《VisualC++数字图像处理技术详解（第2版）》以数字图像处理技术为主线，全面介绍在VisualC++环境中进行数字图像处理程序设计的方法，内容涵盖了数字图像的几何变换、正交变换（特征提取）、增强、复原、重建、形态学处理、分割、匹配、压缩编码及特效处理等，并针对每种方法均给出基本原理、典型算法、VisualC++源码及综合应用实例。同时，本书还介绍了VisualC++与VTK、OpenCV等开发平台相结合进行数字图像处理的程序设计技术。　　本书内容全面，深入浅出，层次分明，侧重知识的系统性、针对性和先进性，注重理论结合实践，培养工程应用能力。另外，本书还配有综合实例的完整源程序，便于在学习和实际开发中使用。 第2版前言第1版前言第1章 图像编程基础1.1 Visual.C++程序设计概述1.1.1 C++与面向对象程序设计1.1.2 Visual.C++与Windows程序设计1.2 数字图像处理概述1.2.1 图像与数字图像1.2.2 颜色与颜色空间1.2.3 显示卡与调色板1.2.4 数字图像文件格式1.2.5 数字图像处理的研究内容1.2.6 数字图像处理的应用领域1.3 Visual.C++处理数字图像的基本方法1.3.1 使用DIB处理数字图像1.3.2 使用自定义CDib类处理数字图像1.3.3 使用GDI+处理数字图像1.4 综合实例--图像浏览器1.5 实践拓展第2章 图像几何变换2.1 图像的位置变换2.1.1 图像平移2.1.2 图像旋转2.1.3 图像镜像2.1.4 图像转置2.2 图像尺度变换2.2.1 图像缩放2.2.2 插值算法2.3 综合实例--魔镜2.4 实践拓展第3章 图像正交变换3.1 基本正交变换3.1.1 离散傅里叶变换3.1.2 离散余弦变换3.1.3 离散沃尔什变换3.2 特征变换3.2.1 K-L变换3.2.2 SVD变换3.2.3 小波变换3.3 综合实例--特征提取3.4 实践拓展第4章 图像增强4.1 灰度变换增强4.1.1 线性灰度增强4.1.2 分段线性灰度增强4.1.3 非线性灰度增强4.2 直方图增强4.2.1 直方图统计4.2.2 直方图均衡化4.2.3 直方图规定化4.3 图像平滑4.3.1 邻域平均法4.3.2 加权平均法4.3.3 选择式掩膜平滑法4.3.4 中值滤波法4.4 图像锐化4.4.1 梯度锐化4.4.2 拉普拉斯掩膜锐化4.5 频率域增强4.5.1 低通滤波4.5.2 高通滤波4.5.3 带阻滤波4.5.4 同态滤波4.6 彩色增强4.6.1 真彩色增强4.6.2 假彩色增强4.6.3 伪彩色增强4.7 综合实例--照片处理器4.8 实践拓展第5章 图像复原5.1 图像退化模型5.2 线性复原5.2.1 无约束逆滤波5.2.2 有约束维纳滤波5.2.3 有约束最小平方滤波5.2.4 运动模糊图像复原5.3 非线性复原5.3.1 最大后验复原5.3.2 最大熵复原5.3.3 投影复原5.4 盲复原与几何复原5.4.1 盲复原5.4.2 图像几何畸变的校正5.5 综合实例--模糊照片复原5.6 实践拓展第6章 图像重建6.1 图像重建与可视化工具VTK6.1.1 图像重建6.1.2 可视化工具VTK6.2 VTK的安装与配置6.2.1 安装前的准备6.2.2 开始实施安装6.2.3 Visual.Studio.2010环境的配置6.2.4 测试开发环境6.3 传统重建算法6.3.1 傅里叶反投影重建6.3.2 卷积反投影重建6.3.3 代数重建6.3.4 超分辨率重建6.4 三维重建数据可视化6.4.1 三维图像的面绘制6.4.2 三维图像的体绘制6.5 综合实例--CT图像重建6.6 实践拓展第7章 图像形态学处理7.1 形态学基本概念7.2 二值图像形态学运算7.2.1 图像腐蚀7.2.2 图像膨胀7.2.3 开运算和闭运算7.2.4 击中/击不中变换7.2.5 骨架抽取7.3 灰度形态学处理7.3.1 灰值腐蚀和灰度膨胀7.3.2 灰值开运算和闭运算7.3.3 灰值形态学梯度7.3.4 Top-Hat变换7.4 综合实例--白细胞检测7.5 实践拓展第8章 图像分割8.1 边缘检测法8.1.1 Roberts算子8.1.2 Sobel算子8.1.3 Prewitt算子8.1.4 Krisch算子8.1.5 Laplacian算子8.1.6 Gauss-Laplacian算子8.2 阈值分割法8.2.1 最大方差阈值分割8.2.2 自适应阈值分割8.3 边界分割法8.3.1 轮廓提取8.3.2 边界跟踪8.4 其他分割法8.4.1 区域生长法8.4.2 彩色分割法8.4.3 分水岭分割法8.5 综合实例-指纹提取8.6 实践拓展第9章 图像匹配9.1 基于像素的匹配9.1.1 归一化积相关灰度匹配9.1.2 序贯相似性检测法匹配9.2 基于特征的匹配9.2.1 不变矩匹配法9.2.2 距离变换匹配法9.2.3 最小均方误差匹配法9.3 综合实例--遥感图像匹配9.4 实践拓展第10章 图像压缩编码10.1 无损压缩10.1.1 Huffman编码10.1.2 Shannon-Fano编码10.1.3 算术编码10.1.4 游程编码10.1.5 线性预测编码10.1.6 位平面编码10.2 有损压缩10.2.1 有损预测编码10.2.2 变换编码10.3 JPEG.2000编码10.3.1 JPEG.2000.概述10.3.2 JPEG.2000编码过程10.3.3 JPEG.2000.图像压缩码流格式10.4 综合实例--图像编码解码器10.5 实践拓展第11章 图像特效11.1 显示特效11.1.1 扫描特效11.1.2 移动特效11.1.3 百叶窗特效11.1.4 栅条特效11.1.5 马赛克特效11.1.6 雨滴特效11.2 滤镜效果11.2.1 底片效果11.2.2 雕刻效果11.2.3 黑白效果11.2.4 雾化效果11.2.5 素描效果11.3 综合实例--艺术数码相框11.4 实践拓展第12章 OpenCV图像编程12.1 OpenCV概述12.2 OpenCV编程环境12.2.1 OpenCV的获取12.2.2 OpenCV的安装和Visual.C++的配置12.3 OpenCV编程基础12.3.1 OpenCV编程规范12.3.2 OpenCV基础数据结构12.3.3 OpenCV动态数据结构12.3.4 OpenCV常用函数12.3.5 在Visual.C++环境下使用OpenCV12.4 综合实例--人脸检测12.5 实践拓展第13章 车辆识别系统13.1 车型识别系统13.1.1 车型识别系统原理13.1.2 车型识别系统的功能、结构与流程13.1.3 车型识别系统编程实现13.1.4 车型识别系统运行效果13.2 车牌识别系统13.2.1 车牌识别技术原理13.2.2 车牌识别系统的功能、结构与流程13.2.3 车牌识别系统编程实现13.2