间简介103

3.2.1 RGB颜色空间103

3.2.2　CMY/CMYK颜色空间105

3.2.3 HSV/HSB（HSI/HCI/HSL）颜色空间106

3.2.4　CIE系列颜色空间109

3.2.5 YUV/YCbCr颜色空间111

3.3　色彩空间的转换方法112

3.3.1　RGB转换到HSV的方法113

3.3.2　RGB转换到HSI的方法114

3.3.3　RGB转换到YUV的方法115

3.3.4　RGB转换到YCbCr的方法116

3.4　本章实例：Photoshop色彩编辑器118

3.4.1 需求分析118

3.4.2　概要设计119

3.4.3 完成实例编码121

3.5　本章小结130

第4章　图像文件格式131

4.1　图像文件概述132

4.1.1 图像文件132

4.1.2　图像文件的一般结构132

4.1.3 图像文件的常用参数133

4.2 BMP文件格式134

4.2.1　文件结构135

4.2.2　文件头和信息头135

4.2.3　主要参数136

4.3　GIF文件格式136

4.3.1　GIF格式简介137

4.3.2　GIF文件结构137

4.3.3　GIF文件块的结构138

4.4　PNG文件格式142

4.4.1　PNG格式简介142

4.4.2　PNG文件结构143

4.4.3　PNG中的关键数据块144

4.5　图像的压缩编码146

4.5.1　Huffman编码147

4.5.2　LZW编码148

4.5.3　行程编码151

4.5.4　离散余弦变换151

4.6　JPEG文件格式153

4.6.1　JPEG文件概述153

4.6.2　JPEG编码／解码的理论基础153

4.6.3　JPEG文件的格式160

4.7　本章实例：JPEG解码程序163

4.7.1　概要设计163

4.7.2　完成实例编码169

4.8　本章小结188

第5章　使用DIB处理数字图像189

5.1　设备相关位图和设备无关位图190

5.1.1　设备相关位图（DDB）190

5.1.2　设备无关位图（DIB）190

5.2　CBitmap类190

5.2.1　创建DDB191

5.2.2　CBitmap中的成员函数193

5.2.3　应用DDB显示图像193

5.2.4　应用DDB显示大图像195

5.3　进一步了解DIB203

5.3.1　DIB的结构203

5.3.2　DIB信息段203

5.3.3　位图数据205

5.3.4　与DIB有关的函数206

5.4　本章实例：DIB类的封装208

5.4.1　设计208

5.4.2　构造函数210

5.4.3　DIB位图的显示214

5.4.4 BMP文件的存储215

5.5　本章小结216

第6章　使用GDI＋处理数字图像217

6.1 GDI＋简介218

6.1.1 GDI＋概述218

6.1.2 GDI＋的结构218

6.2 在Visual C＋＋中应用GDI＋219

6.2.1 GDI＋在Visual C＋＋ 2005中的配置方法219

6.2.2　在Visual 6.0中使用GDI＋221

6.3 GDI＋基础222

6.3.1 Graphics类222

6.3.2 GDI＋的基本数据类型225

6.3.3 GDI＋中的颜色226

6.4 GDI＋处理图像的基本方法228

6.4.1 GDI＋的图像类228

6.4.2　创建图像对象229

6.4.3 图像的显示和缩放232

6.4.4　图像的基本处理方法237

6.5　处理图像的色彩244

6.5.1 ColorMatrix结构体244

6.5.2　改变图像的透明度245

6.5.3　将图像转换为灰度图249

6.5.4　改变图像的亮度251

6.5.5　改变图像的对比度253

6.6　本章实例：播放GIF动画255

6.6.1　播放原理分析255

6.6.2　处理过程256

6.6.3　具体实现257

6.7　本章小结260

第7章　使用OpenCV处理数字图像261

7.1 OpenCV简介262

7.1.1 OpenCV概述262

7.1.2 OpenCV的特点263

7.1.3 OpenCV的命名规则263

7.1.4 OpenCV的应用举例264

7.2 OpenCV的安装与配置266

7.2.1 OpenCV在Visual C＋＋ 6.0下的安装与配置266

7.2.2 OpenCV在Visual C＋＋ 2005下的安装与配置268

7.3 OpenCV的结构271

7.3.1 OpenCV的体系结构271

7.3.2 OpenCV的函数结构271

7.3.3 OpenCV的功能结构273

7.3.4 OpenCV的数据结构274

7.4　本章实例：利用OpenCV显示图像275

7.4.1　图像文件的载入与显示275

7.4.2　图像文件的创建、保存和复制277

7.5　本章小结282

第8章　常见图像显示特效283

8.1　显示特效概述284

8.1.1　显示特效基础284

8.1.2　显示特效过程286

8.1.3　显示特效类287

8.2　扫描显示特效289

8.2.1　特效预览289

8.2.2　基本原理和实现方法289

8.2.3　编程实现290

8.3　移动显示特效292

8.3.1　特效预览292

8.3.2　基本原理和实现方法292

8.3.3　编程实现293

8.4　百叶窗显示特效295

8.4.1　特效预览295

8.4.2　基本原理和实现方法295

8.4.3　编程实现297

8.5　栅条显示特效298

8.5.1　特效预览298

8.5.2　基本原理和实现方法299

8.5.3　编程实现300

8.6　马赛克显示特效301

8.6.1　特效预览301

8.6.2　基本原理和实现方法302

8.6.3　编程实现303

8.7　雨滴显示特效304

8.7.1　特效预览304

8.7.2　基本原理和实现方法304

8.7.3　编程实现305

8.8　本章实例：类似ACDSee的图像浏览工具306

8.8.1 实例预览306

8.8.2　概要设计307

8.8.3　完成实例编码311

8.9　本章小结324

第9章　图像的点运算325

9.1　灰度直方图326

9.1.1　灰度直方图326

9.1.2　基本原理328

9.1.3　编程实现328

9.2　灰度线性变换338

9.2.1　基本原理338

9.2.2　编程实现341

9.3　灰度非线性变换344

9.3.1　灰度对数变换344

9.3.2　灰度幂次变换350

9.3.3　灰度指数变换353

9.4　灰度阈值变换354

9.4.1　基本原理355

9.4.2　编程实现355

9.5　灰度拉伸357

9.5.1　基本原理358

9.5.2　编程实现360

9.6　灰度均衡364

9.6.1　基本原理364

9.6.2　编程实现365

9.7　本章小结366

第10章　对图像进行几何变换367

10.1 图像几何变换的基本理论368

10.1.1　图像几何变换概述368

10.1.2　图像几何变换的数学描述370

10.2　图像的平移变换371

10.2.1　效果预览371

10.2.2　基本原理371

10.2.3　编程实现373

10.3 图像的镜像变换377

10.3.1　效果预览377

10.3.2　基本原理378

10.3.3　编程实现379

10.4　图像的转置383

10.4.1　效果预览383

10.4.2　基本原理384

10.4.3　编程实现385

10.5　图像的缩放386

10.5.1　效果预览387

10.5.2　基本原理387

10.5.3　插值算法介绍388

10.5.4　编程实现392

10.6　图像的旋转398

10.6.1　效果预览398

10.6.2　基本原理398

10.6.3　编程实现403

10.7 使用GDI＋实现图像的几何变换409

10.7.1 GDI＋的变换操作409

10.7.2　平移410

10.7.3　缩放412

10.7.4　旋转413

10.7.5　变换的组合417

10.7.6　利用矩阵进行其他几何变化419

10.8　本章小结422

第11章　图像的增强处理423

11.1 图像的简单平滑424

11.1.1　邻域处理的基本概念424

11.1.2 图像的简单平滑原理427

11.1.3 图像简单平滑的算法实现427

11.2　图像的高斯平滑431

11.2.1　平滑线性滤波器432

11.2.2 高斯平滑的原理432

11.2.3 高斯平滑的算法实现433

11.3 图像的中值滤波436

11.3.1　统计排序滤波器437

11.3.2　图像中值滤波的原理437

11.3.3 图像中值滤波的算法实现439

11.4　应用OpenCV对图像进行平滑处理445

11.4.1　函数描述445

11.4.2　概要设计446

11.4.3　编码实现446

11.5　拉普拉斯边缘增强452

11.5.1 图像的锐化452

11.5.2　图像拉普拉斯锐化的原理452

11.5.3 图像拉普拉斯锐化的算法实现453

11.6　Sobel边缘细化457

11.6.1　Sobel边缘细化的原理457

11.6.2　Sobel边缘细化的编程实现459

11.7　本章小节464

第12章　常见滤镜效果465

12.1 图像的反色效果466

12.1.1　底片效果467

12.1.2　实现方法及原理467

12.1.3　编程实现467

12.2　图像的雕刻效果469

12.2.1　雕刻效果469

12.2.2　实现方法及原理469

12.2.3　编程实现470

12.3 图像的黑白效果472

12.3.1 黑白效果472

12.3.2 实现方法及原理473

12.3.3 编程实现473

12.4 图像的雾化效果475

12.4.1　雾化效果475

12.4.2　图像点阵的随机化处理476

12.4.3　编程实现476

12.5 图像的马赛克效果483

12.5.1　马赛克效果483

12.5.2　实现方法及原理483

12.5.3　编程实现484

12.6　图像的素描效果487

12.6.1　素描效果487

12.6.2　实现方法及原理487

12.6.3　编程实现487

12.7　本章小结490

第13章　边缘检测和轮廓跟踪491

13.1　边缘检测492

13.1.1　边缘检测的基本概念492

13.1.2　常规边缘检测493

13.1.3　带方向的边缘检测498

13.1.4　拉普拉斯算子503

13.2　Hough变换509

13.2.1　Hough变换的原理509

13.2.2　编程实现515

13.3　种子算法520

13.3.1　算法介绍520

13.3.2　编程实现523

13.4　轮廓跟踪526

13.4.1 区域表示方法526

13.4.2　单区域跟踪536

13.4.3 多区域跟踪539

13.5 本章实例：应用OpenCV进行边缘检测541

13.5.1　Canny准则541

13.5.2　Canny算法542

13.5.3　在OpenCV中使用Canny算法543

13.6　本章小结548

第14章　图像的形态学处理549

14.1　数学形态学550

14.2　一些必要的概念和符号约定550

14.3 图像的腐蚀554

14.3.1　腐蚀原理554

14.3.2　编程实现557

14.4　图像的膨胀562

14.4.1　膨胀原理562

14.4.2　编程实现565

14.5　腐蚀和膨胀的性质及应用568

14.5.1　腐蚀和膨胀的代数性质568

14.5.2　腐蚀和膨胀的应用571

14.6　开运算和闭运算577

14.6.1　开运算578

14.6.2　闭运算579

14.6.3　编程实现580

14.6.4　开运算和闭运算的代数性质582

14.7 图像形态学的其他运算584

14.7.1　击中／不击中运算584

14.7.2　细化处理588

14.8　本章实例：应用OpenCV进行形态学处理592

14.8.1　函数描述592

14.8.2　概要设计592

14.8.3　编码实现593

14.9　本章小结598

第15章　图像分割与目标识别599

15.1 图像的分割601

15.1.1　基于幅度的图像分割601

15.1.2　基于区域的图像分割606

15.1.3　基于形态学分水岭的图像分割611

15.2　图像的匹配614

15.2.1　基本概念614

15.2.2　模板匹配算法615

15.2.3　序贯相似性检测算法616

15.2.4　幅度排序算法618

15.3　模式的识别620

15.3.1　基本概念620

15.3.2　统计模式识别621

15.3.3　其他模式识别方法简介627

15.4　本章实例：静态人脸检测程序628

15.4.1　人脸检测概述628

15.4.2　算法分析629

15.4.3　应用OpenCV进行人脸检测633

15.5 本章小结640

参考文献641