通過淺顯易懂的語言介紹常見的數字圖像處理方法，并配以代碼實現。

力圖在介紹數字圖像處理基本理論的同時，結合具體實際，以VisualStudio 2017+OpenCV3 為主要工具進行實踐，做到理論和實際相結合。

前 言

圖像是人類獲取和交換信息的主要工具，數字圖像處理就是利用計算機對圖像進行各種處理的技術和方法。20世紀20年代，圖像處理首次得到應用，數字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期。早期圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是質量改善后的圖像，常用的數字圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。數字圖像處理的早期應用是對航天探測器發回的圖像進行各種處理。到了20世紀70年代，數字圖像處理技術的應用從宇航領域迅速擴展到生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等各個領域和行業，成為一門引人注目、前景遠大的新型學科，對經濟、軍事、文化以及人們的日常生活產生了重大影響。

本書通過淺顯易懂的語言介紹常見的數字圖像處理方法，并配以代碼實現，以便讀者能夠對數字圖像處理快速理解入門和動手編碼實現。

本書力圖在介紹數字圖像處理基本理論的同時，結合具體實際，詳細闡述以Visual Studio 2017+OpenCV3為主要工具的圖像處理軟件實踐方法，做到理論和實際相結合，使讀者不僅能夠掌握數字圖像處理理論，同時也能夠掌握基本的數字圖像處理軟件開發技術，真正做到學以致用。在每章的后半部分都給出了VC++版的OpenCV3代碼實現，讀者可以參考這些代碼實際動手查看各種方法的處理效果，從而激發學習興趣。

全書共9章，第1章闡述數字圖像處理的相關概念和研究內容，簡要介紹了VC++和OpenCV開發工具；第2章介紹VS 2017的基本知識，以及OpenCV的安裝與配置；第3章介紹數字圖像的基本概念，著重闡述圖像信號的數字化，以及常見的圖像格式和視頻格式；第4章闡述圖像的幾何變換和圖像的基本運算；第5章介紹圖像清晰化的處理方法，包括常見的圖像增強、圖像去噪和圖像銳化方法；第6章介紹幾種常用的圖像分割方法；第7章介紹二值圖像特征分析的基本概念，著重闡述二值圖像的形狀特征提取與分析問題；第8章在介紹色度學和顏色模型的基礎上，詳細介紹常見的彩色圖像處理方法；第9章介紹數字圖像壓縮原理，以及靜態和動態圖像壓縮方法。

本書由張廣淵任主編，具體編寫分工為：張廣淵編寫第1章至第3章，李克峰編寫第4章和第5章，王朋編寫第6章和第9章，倪翠編寫第7章和第8章，趙峰、朱振方、武華、李鳳云、倪燃也參加了部分編寫校對工作，并調試了各章的程序代碼。

由于作者水平有限，書中難免存在疏漏甚至錯誤之處，懇請讀者批評指正。

編 者

2019年1月

目 錄
前言

第1章 引言 1
1.1 數字圖像處理概述 1
1.1.1 數字圖像的概念 1
1.1.2 數字圖像處理的研究范疇 2
1.1.3 數字圖像處理的特點 3
1.1.4 數字圖像處理系統的組成 3
1.2 VC++概述 4
1.3 OpenCV概述 5
第2章 OpenCV的安裝及在Visual Studio中的
配置 7
2.1 概述 7
2.2 Visual Studio 2017的安裝 7
2.3 OpenCV的安裝及配置 9
2.3.1 VC 6.0+OpenCV1.0 9
2.3.2 Visual Studio 2005+OpenCV2.1 12
2.3.3 Visual Studio 2017+OpenCV3.4.2 15
第3章 數字圖像的基本概念 26
3.1 圖像信號的數字化 26
3.1.1 采樣 26
3.1.2 量化 29
3.2 圖像格式 30
3.3 視頻格式 32
3.4 OpenCV實現 35
3.4.1 圖像顯示 35
3.4.2 視頻文件處理 40
3.4.3 調用攝像頭 41
3.4.4 寫入視頻文件 42
第4章 數字圖像的幾何變換 45
4.1 形狀變換 45
4.1.1 圖像縮放 45
4.1.2 圖像錯切 48
4.2 位置變換 49
4.2.1 圖像平移變換 49
4.2.2 圖像鏡像變換 50
4.2.3 圖像旋轉變換 52
4.3 仿射變換 53
4.4 圖像的基本運算 53
4.4.1 點運算 54
4.4.2 代數運算 56
4.4.3 邏輯運算 57
4.5 OpenCV實現 58
4.5.1 圖像縮放 58
4.5.2 圖像旋轉 60
4.5.3 圖像的像素訪問 62
4.5.4 圖像的代數運算 63
4.5.5 圖像的多通道處理 64
4.5.6 圖像的邏輯運算 66
第5章 數字圖像清晰化處理 69
5.1 圖像增強 69
5.1.1 對比度線性展寬 69
5.1.2 非線性動態范圍調整 71
5.1.3 直方圖均衡化 72
5.1.4 偽彩色增強 76
5.2 圖像去噪 79
5.2.1 圖像中的常見噪聲 79
5.2.2 常見噪聲模型 80
5.2.3 均值濾波 82
5.2.4 中值濾波 83
5.2.5 邊界保持濾波 83
5.2.6 其他去噪濾波 85
5.3 圖像銳化 89
5.3.1 一階微分法 89
5.3.2 二階微分法 93
5.4 OpenCV實現 94
5.4.1 圖像對比度和亮度的調整 94
5.4.2 直方圖均衡化 96
5.4.3 預定義偽彩色增強 97
5.4.4 自定義偽彩色增強——
三通道圖像處理 99
5.4.5 自定義偽彩色增強——
單通道圖像處理 100
5.4.6 圖像去噪 102
5.4.7 圖像銳化——Sobel算子 105
5.4.8 圖像銳化——Laplacian算子 108
5.4.9 圖像銳化——自定義Laplacian
算子 109
第6章 數字圖像分割 110
6.1 基于邊緣檢測的圖像分割 110
6.1.1 基本原理 111
6.1.2 Sobel算子 111
6.1.3 高斯拉普拉斯算子 112
6.1.4 Canny算子 112
6.2 基于閾值的圖像分割 114
6.2.1 基本原理 114
6.2.2 固定閾值法 115
6.2.3 最小誤差法 115
6.2.4 自適應閾值選取法 116
6.3 基于區域的圖像分割 116
6.3.1 區域生長法 116
6.3.2 分裂―合并法 118
6.4 OpenCV實現 118
6.4.1 Canny邊緣檢測 118
6.4.2 自適應閾值圖像分割 121
6.4.3 漫水分割法 122
6.4.4 輪廓處理 124
第7章 二值圖像處理 126
7.1 二值圖像的連接性和距離 126
7.2 連接成分的變形處理 128
7.2.1 連接成分的標記 128
7.2.2 腐蝕 129
7.2.3 膨脹 129
7.2.4 腐蝕和膨脹運算的代數性質 130
7.2.5 開運算和閉運算 130
7.3 OpenCV實現 132
7.3.1 腐蝕 132
7.3.2 膨脹 134
7.3.3 開運算和閉運算 136
第8章 彩色圖像處理 137
8.1 色度學基礎和顏色模型 137
8.2 顏色變換 143
8.3 彩色圖像增強 145
8.4 OpenCV實現 148
8.4.1 顏色變換 148
8.4.2 彩色圖像平滑 150
8.4.3 彩色圖像銳化 152
8.4.4 彩色圖像白平衡 153
第9章 數字圖像壓縮 155
9.1 圖像壓縮原理 155
9.2 壓縮圖像質量評價方法 157
9.3 靜態圖像壓縮 159
9.3.1 JPEG2000壓縮標準的特點 159
9.3.2 JPEG2000編解碼算法 160
9.4 動態圖像壓縮 165
9.4.1 視頻編碼技術 166
9.4.2 HEVC視頻編碼標準 168
9.5 OpenCV實現 174
9.5.1 JPEG壓縮 174
9.5.2 DCT壓縮 175
9.5.3 MPEG4視頻壓縮 178
附錄 OpenCV3的矩陣運算 180
參考文獻 188

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2. 人工智能應用基礎 [主編 楊纓 李佳]
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16. 電路設計與PCB制作實操教程 [主編 周永宏]
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19. Python語言同步案例習題精解 [主編 肖朝暉]
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21. 應用數學 [主編 劉東海 劉麗瑤]
22. Web用戶界面設計與制作 [主編 趙娟]
23. 計算機網絡基礎創新教程（模塊化+課程思政版） [主編 唐繼勇 李旭]
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25. Unity應用開發與實戰（微課版） [主 編 程永恒]
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27. 簡單易懂的Python入門教程 [［日］大澤文孝　著]
28. Python數據分析之道——Thinking in Pandas [[美]漢娜·斯捷潘內克（Hannah S]
29. 文學基礎與影視欣賞 [楊華軻 朱偉利 畢雪燕 羅玲誼]
30. 路由交換技術項目化教程 [主編　范國娟]