具体描述
《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践(含CD光盘1张)》全面系统地讲述了数字图像处理领域中的15 大核心话题，包括色彩空间、图像编码、频域变换、图像文件格式、几何变换、灰度变换、图像的增强处理、边缘检测、轮廓跟踪、形态学处理、图像分割、图像的加密与隐藏、小波变换、偏微分方程以及图像去噪等。为了便于学习与实践，基于自行开发的MagicHouse 平台，本书提供了全部算法的完整编码实现，并在Visual C++ 2005 环境下调试通过。借此，《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践(含CD光盘1张)》也向读者全面详尽地介绍了Visual C++下进行数字图像处理编程的技术和方法。
《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践(含CD光盘1张)》源于实践、贴近应用、深入浅出、通俗易懂，既可以作为希望进行数字图像处理学习和研究的初学者的自学教材，也可以作为大专院校计算机及相关专业师生或工程技术人员的参考书。
《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践》 一、 内容概述 本书是一本关于数字图像处理的权威著作，内容详实，涵盖了数字图像处理领域的各项核心技术和前沿进展。它不仅深入浅出地阐述了各种算法背后的数学原理和理论基础，更提供了大量基于Visual C++的实际编程示例，带领读者将理论知识转化为可执行的代码，从而构建出功能强大的图像处理应用。本书结构清晰，循序渐进，适合不同层次的读者，无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益匪浅。 二、 核心技术详解 本书的核心内容围绕着数字图像处理的各个关键环节展开，力求为读者提供一个全面而深入的认知框架。 1. 图像基础与预处理： 数字图像的表示： 详细介绍了数字图像的本质，包括像素、灰度级、颜色空间（如RGB、HSV、YUV等）的构成与转换。理解不同颜色空间的特性对于后续的图像处理至关重要，本书将深入剖析其优劣以及适用场景。 图像增强： 这是提升图像视觉质量、突出关键信息的重要手段。本书将系统介绍点运算（如灰度变换、直方图均衡化、对比度拉伸）和区域运算（如空间滤波）。 点运算： 深入讲解了线性变换、非线性变换（如伽马变换、对数变换）的原理，以及如何通过这些变换改善图像的亮度、对比度和细节。直方图均衡化作为一种经典的增强方法，本书将详细阐述其数学推导过程和应用。 空间滤波： 涵盖了各种滤波器，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）和锐化滤波器（如Sobel算子、Laplacian算子）。本书不仅会介绍这些滤波器的算法原理，还会分析它们在去除噪声、提取边缘等方面的效果差异，并给出相应的Visual C++实现。 图像复原： 针对图像在获取过程中产生的退化（如模糊、噪声），本书将介绍各种复原技术。 噪声去除： 除了前面提到的平滑滤波，还将介绍更高级的噪声去除方法，如中值滤波、双边滤波等，这些方法在保留图像细节方面表现更优。 模糊复原： 详细讲解逆滤波、维纳滤波等经典复原算法，分析它们在不同模糊模型下的适用性，并探讨如何估计模糊核。 2. 图像分割： 阈值分割： 这是最简单也是最常用的分割方法。本书将介绍全局阈值、局部阈值（Otsu法）等技术，并分析其优缺点。 边缘检测： 边缘是图像的重要特征。本书将详细介绍Canny边缘检测算法，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理等步骤，并提供Visual C++实现。还将介绍Sobel、Prewitt、Laplacian等算子的原理和应用。 区域分割： 包括区域生长、区域分裂与合并等方法。本书将深入讲解这些算法的逻辑，以及如何通过种子点、生长准则等参数来控制分割效果。 活动轮廓模型（Snake）： 介绍基于能量最小化的主动轮廓模型，如何通过迭代搜索来捕捉物体边界。 3. 图像特征提取与描述： 形状特征： 介绍各种描述物体形状的特征，如面积、周长、质心、惯性矩、形状因子等，并解释如何计算和应用这些特征。 纹理特征： 探讨描述图像纹理的统计方法（如灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP）和结构方法。 角点检测： 介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等算法，以及它们在图像配准、物体识别中的作用。 SIFT/SURF特征： 深入讲解尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理，包括尺度空间、DoG算子、方向直方图等，以及它们在图像匹配、三维重建等领域的强大应用。 4. 图像变换： 傅里叶变换： 详细阐述离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在图像处理中的应用，如频域滤波、图像压缩等。 小波变换： 介绍小波分析的基本概念，如何将图像分解到不同尺度和方向，以及它在图像去噪、特征提取、图像压缩等方面的优势。 5. 形态学图像处理： 腐蚀与膨胀： 介绍这两种基本形态学操作的原理，以及它们如何改变图像的形状。 开运算与闭运算： 阐述开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）的作用，如去除小物体、填补空洞等。 其他形态学操作： 如击中不击中变换、骨架提取、边界提取等。 6. 图像识别与分析： 模板匹配： 介绍基于灰度相关、模板匹配等方法的图像识别技术。 分类器： 简要介绍一些常用的分类器，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等，并说明它们在图像分类中的应用。 OCR（光学字符识别）： 探讨字符的预处理、分割、特征提取和识别流程。 7. 高级主题（根据实际内容可能包含）： 多分辨率分析： 如高斯金字塔、拉普拉斯金字塔等。 图像配准： 介绍基于特征匹配、直接法等图像配准技术。 三维视觉基础： 如立体视觉、相机标定等。 三、 Visual C++实践 本书最大的特色在于其紧密的理论与实践结合。每一项技术都配有详细的Visual C++代码实现，并以 MFC (Microsoft Foundation Classes) 或其他现代 C++ 框架为基础，方便读者学习和移植。 开发环境搭建： 提供详细的 Visual Studio 开发环境配置指南，帮助读者快速入门。 MFC 应用开发： 讲解如何利用 MFC 框架创建图形用户界面（GUI），实现图像的加载、显示、保存等基本功能。 图像数据结构： 讲解如何在 C++ 中有效地表示和管理图像数据，如使用 `CImage` 类或自定义图像结构体。 算法的 C++ 实现： 将上述讲解的各种图像处理算法，如灰度变换、滤波、边缘检测、形态学操作等，转化为清晰、高效的 C++ 代码。代码注释详尽，解释了每个步骤的逻辑和参数的含义。 高级算法的实践： 对于 SIFT/SURF 等复杂算法，本书会提供简化的实现或关键模块的示例，引导读者理解其核心流程。 性能优化： 探讨如何优化 C++ 代码的执行效率，如使用多线程、SIMD 指令等技术。 工程示例： 提供若干完整的工程示例，例如一个简单的图像编辑器、一个噪声去除工具、一个边缘检测演示程序等，让读者能够完整地体验图像处理应用的开发过程。 四、 光盘内容 本书附带的CD光盘是学习的宝贵资源，其中包含了： 所有Visual C++源代码： 光盘中提供的所有示例代码，方便读者直接运行、修改和学习。 可执行程序： 部分示例程序的编译好的可执行文件，便于读者快速预览和体验功能。 相关库文件： 可能包含一些在书中使用的第三方库或辅助工具。 演示图像： 用于本书示例和测试的各种典型图像。 参考资料： 可能包含一些补充的论文、文档或链接，供读者深入研究。 五、 适用读者 计算机视觉、图像处理领域的学生： 为其提供扎实的理论基础和实践指导。 软件工程师： 希望将图像处理技术集成到自己的应用程序中的开发者。 科研人员： 需要进行图像分析、模式识别等研究的学者。 对数字图像处理感兴趣的爱好者： 希望系统学习图像处理技术并动手实践的读者。 六、 学习价值 通过本书的学习，读者将能够： 掌握数字图像处理的核心理论和算法。 熟练运用Visual C++进行图像处理程序的开发。 理解算法背后的数学原理，并具备分析和改进算法的能力。 能够独立开发具有实际应用价值的图像处理工具。 为进一步学习更高级的计算机视觉技术打下坚实基础。 本书内容严谨，讲解深入，实践性强，是数字图像处理领域不可多得的学习资料。
作者简介
目录信息
第1 章 绪论.................................................1
1.1 数字图像处理概述...........................1
1.1.1 图像与数字图像..................1
1.1.2 数字图像处理研究的内容...................3
1.1.3 数字图像处理的应用......................5
1.2 Visual C++概述................................6
1.2.1 Visual C++简介..................................6
1.2.2 卓越的集成开发环境...........................9
1.3 在Visual C++中处理数字图像.........................12
1.3.1 位图和调色板.........................................13
1.3.2 图形设备接口................................14
1.4 本章实例：利用Visual C++实现画图程序....................16
1.4.1 实例预览......................................16
1.4.2 开始创建项目....................17
1.4.3 完成实例编码....................19
第2 章 色彩系统.....................................25
2.1 学习图像处理从认识色彩开始................25
2.1.1 什么是颜色........................25
2.1.2 颜色的属性........................27
2.1.3 光源能量分布图................28
2.2 CIE 色度图.....................................30
2.2.1 CIE 色彩模型的建立.................30
2.2.2 CIE 色度图的理解.......................32
2.2.3 CIE 色度图的后续发展.............33
2.3 常用的色彩空间.............................34
2.3.1 RGB 颜色空间...................34
2.3.2 CMY/CMYK 颜色空间.................35
2.3.3 HSV/HSB 颜色空间......................37
2.3.4 HSI/HSL 颜色空间............................38
2.3.5 Lab 颜色空间..............................40
2.3.6 YUV/YCbCr 颜色空间.................40
2.4 色彩空间的转换方法............................41
2.4.1 RGB 转换到HSV 的方法...................42
2.4.2 RGB 转换到HSI 的方法...............42
2.4.3 RGB 转换到YUV 的方法..............44
2.4.4 RGB 转换到YCbCr 的方法.................45
2.5 本章实例：Photoshop 色彩编辑器的实现................46
2.5.1 需要解决的若干问题..................46
2.5.2 开始创建项目......................48
2.5.3 完成实例编码...........................49
第3 章 图像的变换与编码...................51
3.1 图像编码的理论基础.....................51
3.1.1 率失真函数........................51
3.1.2 香农下边界.........................60
3.1.3 无记忆高斯信源................63
3.1.4 有记忆高斯信源................67
3.2 图像的压缩编码.............................74
3.2.1 行程编码............................74
3.2.2 LZW 编码..........................75
3.2.3 霍夫曼编码........................77
3.3 傅里叶变换.....................................83
3.3.1 傅里叶变换的数学基础............83
3.3.2 傅里叶变换与傅里叶级数的关系.................86
3.3.3 数字图像的傅里叶变换..................92
3.3.4 快速傅里叶变换的算法........94
3.3.5 编程实现图像的快速傅里叶变换...................99
3.4 离散余弦变换...............................105
3.4.1 基本概念及数学描述...................105
3.4.2 离散余弦变换的意义.................107
3.4.3 离散余弦变换的实现...................109
3.5 子带编码.......................................111
3.5.1 数字信号处理基础....................112
3.5.2 多抽样率信号处理...................115
3.5.3 图像的子带分解.....................124
第4 章 使用DIB 处理数字图像....................130
4.1 设备相关位图和设备无关位图...............130
4.1.1 设备相关位图（DDB）...................130
4.1.2 设备无关位图（DIB）........................130
4.2 CBitmap 类...................................131
4.2.1 创建DDB..........................131
4.2.2 CBitmap 中的成员函数...........133
4.2.3 应用DDB 显示图像..................134
4.2.4 应用DDB 显示大图像............135
4.3 进一步了解DIB............................143
4.3.1 DIB 的结构......................143
4.3.2 DIB 信息段......................143
4.3.3 位图数据..........................145
4.3.4 与DIB 有关的函数.........145
4.4 本章实例：DIB 类的封装.....................147
4.4.1 类的抽象与设计..............148
4.4.2 编写构造函数..................150
4.4.3 DIB 位图的显示..............154
4.4.4 BMP 文件的存储.............155
第5 章 使用GDI+处理数字图像.............157
5.1 GDI+简介.....................................157
5.1.1 GDI+概述.........................157
5.1.2 GDI+的结构.....................158
5.1.3 GDI+在Visual C++ 2005 中的配置................158
5.2 GDI+基础.....................................160
5.2.1 Graphics 类.......................160
5.2.2 GDI+的基本数据类型...................162
5.2.3 GDI+中的颜色...........................164
5.3 GDI+处理图像的基本方法....................165
5.3.1 GDI+的图像类..........................166
5.3.2 创建图像对象.........................167
5.3.3 图像的显示和缩放..........169
5.3.4 图像的基本处理方法............174
5.4 图像的剪裁....................................182
5.4.1 剪裁区域............................182
5.4.2 GraphicsPath 类...................183
5.4.3 Region 类..........................187
5.5 处理图像的色彩...............................191
5.5.1 ColorMatrix 结构体...............191
5.5.2 改变图像的透明度...............192
5.5.3 将图像转换为灰度图..................196
5.5.4 改变图像的亮度....................198
5.5.5 改变图像的对比度.......................200
5.6 本章实例：类似ACDSee 的图像浏览工具....................202
5.6.1 实例预览..........................203
5.6.2 概要设计..........................203
5.6.3 完成实例编码....................208
第6 章 图像文件的格式.........................212
6.1 图像文件概述.................................212
6.1.1 图像文件..............................212
6.1.2 图像文件的一般结构............213
6.1.3 图像文件的常用参数.........213
6.2 BMP 文件格式...................................215
6.2.1 文件结构...............................215
6.2.2 文件头和信息头..................215
6.2.3 主要参数.................................216
6.3 GIF 文件格式.....................................216
6.3.1 GIF 格式简介.....................216
6.3.2 GIF 文件结构.......................217
6.3.3 GIF 文件块的结构..............218
6.3.4 在GDI+下播放GIF 动画...............222
6.4 PNG 文件格式....................................227
6.4.1 PNG 格式简介............................227
6.4.2 PNG 文件结构.....................227
6.4.3 PNG 中的关键数据块...........229
6.5 JPEG 文件及其编解码的实现..........................230
6.5.1 JPEG 文件概述..........................230
6.5.2 JPEG 的编解码原理................230
6.5.3 JPEG 文件格式.......................239
6.5.4 JPEG 解码程序的实现.................242
第7 章 图像的点运算..............................248
7.1 灰度直方图简介..................................248
7.1.1 灰度直方图简介.......................248
7.1.2 基本原理.................................250
7.1.3 编程实现..............................250
7.2 灰度线性变换...................................259
7.2.1 基本原理.................................259
7.2.2 编程实现................................262
7.3 灰度非线性变换...............................265
7.3.1 灰度对数变换............................265
7.3.2 灰度幂次变换..........................269
7.3.3 灰度指数变换.......................271
7.4 灰度阈值变换......................................273
7.4.1 基本原理...............................273
7.4.2 编程实现...............................274
7.5 灰度拉伸.......................................276
7.5.1 基本原理...............................276
7.5.2 编程实现.................................278
7.6 灰度均衡..................................282
7.6.1 基本原理...............................283
7.6.2 编程实现.................................284
第8 章 对图像进行几何变换.................286
8.1 图像几何变换的基本理论...................286
8.1.1 图像几何变换概述...................286
8.1.2 图像几何变换的数学描述............289
8.2 图像的平移变换...................................289
8.2.1 效果预览...................................289
8.2.2 基本原理................................290
8.2.3 编程实现................................291
8.3 图像的镜像变换...............................295
8.3.1 效果预览...................................295
8.3.2 基本原理....................................296
8.3.3 编程实现...............................297
8.4 图像的转置........................................300
8.4.1 效果预览.............................300
8.4.2 基本原理................................300
8.4.3 编程实现...............................301
8.5 图像的缩放.......................................303
8.5.1 效果预览...................................303
8.5.2 基本原理................................304
8.5.3 插值算法介绍........................305
8.5.4 编程实现................................307
8.6 图像的旋转.......................................312
8.6.1 效果预览................................312
8.6.2 基本原理..................................313
8.6.3 编程实现.................................316
8.7 使用GDI+实现图像的几何变换................322
8.7.1 GDI+的变换操作....................323
8.7.2 平移.......................................324
8.7.3 缩放..........................................326
8.7.4 旋转.............................................327
8.7.5 变换的组合.................................331
8.7.6 利用矩阵进行其他几何变换............................333
第9 章 图像的增强处理.............................337
9.1 卷积积分与邻域处理............................337
9.1.1 理解卷积积分的概念.................337
9.1.2 卷积应用于图像处理的原理..................342
9.1.3 邻域处理的基本概念..............342
9.2 图像的简单平滑...................................345
9.2.1 图像的简单平滑原理..........................345
9.2.2 图像简单平滑的算法实现.....................346
9.3 图像的高斯平滑................................350
9.3.1 平滑线性滤波器...........................350
9.3.2 高斯平滑的原理........................351
9.3.3 高斯分布...................................352
9.3.4 高斯平滑的算法实现....................354
9.4 图像的中值滤波.....................................358
9.4.1 统计排序滤波器.......................358
9.4.2 图像中值滤波的原理................359
9.4.3 图像中值滤波的算法实现..............361
9.5 图像的拉普拉斯锐化.........................367
9.5.1 图像的锐化..........................367
9.5.2 拉普拉斯锐化的原理...............367
9.5.3 拉普拉斯锐化的算法实现..........368
9.6 Sobel 边缘细化..................................372
9.6.1 Sobel 边缘细化的原理................372
9.6.2 Sobel 边缘细化的算法实现............375
第10 章 图像的形态学处理..........................381
10.1 数学形态学.........................................381
10.2 一些必要的概念和符号约定.............381
10.3 图像的腐蚀........................................385
10.3.1 腐蚀原理.............................385
10.3.2 编程实现...................................388
10.4 图像的膨胀...........................................393
10.4.1 膨胀原理................................393
10.4.2 编程实现...............................395
10.5 腐蚀和膨胀的性质及应用..................399
10.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质.............399
10.5.2 腐蚀和膨胀的应用..............401
10.6 开运算和闭运算................................407
10.6.1 开运算..................................407
10.6.2 闭运算..................................409
10.6.3 编程实现...............................410
10.6.4 开运算和闭运算的代数性质..................411
10.7 图像形态学的其他运算....................413
10.7.1 击中/不击中运算.....................413
10.7.2 细化处理...............................416
第11 章 图像的边缘和轮廓.........................421
11.1 边缘检测.............................................421
11.1.1 边缘检测的基本概念.................421
11.1.2 常规边缘检测..............................423
11.1.3 带方向的边缘检测....................427
11.1.4 拉普拉斯算子..........................432
11.2 Hough 变换........................438
11.2.1 平面坐标系的转换.................438
11.2.2 Hough 变换的思想....................440
11.2.3 直线的Hough 变换.................441
11.2.4 圆的Hough 变换.........................444
11.2.5 彩色图像的Hough 变换................445
11.3 种子算法..............................................448
11.3.1 算法介绍..................................448
11.3.2 编程实现.....................................451
11.4 轮廓跟踪...............................................454
11.4.1 区域表示方法............................454
11.4.2 计算区域的面积和周长...........462
11.4.3 单区域跟踪............................464
11.4.4 多区域跟踪.............................467
11.5 基于形态学分水岭的图像分割...................469
11.5.1 基本概念....................................470
11.5.2 分水岭算法.............................470
11.5.3 编程实现分水岭分割.............473
第12 章 数字图像的加密与隐藏.............478
12.1 混沌理论概述.....................................478
12.1.1 混沌理论的发展.......................478
12.1.2 混沌的基本概念........................480
12.1.3 混沌的度量与判定...................482
12.2 几种典型的混沌系统举例.....................485
12.2.1 Logistic 映射................................485
12.2.2 Henon 映射..........................488
12.2.3 Chebychev 映射.....................488
12.3 数字图像的混沌加密简介..............489
12.3.1 密码学与混沌密码学.............489
12.3.2 图像混沌加密算法的分类...............490
12.4 基于置乱的图像加密技术......................491
12.4.1 数字图像与排列变换...........491
12.4.2 利用Hilbert 曲线置乱图像.................492
12.4.3 利用Arnold 变换置乱图像............495
12.4.4 数字图像置乱算法的评价..........499
12.5 混沌在图像加密中的应用..................499
12.5.1 以排序法为基础的混沌置乱..............500
12.5.2 基于起始地址法的混沌置乱........507
12.5.3 基于灰度值变换的混沌加密..................507
12.5.4 对图像进行混沌加密的评价.....................510
12.6 数字图像的隐藏技术............................514
12.6.1 图像融合技术简介......................515
12.6.2 基于混沌的图像隐藏算法............516
12.6.3 图形用户界面设计...............518
12.6.4 编码实现.............................518
第13 章 小波变换及其应用.....................519
13.1 哈尔函数与哈尔变换......................519
13.1.1 哈尔函数的定义..................519
13.1.2 哈尔函数的性质.................520
13.1.3 酉矩阵与酉变换...................521
13.1.4 二维离散线性变换.............521
13.1.5 哈尔基函数...........................523
13.1.6 哈尔变换................................525
13.2 小波的数学基础..............................529
13.2.1 小波的历史.........................529
13.2.2 理解小波的概念................530
13.2.3 多分辨率分析.....................532
13.2.4 小波函数的构建..................536
13.2.5 小波序列展开........................538
13.2.6 离散小波变换....................539
13.2.7 连续小波变换.....................540
13.2.8 小波的容许条件与基本特征............542
13.3 快速小波变换...................................543
13.3.1 快速小波正变换................543
13.3.2 快速小波逆变换..................547
13.3.3 图像的小波变换...................549
13.4 小波在图像处理中的应用.................551
第14 章 偏微分方程与图像降噪..............554
14.1 PM 方程及其应用..............................554
14.1.1 一维热传导方程...................554
14.1.2 各向异性扩散方程.................559
14.1.3 PM 扩散方程的实现............565
14.1.4 加性算子分裂.......................570
14.2 TV 方法及其应用...........................578
14.2.1 泛函与变分法......................578
14.2.2 全变分模型.........................581
14.2.3 TV 算法的数值实现...................583
14.2.4 基于TV 的图像降噪实例...............584
· · · · · · (收起)
1.1 数字图像处理概述...........................1
1.1.1 图像与数字图像..................1
1.1.2 数字图像处理研究的内容...................3
1.1.3 数字图像处理的应用......................5
1.2 Visual C++概述................................6
1.2.1 Visual C++简介..................................6
1.2.2 卓越的集成开发环境...........................9
1.3 在Visual C++中处理数字图像.........................12
1.3.1 位图和调色板.........................................13
1.3.2 图形设备接口................................14
1.4 本章实例：利用Visual C++实现画图程序....................16
1.4.1 实例预览......................................16
1.4.2 开始创建项目....................17
1.4.3 完成实例编码....................19
第2 章 色彩系统.....................................25
2.1 学习图像处理从认识色彩开始................25
2.1.1 什么是颜色........................25
2.1.2 颜色的属性........................27
2.1.3 光源能量分布图................28
2.2 CIE 色度图.....................................30
2.2.1 CIE 色彩模型的建立.................30
2.2.2 CIE 色度图的理解.......................32
2.2.3 CIE 色度图的后续发展.............33
2.3 常用的色彩空间.............................34
2.3.1 RGB 颜色空间...................34
2.3.2 CMY/CMYK 颜色空间.................35
2.3.3 HSV/HSB 颜色空间......................37
2.3.4 HSI/HSL 颜色空间............................38
2.3.5 Lab 颜色空间..............................40
2.3.6 YUV/YCbCr 颜色空间.................40
2.4 色彩空间的转换方法............................41
2.4.1 RGB 转换到HSV 的方法...................42
2.4.2 RGB 转换到HSI 的方法...............42
2.4.3 RGB 转换到YUV 的方法..............44
2.4.4 RGB 转换到YCbCr 的方法.................45
2.5 本章实例：Photoshop 色彩编辑器的实现................46
2.5.1 需要解决的若干问题..................46
2.5.2 开始创建项目......................48
2.5.3 完成实例编码...........................49
第3 章 图像的变换与编码...................51
3.1 图像编码的理论基础.....................51
3.1.1 率失真函数........................51
3.1.2 香农下边界.........................60
3.1.3 无记忆高斯信源................63
3.1.4 有记忆高斯信源................67
3.2 图像的压缩编码.............................74
3.2.1 行程编码............................74
3.2.2 LZW 编码..........................75
3.2.3 霍夫曼编码........................77
3.3 傅里叶变换.....................................83
3.3.1 傅里叶变换的数学基础............83
3.3.2 傅里叶变换与傅里叶级数的关系.................86
3.3.3 数字图像的傅里叶变换..................92
3.3.4 快速傅里叶变换的算法........94
3.3.5 编程实现图像的快速傅里叶变换...................99
3.4 离散余弦变换...............................105
3.4.1 基本概念及数学描述...................105
3.4.2 离散余弦变换的意义.................107
3.4.3 离散余弦变换的实现...................109
3.5 子带编码.......................................111
3.5.1 数字信号处理基础....................112
3.5.2 多抽样率信号处理...................115
3.5.3 图像的子带分解.....................124
第4 章 使用DIB 处理数字图像....................130
4.1 设备相关位图和设备无关位图...............130
4.1.1 设备相关位图（DDB）...................130
4.1.2 设备无关位图（DIB）........................130
4.2 CBitmap 类...................................131
4.2.1 创建DDB..........................131
4.2.2 CBitmap 中的成员函数...........133
4.2.3 应用DDB 显示图像..................134
4.2.4 应用DDB 显示大图像............135
4.3 进一步了解DIB............................143
4.3.1 DIB 的结构......................143
4.3.2 DIB 信息段......................143
4.3.3 位图数据..........................145
4.3.4 与DIB 有关的函数.........145
4.4 本章实例：DIB 类的封装.....................147
4.4.1 类的抽象与设计..............148
4.4.2 编写构造函数..................150
4.4.3 DIB 位图的显示..............154
4.4.4 BMP 文件的存储.............155
第5 章 使用GDI+处理数字图像.............157
5.1 GDI+简介.....................................157
5.1.1 GDI+概述.........................157
5.1.2 GDI+的结构.....................158
5.1.3 GDI+在Visual C++ 2005 中的配置................158
5.2 GDI+基础.....................................160
5.2.1 Graphics 类.......................160
5.2.2 GDI+的基本数据类型...................162
5.2.3 GDI+中的颜色...........................164
5.3 GDI+处理图像的基本方法....................165
5.3.1 GDI+的图像类..........................166
5.3.2 创建图像对象.........................167
5.3.3 图像的显示和缩放..........169
5.3.4 图像的基本处理方法............174
5.4 图像的剪裁....................................182
5.4.1 剪裁区域............................182
5.4.2 GraphicsPath 类...................183
5.4.3 Region 类..........................187
5.5 处理图像的色彩...............................191
5.5.1 ColorMatrix 结构体...............191
5.5.2 改变图像的透明度...............192
5.5.3 将图像转换为灰度图..................196
5.5.4 改变图像的亮度....................198
5.5.5 改变图像的对比度.......................200
5.6 本章实例：类似ACDSee 的图像浏览工具....................202
5.6.1 实例预览..........................203
5.6.2 概要设计..........................203
5.6.3 完成实例编码....................208
第6 章 图像文件的格式.........................212
6.1 图像文件概述.................................212
6.1.1 图像文件..............................212
6.1.2 图像文件的一般结构............213
6.1.3 图像文件的常用参数.........213
6.2 BMP 文件格式...................................215
6.2.1 文件结构...............................215
6.2.2 文件头和信息头..................215
6.2.3 主要参数.................................216
6.3 GIF 文件格式.....................................216
6.3.1 GIF 格式简介.....................216
6.3.2 GIF 文件结构.......................217
6.3.3 GIF 文件块的结构..............218
6.3.4 在GDI+下播放GIF 动画...............222
6.4 PNG 文件格式....................................227
6.4.1 PNG 格式简介............................227
6.4.2 PNG 文件结构.....................227
6.4.3 PNG 中的关键数据块...........229
6.5 JPEG 文件及其编解码的实现..........................230
6.5.1 JPEG 文件概述..........................230
6.5.2 JPEG 的编解码原理................230
6.5.3 JPEG 文件格式.......................239
6.5.4 JPEG 解码程序的实现.................242
第7 章 图像的点运算..............................248
7.1 灰度直方图简介..................................248
7.1.1 灰度直方图简介.......................248
7.1.2 基本原理.................................250
7.1.3 编程实现..............................250
7.2 灰度线性变换...................................259
7.2.1 基本原理.................................259
7.2.2 编程实现................................262
7.3 灰度非线性变换...............................265
7.3.1 灰度对数变换............................265
7.3.2 灰度幂次变换..........................269
7.3.3 灰度指数变换.......................271
7.4 灰度阈值变换......................................273
7.4.1 基本原理...............................273
7.4.2 编程实现...............................274
7.5 灰度拉伸.......................................276
7.5.1 基本原理...............................276
7.5.2 编程实现.................................278
7.6 灰度均衡..................................282
7.6.1 基本原理...............................283
7.6.2 编程实现.................................284
第8 章 对图像进行几何变换.................286
8.1 图像几何变换的基本理论...................286
8.1.1 图像几何变换概述...................286
8.1.2 图像几何变换的数学描述............289
8.2 图像的平移变换...................................289
8.2.1 效果预览...................................289
8.2.2 基本原理................................290
8.2.3 编程实现................................291
8.3 图像的镜像变换...............................295
8.3.1 效果预览...................................295
8.3.2 基本原理....................................296
8.3.3 编程实现...............................297
8.4 图像的转置........................................300
8.4.1 效果预览.............................300
8.4.2 基本原理................................300
8.4.3 编程实现...............................301
8.5 图像的缩放.......................................303
8.5.1 效果预览...................................303
8.5.2 基本原理................................304
8.5.3 插值算法介绍........................305
8.5.4 编程实现................................307
8.6 图像的旋转.......................................312
8.6.1 效果预览................................312
8.6.2 基本原理..................................313
8.6.3 编程实现.................................316
8.7 使用GDI+实现图像的几何变换................322
8.7.1 GDI+的变换操作....................323
8.7.2 平移.......................................324
8.7.3 缩放..........................................326
8.7.4 旋转.............................................327
8.7.5 变换的组合.................................331
8.7.6 利用矩阵进行其他几何变换............................333
第9 章 图像的增强处理.............................337
9.1 卷积积分与邻域处理............................337
9.1.1 理解卷积积分的概念.................337
9.1.2 卷积应用于图像处理的原理..................342
9.1.3 邻域处理的基本概念..............342
9.2 图像的简单平滑...................................345
9.2.1 图像的简单平滑原理..........................345
9.2.2 图像简单平滑的算法实现.....................346
9.3 图像的高斯平滑................................350
9.3.1 平滑线性滤波器...........................350
9.3.2 高斯平滑的原理........................351
9.3.3 高斯分布...................................352
9.3.4 高斯平滑的算法实现....................354
9.4 图像的中值滤波.....................................358
9.4.1 统计排序滤波器.......................358
9.4.2 图像中值滤波的原理................359
9.4.3 图像中值滤波的算法实现..............361
9.5 图像的拉普拉斯锐化.........................367
9.5.1 图像的锐化..........................367
9.5.2 拉普拉斯锐化的原理...............367
9.5.3 拉普拉斯锐化的算法实现..........368
9.6 Sobel 边缘细化..................................372
9.6.1 Sobel 边缘细化的原理................372
9.6.2 Sobel 边缘细化的算法实现............375
第10 章 图像的形态学处理..........................381
10.1 数学形态学.........................................381
10.2 一些必要的概念和符号约定.............381
10.3 图像的腐蚀........................................385
10.3.1 腐蚀原理.............................385
10.3.2 编程实现...................................388
10.4 图像的膨胀...........................................393
10.4.1 膨胀原理................................393
10.4.2 编程实现...............................395
10.5 腐蚀和膨胀的性质及应用..................399
10.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质.............399
10.5.2 腐蚀和膨胀的应用..............401
10.6 开运算和闭运算................................407
10.6.1 开运算..................................407
10.6.2 闭运算..................................409
10.6.3 编程实现...............................410
10.6.4 开运算和闭运算的代数性质..................411
10.7 图像形态学的其他运算....................413
10.7.1 击中/不击中运算.....................413
10.7.2 细化处理...............................416
第11 章 图像的边缘和轮廓.........................421
11.1 边缘检测.............................................421
11.1.1 边缘检测的基本概念.................421
11.1.2 常规边缘检测..............................423
11.1.3 带方向的边缘检测....................427
11.1.4 拉普拉斯算子..........................432
11.2 Hough 变换........................438
11.2.1 平面坐标系的转换.................438
11.2.2 Hough 变换的思想....................440
11.2.3 直线的Hough 变换.................441
11.2.4 圆的Hough 变换.........................444
11.2.5 彩色图像的Hough 变换................445
11.3 种子算法..............................................448
11.3.1 算法介绍..................................448
11.3.2 编程实现.....................................451
11.4 轮廓跟踪...............................................454
11.4.1 区域表示方法............................454
11.4.2 计算区域的面积和周长...........462
11.4.3 单区域跟踪............................464
11.4.4 多区域跟踪.............................467
11.5 基于形态学分水岭的图像分割...................469
11.5.1 基本概念....................................470
11.5.2 分水岭算法.............................470
11.5.3 编程实现分水岭分割.............473
第12 章 数字图像的加密与隐藏.............478
12.1 混沌理论概述.....................................478
12.1.1 混沌理论的发展.......................478
12.1.2 混沌的基本概念........................480
12.1.3 混沌的度量与判定...................482
12.2 几种典型的混沌系统举例.....................485
12.2.1 Logistic 映射................................485
12.2.2 Henon 映射..........................488
12.2.3 Chebychev 映射.....................488
12.3 数字图像的混沌加密简介..............489
12.3.1 密码学与混沌密码学.............489
12.3.2 图像混沌加密算法的分类...............490
12.4 基于置乱的图像加密技术......................491
12.4.1 数字图像与排列变换...........491
12.4.2 利用Hilbert 曲线置乱图像.................492
12.4.3 利用Arnold 变换置乱图像............495
12.4.4 数字图像置乱算法的评价..........499
12.5 混沌在图像加密中的应用..................499
12.5.1 以排序法为基础的混沌置乱..............500
12.5.2 基于起始地址法的混沌置乱........507
12.5.3 基于灰度值变换的混沌加密..................507
12.5.4 对图像进行混沌加密的评价.....................510
12.6 数字图像的隐藏技术............................514
12.6.1 图像融合技术简介......................515
12.6.2 基于混沌的图像隐藏算法............516
12.6.3 图形用户界面设计...............518
12.6.4 编码实现.............................518
第13 章 小波变换及其应用.....................519
13.1 哈尔函数与哈尔变换......................519
13.1.1 哈尔函数的定义..................519
13.1.2 哈尔函数的性质.................520
13.1.3 酉矩阵与酉变换...................521
13.1.4 二维离散线性变换.............521
13.1.5 哈尔基函数...........................523
13.1.6 哈尔变换................................525
13.2 小波的数学基础..............................529
13.2.1 小波的历史.........................529
13.2.2 理解小波的概念................530
13.2.3 多分辨率分析.....................532
13.2.4 小波函数的构建..................536
13.2.5 小波序列展开........................538
13.2.6 离散小波变换....................539
13.2.7 连续小波变换.....................540
13.2.8 小波的容许条件与基本特征............542
13.3 快速小波变换...................................543
13.3.1 快速小波正变换................543
13.3.2 快速小波逆变换..................547
13.3.3 图像的小波变换...................549
13.4 小波在图像处理中的应用.................551
第14 章 偏微分方程与图像降噪..............554
14.1 PM 方程及其应用..............................554
14.1.1 一维热传导方程...................554
14.1.2 各向异性扩散方程.................559
14.1.3 PM 扩散方程的实现............565
14.1.4 加性算子分裂.......................570
14.2 TV 方法及其应用...........................578
14.2.1 泛函与变分法......................578
14.2.2 全变分模型.........................581
14.2.3 TV 算法的数值实现...................583
14.2.4 基于TV 的图像降噪实例...............584
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
评分
这本书最让我欣赏的一点，在于它没有止步于停留在介绍性的、对各种算法进行简单罗列的层面。它深入探讨了几个关键的图像增强和恢复技术，比如非线性滤波和边缘检测算法的数学推导过程，这部分内容写得非常严谨，引用的参考文献也相当权威。我感觉作者在介绍这些核心算法时，是真正想把“为什么这样做”讲清楚，而不是简单地告诉你“这样做能得到好结果”。例如，在讲解形态学处理时，它清晰地剖析了结构元素的选择对结果的影响机制。但是，这种深度也带来了另一个问题：对入门读者的门槛过高。很多章节的数学公式推导密度过大，缺乏足够的图示辅助来形象化抽象的概念。我常常需要在纸上画图，或者借助网络上的动态演示才能真正理解公式在像素空间中的具体作用。如果能增加更多的流程图和示意图，用图形化的方式辅助理解复杂的数学模型，这本书的普适性会大大提高。
评分这本书的价值主要体现在其对经典算法的详尽覆盖上，几乎涵盖了数字图像处理教科书中的所有标准模块，从预处理到分割、再到特征提取，结构清晰，像一本内容详尽的字典。然而，我发现在实际操作中，一些较新颖或更具前沿性的主题，比如深度学习在图像分类或分割中的应用，完全没有涉及，这使得这本书的“时新度”打了折扣。对于一个希望跟上技术发展步伐的读者来说，这本侧重于传统算法的书籍，虽然打下了坚实的理论基础，但在应用视野上显得有些局限。此外，光盘中的源代码似乎是基于一个特定年代的编译器环境编译的，我在尝试用较新的VS版本进行编译时，遇到了大量的兼容性警告和错误，光盘中也没有提供明确的升级指导或最新的源代码下载链接，这让我感觉购买的这份材料在时效性维护上稍显不足，维护成本略高。
评分说实话，这本书的装帧和排版给我的第一印象是略显陈旧，虽然内容本身可能具有一定的时效性（尤其在算法原理方面），但从视觉体验上来说，缺乏现代教材的清晰度和现代感。我尤其关注光盘内容，因为这通常是实践类书籍的灵魂所在。然而，光盘里的示例代码组织得有些松散，文件结构不够规范化，找一个特定功能的实现代码，需要手动翻阅大量的文件夹和工程文件，这极大地影响了学习效率。更让我感到不便的是，书本中引用的某些算法实现细节，与光盘中的源码存在细微的差异，这导致我在对照学习时频繁产生困惑，不得不花精力去对比验证哪一个是最新、最正确的版本。这种信息的不一致性，在快速迭代的计算机视觉领域是致命的。我期待的是一个高度集成、即插即用的学习环境，而不是需要我去充当“代码侦探”来梳理作者遗留的线索。对于希望快速上手开发应用的读者来说，这方面的体验确实令人沮丧。
评分我是在一个特定的项目需求下购买这本书的，主要目的是想快速掌握如何使用VC++环境下的主流库进行实时图像处理。这本书确实提供了基于Visual C++的实现框架，但在“实践”这块的力度明显不如“技术详解”部分。它更倾向于展示算法的纯粹逻辑，而非面向工程应用的优化和集成。例如，书中对多线程处理或GPU加速的讨论几乎没有涉及，这在今天的实时系统开发中是不可或缺的部分。此外，对于I/O操作和外部设备接口（如摄像头采集）的介绍也显得蜻蜓点水，留给读者的后续工作量非常大。我感觉这本书更像是写给一个理论研究者看的，让他们能用VC++作为工具来实现自己的学术模型，而不是写给一个软件工程师看的，让他们能快速构建一个稳定、高效的产品原型。因此，如果你的目标是快速构建商业级应用，这本书的“实践”部分可能需要你补充大量的现代工程实践知识。
评分这本《数字图像处理：技术详解与Visual C++实践(含CD光盘1张)》给我的感觉，就像是拿到了一本武林秘籍，但打开一看，发现好多核心的招式心法需要自己去揣摩和印证。首先，书中对理论的阐述，特别是那些涉及傅里叶变换、小波分析的基础数学原理部分，讲得是相当扎实的。作者似乎是下了不少功夫去梳理这些复杂概念，力求让读者能从底层逻辑上理解图像处理的脉络。然而，一旦进入到实际的编程实现环节，我总感觉缺少那么一层“润滑剂”。书中的代码片段虽然完整，但对于初学者来说，缺乏足够详尽的步骤解析，比如某个特定函数调用背后的OpenCV（或者其他库）的版本兼容性问题，或者在Visual C++环境下配置编译时的常见陷阱，这些“实战经验”的指导相对薄弱。我花费了大量时间在调试和查找外部资料上，来弥补理论与实践之间的鸿沟。总而言之，它更像是一份高阶的参考手册，适合那些已经对C++和基础算法有一定掌握，希望深入理解底层机理的进阶学习者，对于完全零基础的朋友来说，可能需要配合其他更侧重“手把手”教学的材料才能顺利入门。
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