vc數字圖像處理典型演算法及實現

⑴ 求推薦圖像處理演算法方面的經典書籍

個人認為，真正的經典推薦清華大學出版社的《圖像處理、分析與機器視覺》，這本書由淺入深。數字圖像處理這本書很經典，但只能算是入門，講的更多是圖像處理的演算法和基本理論。而《圖像處理、分析與機器視覺》這本書涵蓋了圖像處理演算法、分析和實際的應用。圖像處理說白了是為了圖像特徵提取和分析，然後再到圖像識別等更高級的後續過程。國內大部分圖像處理演算法崗位其實更多是偏向應用方面，所以這本書能讓你對圖像處理行業整個情況更加了解，實用性更強！順便附上電子版，看對你有沒有幫助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid

⑵ VisualC++數字圖像處理的內容簡介

《VisualC++數字圖像處理》配合圖像處理專業理論性書籍的內容，從程序設計角度介紹了各種圖像處理技術的典型演算法及在VC++環境下的代碼實現，並通過典型案例的介紹將各種圖像處理技術集成起來。

⑶ 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

⑷ VC圖像處理怎麼入門

推薦《VC++圖像處理程序設計》 楊淑瑩 第二版 清華大學出版社

我正在看這本書，VC圖像處理講的很好，圖像處理的演算法很全，而且有源程序。

我這有這本書的電子版，還有源程序代碼。

⑸ VC圖像處理的學習

基礎不牢,你會失去自信的,無法獨立思考.就象學數學,學再多的例題,也不如將公式弄懂.循環漸進是最好的學習方法,讀書最少要兩遍,第一遍:全面了解,目的是弄清概念,掌握大局觀,第二遍是詳讀,只對自已有用的知識,弄的明明白白,消化吸收掉,重理解,不重記憶.第三遍(如果是業余愛好,常常可以省略掉)熟能生巧,參與競爭.這么做的話,你會一帆風順.如果象你想像的那樣,對基礎概念還要略掉,那麼你會步步維堅,越學越慢,最後就是失敗.就象我以前學會兩年,老是學不下去一樣.而今年,我只學了一個月就突破了原來兩年的瓶頸.VC與C++不一樣,它是一個成熟的產品,為了最簡化,它將代碼基本上全部封裝了,看不見,給你的說明,不過是功能,與參數說明.因此,基礎的東西本來就少.或者說基礎的是window API的類與函數.教材里概念講的就是window API,但實際用的卻是MFC,它們的區別只是大小寫,但功能卻差別很大.你要是略過基礎,可能連window API的類與MFC的類都區分不開,上機調試,難死你.

⑹ 高手推薦幾本C++圖像處理教材

其實c++圖像處理就是找出圖像數據的指針，而後就基本和vc無關了。
這方面書很多，沒有特別經典的。
不同的vc書可能採用了不同的方法定義圖像類，因為mfc沒有專門定義圖像類來讀取圖像文件。

⑺ 怎樣用C語言實現數字圖像處理的局部直方圖均衡演算法

1、ctrl+alt+l，自動色階。 2、手動調色階，用黑場和白場吸取色樣。 3、曲線調色。 4、圖像調整，匹配顏色，勾選中和選項。 方法很多的，學會靈活運用喲