Visual C++ 数字图像处理 何斌等编着

《Visual C++ 数字图像处理》一书由何斌等专家编著，是学习和研究数字图像处理领域不可多得的经典教材。本书不仅适合初学者系统掌握数字图像处理的基础理论和算法实现，也适用于开发工作人员深入理解并运用VC++进行数字图像处理的实际操作。 ### 重要知识点概览 #### 1. 数字图像基础理论 - **图像的数字化**：介绍图像从模拟信号转换为数字信号的过程，包括采样、量化等关键步骤。 - **图像的基本概念**：像素、灰度级、分辨率、色彩模型等基本元素及其在数字图像中的作用。 - **图像数据表示与存储**：位图、JPEG、PNG等常见图像格式的特点及适用场景。 #### 2. 图像增强技术 - **空间域增强方法**：对比度拉伸、直方图均衡化、锐化等操作，改善图像视觉效果。 - **频率域增强方法**：傅里叶变换、小波变换等，通过调整图像频谱特性来增强图像质量。 #### 3. 图像复原技术 - **噪声模型与去除**：高斯噪声、椒盐噪声的特性及对应的滤波器设计。 - **图像退化模型与逆滤波**：解决图像模糊、运动伪影等问题，恢复原始图像清晰度。 #### 4. 图像分割与特征提取 - **阈值分割**：基于全局或局部阈值选择策略，分离图像背景与目标。 - **边缘检测**：Sobel算子、Canny算子等，用于识别图像中物体边界。 - **纹理分析与特征提取**：统计、结构、频谱等方法，提取图像的纹理特征。 #### 5. 图像识别与分类 - **模板匹配**：利用已知模板在图像中寻找相似区域，实现模式识别。 - **机器学习算法应用**：支持向量机（SVM）、神经网络等，提高图像识别的准确率和鲁棒性。 #### 6. 数字图像处理工具与环境 - **Visual C++开发环境**：介绍如何在VC++中构建数字图像处理程序，包括库函数的使用、图形用户界面设计等。 - **MATLAB辅助开发**：虽然本书主要聚焦于VC++，但MATLAB作为强大的数值计算与图像处理工具，其算法原型开发能力不容忽视，对于复杂算法的快速验证和调试尤为有效。 ### 实践应用案例 书中通过丰富的实例讲解，如图像去噪、人脸识别、车牌识别等实际应用场景，帮助读者将理论知识转化为实践技能。此外，通过MATLAB等工具的辅助，能够更加直观地理解和掌握数字图像处理的核心算法。 ### 学习资源拓展 除了本书提供的详实内容外，对于希望进一步深入研究的读者，以下资源也值得参考： - **学术论文**：查阅最新的研究成果，了解数字图像处理领域的前沿动态。 - **开源项目**：如OpenCV，提供了大量预置的图像处理功能，有助于快速构建自己的应用程序。 - **在线课程**：Coursera、edX等平台上的数字图像处理课程，提供更多元化的学习方式。 《Visual C++ 数字图像处理》一书不仅是一本学习数字图像处理理论的优秀教材，更是连接理论与实践的桥梁，尤其对于希望利用VC++进行图像处理软件开发的工程师而言，具有极高的参考价值。通过本书的学习，读者将能系统掌握数字图像处理的关键技术和应用，为进一步探索该领域奠定坚实的基础。