书 名: VisualC++数字图像处理技术与工程案例

作　者：王占全

出版社： 人民邮电出版社

出版时间： 2009

ISBN: 9787115189684

开本： 16

定价: 59.00 元

《VisualC++数字图像处理技术与工程案例》是一本详细介绍VisualC++数字图像编程的书籍。书中通过大量的综合性实例，向读者展示了如何开发一套完整的数字图像处理应用程式。

《VisualC++数字图像处理技术与工程案例》中开始介绍了数字图像处理的基本技术和典型套用，然后介绍了9个综合性的商业案例，分别是相机自动调焦系统、计算机集成数控技术、细胞识别统计系统、人脸检测系统、车牌定位系统、基于神经网路的文字识别系统、牌照自动识别监控系统、运动检测系统、运动人体跟蹤系统等，并提供了相应的原始码档案，便于读者轻鬆实现程式的改编和移植。

《VisualC++数字图像处理技术与工程案例》介绍了9个综合性的商业案例，如相机自动调焦系统、人脸检测系统、车牌定位系统，牌照自动识别监控系统等，每个案例都涵盖了数字图像处理技术的关键。

详细讲解了常用数字图像处理技术的基本方法，如点运算，几何变换，图像增强，边缘检测等。

所有案例均按照工程设计思路分步详细说明，读者能够很容易地掌握整个工程的思路以及实现方法。

给出了较完整的基VisualC++的原始码。

第1章　数字图像处理技术　1

1.1　数字图像　1

1.1.1　单色图像　1

1.1.2　灰度图像　1

1.1.3　彩色图像　2

1.2　Windows颜色和调色板　3

1.2.1　视频卡和调色板　3

1.2.2　Windows系统调色板和逻辑调色板　4

1.2.3　Windows的调色板管理　6

1.2.4　使用调色板　7

1.3　BMP图像档案　8

1.3.1　BMP档案格式　8

1.3.2　Windows中的点阵图格式　11

1.4　DDB点阵图　11

1.4.1　创建CBitmap对象和载入点阵图数据　11

1.4.2　将CBitmap绘製到萤幕上　13

1.5　DIB点阵图　14

1.5.1　DIB档案格式　14

1.5.2　DIB访问函式　17

1.6　使用VisualC++打开并显示BMP图像　19

1.6.1　CBMPViewerDoc头档案　20

1.6.2　浏览BMP档案　20

1.7　图像的点运算　22

1.7.1　图像的反色　22

1.7.2　灰度阈值变换　23

1.7.3　灰度拉伸　24

1.7.4　灰度均衡　26

1.7.5　256色转灰度图　28

1.7.6　亮度增减　29

1.7.7　取对数　31

1.7.8　取指数　32

1.8　图像几何变换技术　33

1.8.1　图像的平移变换　33

1.8.2　图像的旋转变换　36

1.8.3　图像的镜像变换　42

1.8.4　图像的缩放变换　44

1.8.5　插值算法简介　46

1.9　图像的增强技术　47

1.9.1　高斯平滑处理　47

1.9.2　中值滤波　50

1.9.3　图像的锐化处理　52

1.10　边缘检测及轮廓跟蹤技术　54

1.10.1　边缘检测运算元　54

1.10.2　Hough变化　60

1.10.3　轮廓提取　64

1.10.4　轮廓跟蹤　66

1.10.5　模板匹配　69

1.10.6　用Canny运算元提取边缘　72

1.11　图像分割技术　74

1.11.1　投影法　74

1.11.2　差影法　77

1.12　图像腐蚀、膨胀、细化算法　78

1.12.1　图像的腐蚀　79

1.12.2　图像的膨胀　82

1.12.3　图像的细化　86

第2章　数字图像处理典型套用　92

2.1　透明点阵图背景上的滚动字幕实例　92

2.1.1　编程原理　92

2.1.2　实例详解　99

2.2　滚动浏览点阵图　99

2.2.1　动态装载点阵图到对话框　100

2.2.2　利用滚动技术显示原始尺寸的点阵图　101

2.2.3　双快取技术防止闪烁　103

2.3　小波算法的VisualC++实现　104

2.3.1　设计思路　104

2.3.2　编程原理　105

2.3.3　实例详解　109

第3章　相机自动调焦系统　113

3.1　系统简介　113

3.2　系统基本技术要求　113

3.3　系统实现平台　113

3.3.1　系统硬体平台　114

3.3.2　系统软体平台　115

3.4　系统关键技术　115

3.4.1　图像预处理　115

3.4.2　消除光线的影响　115

3.4.3　消除噪声的影响　117

3.4.4　清晰度计算　118

3.4.5　反馈控制　121

3.4.6　程式实现　124

第4章　计算机集成数控技术　153

4.1　技术要点　153

4.2　基本理论　153

4.2.1　数字控制技术　153

4.2.2　数控代码　154

4.2.3　CAM知识　156

4.2.4　数学形态学的理论基础　157

4.3　关键技术和程式实现　158

4.3.1　Windows下的图像表示和操作　158

4.3.2　直接加工算法　158

4.3.3　细化算法　159

4.3.4　矢量化算法　161

4.4　程式实现　162

4.4.1　直接加工　162

4.4.2　细化CAM　170

4.4.3　矢量CAM　183

4.5　数控代码仿真器　186

第5章　细胞识别统计系统　189

5.1　血液红细胞识别计数系统　189

5.2　系统基本技术要求　189

5.3　系统架构及实现　189

5.3.1　系统硬体平台　190

5.3.2　系统软体平台　190

5.3.3　程式实现　190

第6章　人脸检测系统　222

6.1　系统简介　222

6.2　系统基本技术要求　222

6.3　系统架构及实现　222

6.3.1　系统硬体平台　222

6.3.2　系统用到的关键技术　223

6.3.3　程式实现　223

第7章　车牌定位系统　255

7.1　系统简介　255

7.2　系统基本技术要求　255

7.3　系统架构及实现　255

7.3.1　系统硬体平台　255

7.3.2　系统软体平台　255

7.3.3　系统中用到的关键技术　256

7.3.4　系统实现　256

7.3.5　程式效果测试　272

第8章　基于神经网路的文字识别系统　278

8.1　系统简介　278

8.2　系统基本技术要求　278

8.3　系统中用到的关键技术　278

8.4　系统软硬体平台　278

8.4.1　系统的硬体平台　278

8.4.2　系统的软体平台　279

8.5　系统实现　279

8.5.1　系统流程图　279

8.5.2　图像数据的读取、保存与萤幕显示等基本函式　279

8.5.3　图像的预处理　288

8.5.4　其他相关的重要图像处理技术　320

8.5.5　用神经网路进行字元识别　328

8.5.6　程式总体编程框架　350

8.5.7　程式使用说明、测试及注意事项　351

第9章　牌照自动识别监控系统　355

9.1　系统简介　355

9.2　系统基本技术要求　355

9.3　系统架构及实现　356

9.3.1　系统硬体平台　356

9.3.2　系统软体平台　357

9.4　牌照识别关键技术与算法　361

9.4.1　车辆图像採集　361

9.4.2　牌照区域提取　363

9.4.3　牌照图像二值化　371

9.4.4　牌照字元分割　376

9.4.5　牌照字元识别(神经网路)　377

9.4.6　车辆视频检测　381

9.5　系统中其他关键技术与算法　388

第10章　运动检测系统　390

10.1　运动判定系统　390

10.2　系统基本技术要求　390

10.3　系统架构及其实现　390

10.3.1　硬体系统平台　390

10.3.2　系统用到的关键技术　391

10.3.3　程式实现　391

第11章　运动人体跟蹤系统　420

11.1　系统简介　420

11.2　系统套用範围及意义　421

11.2.1　视频监控　421

11.2.2　人机界面　421

11.2.3　运动诊断与辨别　421

11.3　系统软硬体平台　421

11.3.1　系统的硬体平台　421

11.3.2　系统的软体平台　421

11.4　人体运动目标检测与跟蹤理论概述　421

11.4.1　运动目标检测　421

11.4.2　运动目标跟蹤　422

11.5　系统实现　423

11.5.1　系统流程图　423

11.5.2　读取与萤幕显示等基本函式　424

11.5.3　人体运动检测部分的理论简介和基本函式　433

11.5.4　运动区域分析部分的理论简介和基本函式　449

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