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毕业分享：开发了MFC数字图像处理软件（包含源代码）。

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简介：
转瞬之间，大学生涯便已结束，这篇作业是当我大三期间学习《数字图像处理》课程时完成的。该软件采用C++和MFC技术构建，主要针对BMP图像的处理进行了开发。鉴于老师仅要求对BMP格式图片进行操作，因此软件的功能专注于对BMP图片的处理。具体而言，该软件具备双图显示、图像信息展示、灰度图像转换、采样与量化处理、直方图显示（采用手动绘制方式）、几何变换和非几何变换（例如图像均衡化）、几何变换、灰度级差值计算、多种图像增强算子（如拉普拉斯算子）以及图像编码压缩等功能。由于此版本仅为测试版，部分功能可能未包含在最终版本中（已遗失），但上述功能已经基本实现。所包含的RAR文件包含了源代码以及用于测试的图片资源。请注意，代码的编写较为基础，并且在图片显示方面采用了较为简陋的方法，这可能被视为判断数字的一个体现。尽管如此，每个功能的实现都包含着非常优秀的函数设计，并且由于大三期间完成的诸多功能可能存在遗忘之处。若需要支持JPEG等其他图片格式，建议使用GDI+技术。关于显示效果的参考链接可参见东山博客上分享的免费资源，旨在供大家学习和借鉴；希望这些资源能对大家有所裨益，请勿恶意评价——作者：Eastmount

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  • [M毕业分享] MFC开发的数字图像处理软件（含源码）
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    本资源提供一款基于MFC框架开发的数字图像处理软件，包含完整源代码。适用于学习与研究，涵盖多种图像处理算法和功能。 转眼间大学就毕业了。这是我大三学习《数字图像处理》课程时完成的小作业，使用C++ MFC开发的数字图像处理软件。由于老师的要求是仅对bmp图片进行处理，因此该软件主要针对bmp格式图片的功能进行了实现。功能包括：双显示图片、显示图片信息、灰度化图片、采样量化操作、直方图绘制（手动）、几何变换和非几何变换（如图像均衡化）、灰度级差值计算、各种算子的图像增强处理以及霍夫变换等。 这是一个测试版本，有些功能可能不完善或未完成。然而，上述列出的功能大部分已经实现，并且包括源代码及用于测试的各种图片文件。需要注意的是，在显示图片时采用的方法较为基础（例如通过判断数字来操作），但每个具体功能的内部函数实现相对不错。由于时间久远，一些大三时期完成的功能细节可能已有所遗忘。 如果希望扩展到支持jpg等其他格式图像处理的话，则建议使用GDI+技术进行开发。总体来说，这个项目旨在提供一个基础的学习资源和参考实例，希望能对学习数字图像处理的同学有所帮助。
     
  • 包含源代码的多功能数字图像处理软件
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    这是一款集成了多种功能与源代码展示的数字图像处理软件，用户不仅能进行复杂的编辑和分析操作，还能深入研究其工作原理。 在现代科技领域，数字图像处理是一项至关重要的技术，广泛应用于医疗影像、遥感、计算机视觉、人工智能等多个行业。本段落将深入探讨一个使用VC++编程语言编写的包含丰富功能的数字图像处理程序，并提供源代码供学习和参考。 我们关注的是“图像增强”。该过程旨在改善图像的质量，提升对比度，消除噪声或突出某些特定特征。在本程序中可能包括直方图均衡化、伽马校正等技术，这些方法通过改变像素亮度分布来使图像细节更加鲜明。 接下来是“图像拉伸”，它通过对图像的亮度范围进行线性或非线性的扩展，使得亮区和暗区更为明显，从而提高整体可读性。这通常涉及到灰度级映射，即调整输入和输出灰度值的范围以实现目标效果。 几何变换包括平移、旋转、缩放等操作，在保持图像内容不变的情况下改变其位置或大小。此外，可能还会涉及仿射变换和透视变换，这些在更复杂的场景中应用广泛，如地图投影或立体视觉中的图像配准。 “形态学运算”是一种独特的处理方法，利用形状结构元素对图像进行腐蚀、膨胀及开闭操作等，常用于去除噪声、分离物体或填充孔洞。尤其适用于二值图像的处理。 边缘检测是图像分析的关键步骤之一，如Sobel、Canny和Laplacian算法可以帮助识别并理解主要特征。这对于目标检测与物体识别任务至关重要。 “图像复原”通过去噪、去模糊等技术恢复原始质量。常用方法包括Wiener滤波及Richardson-Lucy算法，这些手段可有效处理由拍摄条件或传输过程导致的降质问题。 小波变换提供了多尺度分析工具，在空间和频率域上同时处理图像，对于压缩与细节提取具有卓越表现力。 “图像编码”涉及存储与传输技术如JPEG、PNG等标准格式及近年发展起来的HEIF、AV1高效编码方式。它们在确保质量的同时减小文件大小。 “图像匹配”用于比较寻找不同图片间的相似性，例如SIFT、SURF和ORB特征匹配算法常被应用于图像拼接或目标识别任务中。 此外，“特效显示”可能涵盖模糊处理、锐化调整及色彩转换等视觉效果的实现。这些技术不仅增强了图像吸引力还为后续操作提供了便利条件。 综上所述，该数字图像处理程序覆盖了多个方面内容，是学习研究的理想平台。通过深入分析和实践源代码，开发者能够深化对原理的理解，并提升编程技能以支持实际项目开发需求。
     
  • 分享Matlab数字图像处理作业-图像处理.rar
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    本资源包含一系列使用MATLAB进行数字图像处理的编程作业和项目代码，涵盖了图像增强、变换与滤波等多个方面，适合学习和研究参考。 分享一个关于Matlab数字图像处理的作业——《图像处理.rar》。虽然程序比较简单，但对于新手来说也花费了大量时间查阅资料才完成老师的任务要求，希望可以为其他人提供参考。 实验内容包括： 1. 使用Matlab编程实现直方图均衡化。 2. 设计同态滤波器并使用它来改善图像质量。 3. 对某一幅图像添加不同类型的噪声（周期、椒盐噪声），然后分别通过空间域和频率域的方法抑制这些噪声。对于初学者来说，这可能会有所帮助。 提示：我的同态滤波采用的是巴特沃斯的滤波器，在频域中使用n阶巴特沃斯带阻滤波器来抑制周期性噪声（可以改为高斯滤波）。空域中的椒盐噪声则通过中值滤波去除；如果需要实现均值或最大最小滤波，只需修改for循环内的相关语句即可。 文件包括： - Figure20.jpg - Matlab数字图像处理相关的代码
     
  • MFC OpenCV图像处理软件源码
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    这段简介可以这样写：“MFC OpenCV 图像处理软件源码”是一款结合了Microsoft Foundation Classes (MFC) 和OpenCV库的强大工具。此项目旨在为开发者提供一套完整的解决方案，用于开发高效的图像和视频处理应用程序，适用于Windows平台上的多种计算机视觉任务。 OpenCV MFC 图像处理软件源码价格合理，内容按照深入浅出MFC框架编写，所有代码均可使用，并且包含本人的毕业设计完整版。
     
  • 数字图像处理的代码（包含完整代码）
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    本资源提供一系列关于数字图像处理的基础算法和高级技术的Python代码实现。内容涵盖图像读取、变换、滤波及边缘检测等，适合初学者学习与实践。 在数字图像处理领域，代码是将理论转化为实际应用的关键。“数字图像处理代码（内含完整的代码）”很可能包含了一系列用于处理图像的算法实现，这对于我们理解和实践图像处理技术至关重要。 以下是根据标题、描述推测的一些可能的知识点： 1. **颜色空间转换**：文件名“2_Color2gray”暗示了代码可能涉及到颜色图像到灰度图像的转换。在图像处理中，这种转换通常用于简化图像，减少计算复杂性，或者在分析时突出特定特征。 2. **数字图像基础知识**：理解像素和颜色空间是进行任何图像处理的基础。数字图像是由像素矩阵构成的，每个像素包含一个或多个颜色分量（如RGB）。 3. **算法实现**：源代码可能包括常见的图像处理算法，例如直方图均衡化、滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny算法、Sobel算子）等。 4. **灰度图像处理**：灰度图像不包含颜色信息，只有亮度级别。处理这类图像的算法可能涉及亮度调整、对比度增强及噪声去除等操作。 5. **编程语言**：代码可能是用Python、C++或Java等编程语言实现的，在科学计算和图像处理领域非常常见。掌握这些语言的基本语法和数据结构对于理解代码至关重要。 6. **OpenCV库使用**：作为最常用的图像处理库之一，OpenCV可能被用于实现各种算法。学习如何使用它能极大地提升工作效率和效果。 7. **图像操作函数**：代码中可能会包括读取、写入及显示图像的函数以及对图像进行基本操作（如缩放、旋转或裁剪）的功能。 8. **复杂分析技术的应用**：除了基础转换与处理，这些代码可能还涉及特征提取（例如角点检测和纹理分析）、分类、目标识别等更为复杂的任务。 9. **软件工程实践**：良好的代码组织、注释及文档对于复用和维护至关重要。理解软件工程原则有助于更好地利用资源并改进现有技术。 10. **实验与调试的重要性**：实际运行代码观察结果是学习的重要步骤。通过调试可以了解不同参数如何影响处理效果，从而优化算法性能。 这个压缩包提供了一个深入了解数字图像处理的好机会，无论是对于初学者还是经验丰富的开发者来说都极具价值。通过实践和修改代码能够加深对原理的理解，并提升解决问题的能力。
     
  • C++数字图像处理开发入门及编程实践（含源代码）
    优质
    本书旨在为初学者提供C++数字图像处理的基础知识和编程技巧，并包含大量实用示例及其源代码，帮助读者快速掌握相关技能。 《Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践》光盘中的data文件夹包含了主要的示例源代码，解压后的大小为116MB。
     
  • 图像处理数字软件
    优质
    图像处理数字软件是一款集成了多种专业功能的工具箱，用于编辑、分析和优化数字图像。它能够帮助用户高效地完成图片修复、色彩调整、边缘检测等任务，广泛应用于摄影、设计及科学研究等领域。 这是我毕业设计完成的一个数字图像处理软件。该软件使用Qt Creator集成开发环境，并调用OpenCV库进行开发，采用C++编写，适用于Windows系统的PC端。它可以实现包括图像变换、灰度处理、图像平滑、图像增强、边缘检测和图像分割在内的多种常见功能。此外，它还能够对正面车牌照片进行车牌定位。 由于软件中包含的部分dll文件为32位版本，在系统未安装Visual Studio的情况下可能会遇到0xc0007b错误。使用时，请先解压提供的资源包，并在debug文件夹内找到名为MyDipSoftware的应用程序，然后即可运行该软件。
     
  • 数字图像处理实验四：使用GUIDE进行图像处理软件开发.doc
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    本实验文档详细介绍了如何运用MATLAB中的GUIDE工具箱来进行数字图像处理软件的设计与开发。通过一系列实践操作，学习者能够掌握界面设计、代码编写以及调试技巧，实现个性化的图像处理功能。 数字图像处理实验四：基于GUIDE图像处理软件开发.doc
     
  • 数字图像处理专业毕业论文
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    本论文聚焦于数字图像处理领域的关键技术研究与应用探索，深入分析了图像增强、特征提取及模式识别等方面的核心问题，并提出了若干创新性解决方案。 本段落介绍了当前图像处理领域常用的几种方法及主流算法，并进行了对比分析。这对于撰写相关领域的论文可能会有所帮助。
     
  • 数字图像处理入门（含代码）
    优质
    本书为初学者提供了一条通往数字图像处理领域的捷径，不仅涵盖了基础理论知识，还包含了实用的编程案例和源代码。通过阅读本书，读者能够快速掌握使用编程语言进行图像处理的方法与技巧。 数字图像处理——Visual C#.NET编程与实验 1. 概论 2. 图像数字化 3. 图像处理基础 4. 图像几何变换 5. 图像时频变换 6. 图像增强 7. 图像恢复 8. 图像分割 9. 图像特征和分析 10.图像形态学 11.模式识别 12.图像压缩 13.分形图像压缩 14.图像加密 15.图像水印