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基于Visual C++的数字图像处理典型算法与实现（含PDF和源码）

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简介：
本书深入探讨了使用Visual C++进行数字图像处理的方法和技术，涵盖了一系列经典算法及其具体实现。书中附有详细的PDF文档及完整源代码，适合编程爱好者和专业人士研究学习。 《Visual C++数字图像处理典型算法及实现》（第一版）已绝版。

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  • 基于Visual C++的数字图像处理典型算法与实现（含PDF和源码）
    优质
    本书深入探讨了使用Visual C++进行数字图像处理的方法和技术，涵盖了一系列经典算法及其具体实现。书中附有详细的PDF文档及完整源代码，适合编程爱好者和专业人士研究学习。 《Visual C++数字图像处理典型算法及实现》（第一版）已绝版。
     
  • 基于Visual C++的数字图像处理典型算法与实现
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用Visual C++进行数字图像处理的经典算法及其实现方法，内容涵盖图像的基本操作、增强和复原技术等。 这段文字可以改写为：包含各种典型的图像处理源代码，使用VC++编写。如果想要学习底层的图像处理算法，这个资源是最好的选择之一。
     
  • Visual C++ 数字图像处理典型算法与实例源代码
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    本书《Visual C++ 数字图像处理典型算法与实例源代码》提供了使用Visual C++进行数字图像处理的各种典型算法和详细实现代码。 Visual C++数字图像处理典型算法及实例源代码包括以下内容：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数和取指数操作，以及图像平移与旋转。此外还包括图像细化处理方法，图像缩放和平面镜像技术，并提供了均值滤波器应用示例。对比度拉伸算法也被涵盖在内，同时还包括了利用Canny算子进行边缘检测的代码实现。 该资源还提供了一系列用于改善和分析数字图像质量的技术：例如使用拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化方法以及灰度均衡技术。此外还包括直方图均衡处理方式，并且有离散余弦变换的应用示例，维纳滤波器与逆滤波处理也被包含在内。 最后，该资源还提供了阈值变换和高斯平滑算法的源代码实现。
     
  • 基于Visual C++的数字图像处理中图像缩放算法与实现
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    本研究探讨了在Visual C++环境下实现高效的数字图像缩放算法，分析并比较了几种常见的图像插值方法，旨在提升图像处理的速度和质量。 在《Visual C++数字图像处理典型算法及实现》这本书中的图像缩放算法允许用户自行调整程序中的缩放比例。
     
  • C/C++ 数字图像处理的经典算法与实现
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    本书深入浅出地介绍了使用C/C++进行数字图像处理的经典算法及其编程实现方法，涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等关键技术。 这段文字介绍了经典的图像处理算法及其原理，并提供了实用的打包代码。非常有用。
     
  • Visual C++ 数字图像处理（含PDF与源代码）- 谢凤英
    优质
    本书《Visual C++ 数字图像处理》由谢凤英编著，内容涵盖使用Visual C++进行数字图像处理的技术和方法，并提供PDF文档及源代码供读者学习实践。 《Visual C++ 数字图像处理》一书由谢凤英编写，并提供了相关的PDF文档及源代码。
     
  • 《VC++数字图像处理中图像复原的典型算法与实现》
    优质
    本书深入探讨了在VC++环境下进行数字图像处理时，常用的图像复原技术及其实现方法，涵盖了一系列典型的算法案例和应用。 人民邮电出版社出版的《精通Visual C++数字图像处理典型算法及实现》一书第11章包含源代码。
     
  • 数字图像处理——Visual C#.NET编程与实践（孙燮华著，含源码和PDF）
    优质
    本书《数字图像处理》由孙燮华编著，采用Visual C#.NET平台讲解数字图像处理技术，并提供丰富的示例代码及PDF文档，适合科研人员和学生学习使用。 《数字图像处理-Visual C#.NET编程与实践》是一本由孙燮华编著的书籍，专注于探讨如何利用C#.NET编程语言进行数字图像处理的理论与实践。这本书结合了理论知识与实际代码示例，旨在帮助读者深入理解数字图像处理技术，并能够运用到实际项目开发中。 数字图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涵盖了图像获取、图像增强、图像恢复、图像分析、图像识别等多个领域。在C#.NET环境下进行图像处理，开发者可以利用.NET Framework提供的丰富的类库，如System.Drawing和AForge.NET，实现各种图像处理功能。 1. 图像获取：书中会介绍如何通过摄像头或文件读取图像，包括使用Bitmap类加载图像，以及捕获设备实时图像流的方法。 2. 图像表示与基本操作：图像通常用二维像素矩阵表示，书中会讲解像素数据的访问方式，如RGB颜色模型，以及如何执行基本的图像操作，如缩放、旋转、裁剪等。 3. 图像增强：这一部分会涵盖噪声消除、对比度调整、锐化等图像质量提升的技术。例如，可以使用滤波器（如中值滤波、高斯滤波）来去除噪声，或者应用直方图均衡化来提高图像的对比度。 4. 图像恢复：针对失真或损坏的图像，书中会讨论恢复技术，如逆滤波、运动补偿等。 5. 图像分析与特征提取：包括边缘检测（如Canny算法）、轮廓提取、色彩空间转换（如从RGB到HSV），以及纹理分析等，这些都是图像分析的基础。 6. 图像识别与机器学习：涉及模式识别、分类算法，可能包括支持向量机（SVM）、神经网络等方法，用于自动识别图像中的特定对象或行为。 7. C#.NET编程实践：作者会提供详细的代码示例，指导读者如何将上述理论应用于实际的C#.NET项目中，可能包括使用控件、事件驱动编程、多线程等技术。 通过阅读本书并结合提供的源码，读者不仅可以深化对数字图像处理的理解，还能获得实际的编程技能。这对于从事计算机视觉、人工智能、图像分析等相关领域的开发人员来说是非常宝贵的资源。同时，书中包含的PDF版本方便离线阅读和查阅，源码则可以直接用于学习和项目的快速启动。
     
  • 数字图像处理——基于Visual C#.NET的编程与实验（含光盘）
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    本书详细介绍了如何使用Visual C#.NET进行数字图像处理的编程及实验操作，内容涵盖基础理论和实践案例。随书附赠的光盘提供了丰富的代码资源和示例程序，适合编程爱好者和技术人员学习参考。 《数字图像处理--Visual C#.NET编程与实验》是一本深入探讨数字图像处理技术，并结合C#.NET编程语言实现的教程。此资源包含了配套的光盘镜像文件，供学习者进行实践操作和实验。光盘中的C#.iso文件是ISO格式的镜像文件，通常用于存储大型软件或教学材料的完整副本，方便用户刻录到CD或DVD，或者在虚拟环境中挂载使用。 数字图像处理是计算机科学中的一个重要分支，主要研究如何获取、存储、传输、分析和显示图像。它涵盖了众多的理论和技术，包括图像采集、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取、图像编码和压缩等。C#.NET是一种强大的开发平台，尤其适合构建桌面应用，因此它是实现这些图像处理算法的理想工具。 在使用这个光盘镜像时，你需要一个能够读取ISO文件的工具，如虚拟光驱软件（例如Daemon Tools）或者Windows 10内置的ISO映射功能。将C#.iso文件加载后，你可以访问其中包含的源代码、实验数据、实验指导和其他相关资源。这些资料可能包括： 1. **源代码示例**：C#.NET编程示例，展示了如何使用.NET框架中的类库来实现各种图像处理操作，如像素操作、滤波、色彩转换等。 2. **实验指导**：详细的实验步骤和目标，帮助学生理解并亲手实践图像处理算法，加深理论知识的理解。 3. **实验数据**：用于实验的图像样本，可能包括不同类型的图片，如灰度图像、彩色图像、噪声图像等。 4. **教学视频**：演示了如何使用C#.NET进行图像处理编程，便于自我学习。 5. **参考文献**：列出相关书籍、论文和其他参考资料，为深入学习提供方向。 通过这些实验和实践，学习者可以掌握数字图像处理的基本原理和编程技巧，不仅能够理解和运用图像处理算法，还能培养解决实际问题的能力。在C#.NET环境下进行编程，有助于学习者熟悉现代软件开发流程，提升软件工程素养。 《数字图像处理--Visual C#.NET编程与实验》提供了理论与实践相结合的学习体验，是学习数字图像处理和C#.NET编程的宝贵资源。通过解压并利用光盘中的内容，学习者可以深入探索图像处理的世界，为未来在计算机视觉、人工智能等领域的发展打下坚实的基础。
     
  • 基于Visual C++的数字图像增强处理
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    本项目采用Visual C++开发环境，实现了一系列数字图像增强算法，包括但不限于灰度变换、空间滤波和频域增强技术，旨在提升图像视觉效果与质量。 在图像处理领域，数字图像增强是一种常见的预处理技术，用于改善图像质量、突出重要信息以及使其更适合后续分析与识别。本段落将详细介绍如何使用Visual C++实现这一过程，重点讲解直方图均衡化及相关概念。 图像增强主要涉及调整灰度级以优化整体视觉效果，这通常包括平滑、锐化和直方图均衡等操作。其中，平滑处理用于减少噪声，并可通过均值滤波器或高斯滤波器实现；而锐化则通过拉普拉斯算子或梯度算子增强图像边缘细节。 直方图是分析的基础工具之一，它显示了不同灰度级在图像中的分布情况。直方图均衡化的目的是重新分配这些灰度值以提高整体对比度，尤其适用于低对比度的图像处理场景中。该过程包括计算累积分布函数（CDF），然后将原始灰度映射到新的、更均匀分布的位置。 利用Visual C++可以实现上述技术：例如通过遍历像素应用CDF映射完成直方图均衡化操作；`ZFT`类用于显示对话框，其中在`OnPaint`函数中绘制x轴和y轴及根据存储每个灰度级出现频率的数组构建条形图。当鼠标移动时，“OnMouseMove”函数则会显示出当前位置对应的像素值。 实际应用中，直方图均衡化广泛应用于医学影像、遥感图像以及机器视觉等领域，因其能够显著改善图片可读性并提高分析性能。结合边缘检测和阈值分割等其他技术可以进一步提升效果。通过理解这些概念和技术，开发人员能够在Visual C++平台上构建出高效且灵活的图像处理系统。 总之，在具体项目中选择适当的预处理方法需要根据实际需求考虑各种因素以达到最佳结果。