vc数字图像处理典型算法及实现

⑴ 求推荐图像处理算法方面的经典书籍

个人认为，真正的经典推荐清华大学出版社的《图像处理、分析与机器视觉》，这本书由浅入深。数字图像处理这本书很经典，但只能算是入门，讲的更多是图像处理的算法和基本理论。而《图像处理、分析与机器视觉》这本书涵盖了图像处理算法、分析和实际的应用。图像处理说白了是为了图像特征提取和分析，然后再到图像识别等更高级的后续过程。国内大部分图像处理算法岗位其实更多是偏向应用方面，所以这本书能让你对图像处理行业整个情况更加了解，实用性更强！顺便附上电子版，看对你有没有帮助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid

⑵ VisualC++数字图像处理的内容简介

《VisualC++数字图像处理》配合图像处理专业理论性书籍的内容，从程序设计角度介绍了各种图像处理技术的典型算法及在VC++环境下的代码实现，并通过典型案例的介绍将各种图像处理技术集成起来。

⑶ 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

⑷ VC图像处理怎么入门

推荐《VC++图像处理程序设计》 杨淑莹 第二版 清华大学出版社

我正在看这本书，VC图像处理讲的很好，图像处理的算法很全，而且有源程序。

我这有这本书的电子版，还有源程序代码。

⑸ VC图像处理的学习

基础不牢,你会失去自信的,无法独立思考.就象学数学,学再多的例题,也不如将公式弄懂.循环渐进是最好的学习方法,读书最少要两遍,第一遍:全面了解,目的是弄清概念,掌握大局观,第二遍是详读,只对自已有用的知识,弄的明明白白,消化吸收掉,重理解,不重记忆.第三遍(如果是业余爱好,常常可以省略掉)熟能生巧,参与竞争.这么做的话,你会一帆风顺.如果象你想象的那样,对基础概念还要略掉,那么你会步步维坚,越学越慢,最后就是失败.就象我以前学会两年,老是学不下去一样.而今年,我只学了一个月就突破了原来两年的瓶颈.VC与C++不一样,它是一个成熟的产品,为了最简化,它将代码基本上全部封装了,看不见,给你的说明,不过是功能,与参数说明.因此,基础的东西本来就少.或者说基础的是window API的类与函数.教材里概念讲的就是window API,但实际用的却是MFC,它们的区别只是大小写,但功能却差别很大.你要是略过基础,可能连window API的类与MFC的类都区分不开,上机调试,难死你.

⑹ 高手推荐几本C++图像处理教材

其实c++图像处理就是找出图像数据的指针，而后就基本和vc无关了。
这方面书很多，没有特别经典的。
不同的vc书可能采用了不同的方法定义图像类，因为mfc没有专门定义图像类来读取图像文件。

⑺ 怎样用C语言实现数字图像处理的局部直方图均衡算法

1、ctrl+alt+l，自动色阶。 2、手动调色阶，用黑场和白场吸取色样。 3、曲线调色。 4、图像调整，匹配颜色，勾选中和选项。 方法很多的，学会灵活运用哟