Visual C++數(shù)字圖像實用工程案例精選

第1章  數(shù)字圖像處理技術  1
1.1  圖像的常見格式  1
1.1.1  BMP文件格式  2
1. BMP文件頭  2
2. BMP文件信息頭  3
3. BMP文件調(diào)色板  4
4. BITMAP文件數(shù)據(jù)  4
1.1.2  Windows中位圖格式  4
1. DDB位圖格式  5
2. DIB位圖格式  5
1.1.3  BMP文件的顯示  5
1.1.4  實例——讀取并顯示BMP文件  9
1.2  Visual C++常用數(shù)字圖像處理技術  13
1.2.1  圖像的點運算  13
1. 閾值變換  15
2. 灰度拉伸  16
3. 灰度均衡  18
1.2.2  圖像的幾何變換  20
1. 圖像縮放  20
2. 圖像旋轉  23
3. 圖像鏡像  27
4. 圖像轉置  30
5. 圖像平移  32
1.2.3  圖像的特效處理  34
1. 浮雕技術  34
2. 雕刻技術  36
1.2.4  圖像的恢復技術  37
1. 逆濾波處理  37
2. 維納濾波處理  41
1.2.5  圖像的增強技術  44
1.2.6  圖像的顏色處理技術  47
1. 3D灰度顯示  47
2. 漸變色彩效果顯示  48
3. 浮雕文字效果顯示  51
1.2.7  邊緣檢測技術  54
1. 拉普拉斯高斯邊緣檢測  55
2. Hough變換  57
第2章  細胞識別統(tǒng)計系統(tǒng)  61
2.1  血液紅細胞識別計數(shù)系統(tǒng)  61
2.2  系統(tǒng)基本技術要求  61
2.3  系統(tǒng)架構及實現(xiàn)  61
2.3.1  系統(tǒng)硬件平臺  61
2.3.2  系統(tǒng)軟件平臺  61
2.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  62
1. 圖像平滑  62
2. 圖像二值化  64
3. RGB色彩空間到HSI色彩空間的轉換  66
4. 孔洞填充  68
5. 利用梯度信息進行修正  74
6. 腐蝕去噪聲  83
7. 細化  85
8. 修正  89
9. 數(shù)量統(tǒng)計  105
10. 識別結果  107
11. 時間消耗  108
第3章  基于圖像處理的相機自動調(diào)焦系統(tǒng)  110
3.1  系統(tǒng)簡介  110
3.2  系統(tǒng)基本技術要求  110
3.3  系統(tǒng)實現(xiàn)平臺  110
3.3.1  系統(tǒng)硬件平臺  110
3.3.2  系統(tǒng)軟件平臺  111
3.4  系統(tǒng)關鍵技術  112
3.4.1  圖像預處理  112
3.4.2  消除光線的影響  112
3.4.3  消除噪音的影響  114
1. 鄰域平均法去除噪音  114
2. 同態(tài)濾波法去除噪音  115
3.4.4  清晰度計算  115
3.4.5  反饋控制  118
1. 單電壓驅(qū)動  119
2. 高低壓驅(qū)動  119
3. 斬波驅(qū)動  120
4. 調(diào)頻調(diào)壓驅(qū)動  121
5. 細分驅(qū)動  121
3.4.6  程序?qū)崿F(xiàn)  122
1. 線性變換  124
2. 直方圖顯示  126
3. 直方圖均衡化  128
4. 平滑處理  131
5. 同態(tài)濾波處理  134
6. 清晰度函數(shù)處理  139
7. 數(shù)據(jù)轉換及顯示模塊  142
8. 圖像文件處理模塊  147
9. 圖像數(shù)據(jù)處理模塊  162
第4章  運動檢測系統(tǒng)  169
4.1  運動判定系統(tǒng)  169
4.2  系統(tǒng)基本技術要求  169
4.3  系統(tǒng)架構及其實現(xiàn)  169
4.3.1  硬件系統(tǒng)平臺  169
4.3.2  系統(tǒng)用到的關鍵技術  169
4.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  170
1. 圖像數(shù)據(jù)讀取  171
2. 圖像的中值濾波  173
3. 圖像灰度化  176
4. 圖像梯度的獲取  178
5. 圖像特征區(qū)域的確定  180
6. 得到特征區(qū)域的顏色信息  182
7. 兩幅圖像的匹配  183
8. 特征區(qū)域的第二次判定  189
9. 物體的區(qū)域定位  191
10. 圖像二值化  194
11. 圖像的膨脹  195
12. 圖像邊緣求取  199
13. 圖像的細化  199
14. 圖像的去離散點的操作  206
15. 物體中心點的取得  210
16. 物體運動軌跡的繪制  211
第5章  基于衛(wèi)星通信的牌照自動識別監(jiān)控系統(tǒng)  214
5.1  系統(tǒng)簡介  214
5.2  系統(tǒng)基本技術要求  214
5.3  系統(tǒng)架構及實現(xiàn)  214
5.3.1  系統(tǒng)硬件平臺  215
5.3.2  系統(tǒng)軟件平臺  216
1. 收費單元  217
2. 牌照識別單元  217
3. 數(shù)據(jù)通信單元  218
5.4  牌照識別關鍵技術與算法  219
5.4.1  車輛圖像采集  219
5.4.2  牌照區(qū)域提取  223
1. 彩色圖像到灰度圖像變換  224
2. 灰度拉伸  224
3. 牌照區(qū)域分割  227
4. 牌照幾何位置的調(diào)整  231
5. 過長區(qū)域和過寬區(qū)域的處理  232
5.4.3  牌照圖像二值化  233
1. Marr算子的原理及應用  233
2. Marr算子實現(xiàn)牌照圖像二值化  234
3. 二值化后牌照圖像的處理  237
5.4.4  牌照字符分割  239
5.4.5  牌照字符識別(神經(jīng)網(wǎng)絡)  241
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介  241
2. 本系統(tǒng)識別模塊簡介  244
3. 牌照識別效果  245
5.4.6  車輛視頻檢測  245
1. 車輛視頻檢測技術原理  245
2. 車輛視頻檢測技術算法設計  246
5.5  系統(tǒng)中其他關鍵技術與算法  254
第6章  圖案設計系統(tǒng)  256
6.1  圖案設計系統(tǒng)  256
6.2  系統(tǒng)基本技術要求  256
6.3  系統(tǒng)實現(xiàn)平臺  256
6.3.1  系統(tǒng)硬件平臺  256
6.3.2  系統(tǒng)軟件平臺  256
1. 系統(tǒng)所用到的關鍵技術  257
2. 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)流程  257
6.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  259
1. 程序啟動  259
2. 位圖載入  259
3. 網(wǎng)格生成  263
4. 降色  271
5. 圖像處理  280
6. 邊框勾畫和組織填充  288
7. 復制粘貼  300
8. 油漆桶  306
9. 圖案邊框的移動  309
10. 噴霧器  314
11. 影光操作  316
第7章  人臉檢測系統(tǒng)  321
7.1  系統(tǒng)簡介  321
7.2  系統(tǒng)基本技術要求  321
7.3  系統(tǒng)架構及實現(xiàn)  321
7.3.1  硬件系統(tǒng)平臺  321
7.3.2  系統(tǒng)用到的關鍵技術  321
7.3.3  程序?qū)崿F(xiàn)  322
1. 圖像數(shù)據(jù)讀取  322
2. 光線補償  325
3. 色彩空間轉換  328
4. 非線性轉換  330
5. 人臉顏色建模  333
6. 膨脹  335
7. 腐蝕  338
8. 去掉非人臉區(qū)域  342
9. 再次膨脹、腐蝕  345
10. 人臉區(qū)域定位  345
11. 眼睛的色度匹配  348
12. 眼睛的亮度匹配  350
13. 眼睛的雙重匹配  351
14. 去掉非眼睛區(qū)域  353
15. 膨脹眼睛區(qū)域  354
16. 獲得人眼中心點  354
17. 嘴巴的定位  357
18. 腐蝕出嘴巴區(qū)域  359
19. 去離散點  362
20. 定位嘴巴中心點  365
21. 勾勒人臉  367
第8章  基于圖像處理的計算機集成數(shù)控技術  371
8.1  技術要點  371
8.2  基本理論  371
8.2.1  數(shù)字控制技術  371
8.2.2  數(shù)控代碼  371
1. 坐標系統(tǒng)  371
2. 起始點、參考點、坐標原點、機械原點  372
3. 準備功能(G功能)  372
4. 輔助功能(M功能)  373
5. 主軸變速功能(S功能)  373
6. 刀具功能(T功能)  374
8.2.3  CAM知識  374
8.2.4  數(shù)學形態(tài)學的理論基礎  374
8.3  關鍵技術和程序?qū)崿F(xiàn)  375
8.3.1  Windows下的圖像表示和操作  375
1. BMP文件結構  375
2. Windows中位圖格式  375
3. CDib類  376
8.3.2  直接加工算法  376
8.3.3  細化算法  377
1. 算法思想  377
2. 數(shù)學形態(tài)學的細化算法  377
3. 細化后的短枝處理  378
4. 矢量輸出  378
8.3.4  矢量化算法  378
8.4  程序?qū)崿F(xiàn)  380
8.4.1  直接加工  380
8.4.2  細化CAM  392
8.4.3  矢量CAM  411
8.5  數(shù)控代碼仿真器  416
1. 簡介  416
2. 打開文件  416
3. 調(diào)節(jié)顯示參數(shù)  417
4. 右鍵菜單  418