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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