VISUAL C++數(shù)字圖像處理開發(fā)入門與編程實踐

第1章  Visual C++與數(shù)字圖像處理    1
1.1  數(shù)字圖像處理概述    2
1.1.1  圖像與數(shù)字圖像    2
1.1.2  數(shù)字圖像處理研究的內容    4
1.1.3  數(shù)字圖像處理的應用    6
1.2  Visual C++概述    8
1.2.1  C++語言簡介    8
1.2.2  Visual C++簡介    16
1.2.3  Visual C++ 2005
集成開發(fā)環(huán)境    19
1.3  在Visual C++中處理數(shù)字圖像    22
1.3.1  位圖和調色板    22
1.3.2  圖形設備接口    23
1.3.3  OpenCV    26
1.4  本章小結    26
第2章  Visual C++ 2005基礎知識    27
2.1  利用向導生成應用程序    28
2.1.1  創(chuàng)建新項目    28
2.1.2  編譯并運行工程    35
2.2  添加資源    36
2.2.1  新建資源    36
2.2.2  導入資源    38
2.3  MFC編程基礎    38
2.3.1  MFC應用程序框架    39
2.3.2  Windows消息和事件驅動    40
2.3.3  常用消息    41
2.3.4  MFC的消息映射    42
2.4  消息與事件響應    44
2.4.1  添加類    44
2.4.2  添加類成員    45
2.4.3  添加消息響應    46
2.4.4  添加事件    47
2.4.5  添加函數(shù)重寫    48
2.4.6  手動添加消息響應    50
2.5  對話框的使用    51
2.5.1  創(chuàng)建并編輯對話框資源    51
2.5.2  模式對話框和無模式對話框    55
2.5.3  消息對話框    57
2.5.4  共用對話框    59
2.6  常用控件的使用    64
2.6.1  按鈕類控件    64
2.6.2  文本框    67
2.6.3  列表框    70
2.6.4  組合框    74
2.6.5  靜態(tài)類控件    76
2.7  菜單欄和工具欄    77
2.7.1  菜單欄的使用    77
2.7.2  工具欄的使用    83
2.8  本章實例：簡單的畫圖程序    87
2.8.1  實例預覽    88
2.8.2  概要設計    88
2.8.3  完成實例編碼    91
2.9  本章小結    98
第3章  認識色彩空間    99
3.1  顏色的基本知識    100
3.1.1  顏色的定義    100
3.1.2  顏色的屬性    102
3.2  常用色彩空間簡介    103
3.2.1  RGB顏色空間    103
3.2.2  CMY/CMYK顏色空間    105
3.2.3  HSV/HSB（HSI/HCI/HSL）
顏色空間    106
3.2.4  CIE系列顏色空間    109
3.2.5  YUV/YCbCr顏色空間    111
3.3  色彩空間的轉換方法    112
3.3.1  RGB轉換到HSV的方法    113
3.3.2  RGB轉換到HSI的方法    114
3.3.3  RGB轉換到YUV的方法    115
3.3.4  RGB轉換到YCbCr的方法    116
3.4  本章實例：Photoshop
色彩編輯器    118
3.4.1  需求分析    118
3.4.2  概要設計    119
3.4.3  完成實例編碼    121
3.5  本章小結    130
第4章  圖像文件格式    131
4.1  圖像文件概述    132
4.1.1  圖像文件    132
4.1.2  圖像文件的一般結構    132
4.1.3  圖像文件的常用參數(shù)    133
4.2  BMP文件格式    134
4.2.1  文件結構    135
4.2.2  文件頭和信息頭    135
4.2.3  主要參數(shù)    136
4.3  GIF文件格式    136
4.3.1  GIF格式簡介    137
4.3.2  GIF文件結構    137
4.3.3  GIF文件塊的結構    138
4.4  PNG文件格式    142
4.4.1  PNG格式簡介    142
4.4.2  PNG文件結構    143
4.4.3  PNG中的關鍵數(shù)據(jù)塊    144
4.5  圖像的壓縮編碼    146
4.5.1  Huffman編碼    147
4.5.2  LZW編碼    148
4.5.3  行程編碼    151
4.5.4  離散余弦變換    151
4.6  JPEG文件格式    153
4.6.1 JPEG文件概述    153
4.6.2  JPEG編碼/解碼的理論基礎    153
4.6.3  JPEG文件的格式    160
4.7  本章實例：JPEG解碼程序    163
4.7.1  概要設計    163
4.7.2  完成實例編碼    169
4.8  本章小結    188
第5章  使用DIB處理數(shù)字圖像    189
5.1  設備相關位圖和設備
無關位圖    190
5.1.1  設備相關位圖（DDB）    190
5.1.2  設備無關位圖（DIB）    190
5.2  CBitmap類    190
5.2.1  創(chuàng)建DDB    191
5.2.2  CBitmap中的成員函數(shù)    193
5.2.3  應用DDB顯示圖像    193
5.2.4  應用DDB顯示大圖像    195
5.3  進一步了解DIB    203
5.3.1  DIB的結構    203
5.3.2  DIB信息段    203
5.3.3  位圖數(shù)據(jù)    205
5.3.4  與DIB有關的函數(shù)    206
5.4  本章實例：DIB類的封裝    208
5.4.1  設計    208
5.4.2  構造函數(shù)    210
5.4.3  DIB位圖的顯示    214
5.4.4  BMP文件的存儲    215
5.5  本章小結    216
第6章  使用GDI+處理數(shù)字圖像    217
6.1  GDI+簡介    218
6.1.1  GDI+概述    218
6.1.2  GDI+的結構    218
6.2  在Visual C++中應用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+基礎    222
6.3.1  Graphics類    222
6.3.2  GDI+的基本數(shù)據(jù)類型    225
6.3.3  GDI+中的顏色    226
6.4  GDI+處理圖像的基本方法    228
6.4.1  GDI+的圖像類    228
6.4.2  創(chuàng)建圖像對象    229
6.4.3  圖像的顯示和縮放    232
6.4.4  圖像的基本處理方法    237
6.5  處理圖像的色彩    244
6.5.1  ColorMatrix結構體    244
6.5.2  改變圖像的透明度    245
6.5.3  將圖像轉換為灰度圖    249
6.5.4  改變圖像的亮度    251
6.5.5  改變圖像的對比度    253
6.6  本章實例：播放GIF動畫    255
6.6.1  播放原理分析    255
6.6.2  處理過程    256
6.6.3  具體實現(xiàn)    257
6.7  本章小結    260
第7章  使用OpenCV處理
數(shù)字圖像    261
7.1  OpenCV簡介    262
7.1.1  OpenCV概述    262
7.1.2  OpenCV的特點    263
7.1.3  OpenCV的命名規(guī)則    263
7.1.4  OpenCV的應用舉例    264
7.2  OpenCV的安裝與配置    266
7.2.1  OpenCV 在Visual C++ 6.0
下的安裝與配置    266
7.2.2  OpenCV 在Visual C++ 2005
下的安裝與配置    268
7.3  OpenCV的結構    271
7.3.1  OpenCV的體系結構    271
7.3.2  OpenCV的函數(shù)結構    271
7.3.3  OpenCV的功能結構    273
7.3.4  OpenCV的數(shù)據(jù)結構    274
7.4  本章實例：利用OpenCV
顯示圖像    275
7.4.1  圖像文件的載入與顯示    275
7.4.2  圖像文件的創(chuàng)建、
保存和復制    277
7.5  本章小結    282
第8章  常見圖像顯示特效    283
8.1  顯示特效概述    284
8.1.1  顯示特效基礎    284
8.1.2  顯示特效過程    286
8.1.3  顯示特效類    287
8.2  掃描顯示特效    289
8.2.1  特效預覽    289
8.2.2  基本原理和實現(xiàn)方法    289
8.2.3  編程實現(xiàn)    290
8.3  移動顯示特效    292
8.3.1  特效預覽    292
8.3.2  基本原理和實現(xiàn)方法    292
8.3.3  編程實現(xiàn)    293
8.4  百葉窗顯示特效    295
8.4.1  特效預覽    295
8.4.2  基本原理和實現(xiàn)方法    295
8.4.3  編程實現(xiàn)    297
8.5  柵條顯示特效    298
8.5.1  特效預覽    298
8.5.2  基本原理和實現(xiàn)方法    299
8.5.3  編程實現(xiàn)    300
8.6  馬賽克顯示特效    301
8.6.1  特效預覽    301
8.6.2  基本原理和實現(xiàn)方法    302
8.6.3  編程實現(xiàn)    303
8.7  雨滴顯示特效    304
8.7.1  特效預覽    304
8.7.2  基本原理和實現(xiàn)方法    304
8.7.3  編程實現(xiàn)    305
8.8  本章實例：類似ACDSee
的圖像瀏覽工具    306
8.8.1  實例預覽    306
8.8.2  概要設計    307
8.8.3  完成實例編碼    311
8.9  本章小結    324
第9章  圖像的點運算    325
9.1  灰度直方圖    326
9.1.1  灰度直方圖    326
9.1.2  基本原理    328
9.1.3  編程實現(xiàn)    328
9.2  灰度線性變換    338
9.2.1  基本原理    338
9.2.2  編程實現(xiàn)    341
9.3  灰度非線性變換    344
9.3.1  灰度對數(shù)變換    344
9.3.2  灰度冪次變換    350
9.3.3  灰度指數(shù)變換    353
9.4  灰度閾值變換    354
9.4.1  基本原理    355
9.4.2  編程實現(xiàn)    355
9.5  灰度拉伸    357
9.5.1  基本原理    358
9.5.2  編程實現(xiàn)    360
9.6  灰度均衡    364
9.6.1  基本原理    364
9.6.2  編程實現(xiàn)    365
9.7  本章小結    366
第10章  對圖像進行幾何變換    367
10.1  圖像幾何變換的基本理論    368
10.1.1  圖像幾何變換概述    368
10.1.2  圖像幾何變換的數(shù)學描述    370
10.2  圖像的平移變換    371
10.2.1  效果預覽    371
10.2.2  基本原理    371
10.2.3  編程實現(xiàn)    373
10.3  圖像的鏡像變換    377
10.3.1  效果預覽    377
10.3.2  基本原理    378
10.3.3 編程實現(xiàn)    379
10.4  圖像的轉置    383
10.4.1  效果預覽    383
10.4.2  基本原理    384
10.4.3  編程實現(xiàn)    385
10.5  圖像的縮放    386
10.5.1  效果預覽    387
10.5.2  基本原理    387
10.5.3  插值算法介紹    388
10.5.4  編程實現(xiàn)    392
10.6  圖像的旋轉    398
10.6.1  效果預覽    398
10.6.2  基本原理    398
10.6.3  編程實現(xiàn)    403
10.7  使用GDI+實現(xiàn)圖像的
幾何變換    409
10.7.1  GDI+的變換操作    409
10.7.2  平移    410
10.7.3  縮放    412
10.7.4  旋轉    413
10.7.5  變換的組合    417
10.7.6  利用矩陣進行其他
幾何變化    419
10.8  本章小結    422
第11章  圖像的增強處理    423
11.1  圖像的簡單平滑    424
11.1.1  鄰域處理的基本概念    424
11.1.2  圖像的簡單平滑原理    427
11.1.3  圖像簡單平滑的算法實現(xiàn)    427
11.2  圖像的高斯平滑    431
11.2.1  平滑線性濾波器    432
11.2.2  高斯平滑的原理    432
11.2.3  高斯平滑的算法實現(xiàn)    433
11.3  圖像的中值濾波    436
11.3.1  統(tǒng)計排序濾波器    437
11.3.2  圖像中值濾波的原理    437
11.3.3  圖像中值濾波的算法實現(xiàn)    439
11.4  應用OpenCV對圖像
進行平滑處理    445
11.4.1  函數(shù)描述    445
11.4.2  概要設計    446
11.4.3  編碼實現(xiàn)    446
11.5  拉普拉斯邊緣增強    452
11.5.1  圖像的銳化    452
11.5.2  圖像拉普拉斯銳化的原理    452
11.5.3  圖像拉普拉斯銳化的
算法實現(xiàn)    453
11.6  Sobel邊緣細化    457
11.6.1  Sobel邊緣細化的原理    457
11.6.2  Sobel邊緣細化的
編程實現(xiàn)    459
11.7  本章小節(jié)    464
第12章  常見濾鏡效果    465
12.1  圖像的反色效果    466
12.1.1  底片效果    467
12.1.2  實現(xiàn)方法及原理    467
12.1.3  編程實現(xiàn)    467
12.2  圖像的雕刻效果    469
12.2.1  雕刻效果    469
12.2.2 實現(xiàn)方法及原理    469
12.2.3  編程實現(xiàn)    470
12.3  圖像的黑白效果    472
12.3.1  黑白效果    472
12.3.2  實現(xiàn)方法及原理    473
12.3.3  編程實現(xiàn)    473
12.4  圖像的霧化效果    475
12.4.1  霧化效果    475
12.4.2  圖像點陣的隨機化處理    476
12.4.3  編程實現(xiàn)    476
12.5  圖像的馬賽克效果    483
12.5.1  馬賽克效果    483
12.5.2  實現(xiàn)方法及原理    483
12.5.3  編程實現(xiàn)    484
12.6  圖像的素描效果    487
12.6.1  素描效果    487
12.6.2  實現(xiàn)方法及原理    487
12.6.3  編程實現(xiàn)    487
12.7  本章小結    490
第13章  邊緣檢測和輪廓跟蹤    491
13.1  邊緣檢測    492
13.1.1  邊緣檢測的基本概念    492
13.1.2  常規(guī)邊緣檢測    493
13.1.3  帶方向的邊緣檢測    498
13.1.4  拉普拉斯算子    503
13.2  Hough變換    509
13.2.1  Hough變換的原理    509
13.2.2  編程實現(xiàn)    515
13.3  種子算法    520
13.3.1  算法介紹    520
13.3.2  編程實現(xiàn)    523
13.4  輪廓跟蹤    526
13.4.1  區(qū)域表示方法    526
13.4.2  單區(qū)域跟蹤    536
13.4.3  多區(qū)域跟蹤    539
13.5  本章實例：應用OpenCV
進行邊緣檢測    541
13.5.1  Canny準則    541
13.5.2  Canny算法    542
13.5.3  在OpenCV中使用Canny
算法    543
13.6  本章小結    548
第14章  圖像的形態(tài)學處理    549
14.1  數(shù)學形態(tài)學    550
14.2  一些必要的概念和
符號約定    550
14.3  圖像的腐蝕    554
14.3.1  腐蝕原理    554
14.3.2  編程實現(xiàn)    557
14.4  圖像的膨脹    562
14.4.1  膨脹原理    562
14.4.2  編程實現(xiàn)    565
14.5  腐蝕和膨脹的性質及應用    568
14.5.1  腐蝕和膨脹的代數(shù)性質    568
14.5.2  腐蝕和膨脹的應用    571
14.6  開運算和閉運算    577
14.6.1  開運算    578
14.6.2  閉運算    579
14.6.3  編程實現(xiàn)    580
14.6.4  開運算和閉運算的
代數(shù)性質    582
14.7  圖像形態(tài)學的其他運算    584
14.7.1  擊中/不擊中運算    584
14.7.2  細化處理    588
14.8  本章實例：應用OpenCV
進行形態(tài)學處理    592
14.8.1  函數(shù)描述    592
14.8.2  概要設計    592
14.8.3  編碼實現(xiàn)    593
14.9  本章小結    598
第15章  圖像分割與目標識別    599
15.1  圖像的分割    601
15.1.1  基于幅度的圖像分割    601
15.1.2  基于區(qū)域的圖像分割    606
15.1.3  基于形態(tài)學分水嶺的
圖像分割    611
15.2  圖像的匹配    614
15.2.1  基本概念    614
15.2.2  模板匹配算法    615
15.2.3  序貫相似性檢測算法    616
15.2.4  幅度排序算法    618
15.3  模式的識別    620
15.3.1  基本概念    620
15.3.2  統(tǒng)計模式識別    621
15.3.3  其他模式識別方法簡介    627
15.4  本章實例：靜態(tài)人臉
檢測程序    628
15.4.1  人臉檢測概述    628
15.4.2  算法分析    629
15.4.3  應用OpenCV進行
人臉檢測    633
15.5  本章小結    640