数字图像处理——Visual C#.NET编程与实践（孙燮华著，含源码和PDF）

简介：
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。