通過淺顯易懂的語言介紹常見的數(shù)字圖像處理方法，并配以代碼實(shí)現(xiàn)。

力圖在介紹數(shù)字圖像處理基本理論的同時(shí)，結(jié)合具體實(shí)際，以VisualStudio 2017+OpenCV3 為主要工具進(jìn)行實(shí)踐，做到理論和實(shí)際相結(jié)合。

前 言

圖像是人類獲取和交換信息的主要工具，數(shù)字圖像處理就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行各種處理的技術(shù)和方法。20世紀(jì)20年代，圖像處理首次得到應(yīng)用，數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是質(zhì)量改善后的圖像，常用的數(shù)字圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。數(shù)字圖像處理的早期應(yīng)用是對(duì)航天探測器發(fā)回的圖像進(jìn)行各種處理。到了20世紀(jì)70年代，數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用從宇航領(lǐng)域迅速擴(kuò)展到生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科，對(duì)經(jīng)濟(jì)、軍事、文化以及人們的日常生活產(chǎn)生了重大影響。

本書通過淺顯易懂的語言介紹常見的數(shù)字圖像處理方法，并配以代碼實(shí)現(xiàn)，以便讀者能夠?qū)��?shù)字圖像處理快速理解入門和動(dòng)手編碼實(shí)現(xiàn)。

本書力圖在介紹數(shù)字圖像處理基本理論的同時(shí)，結(jié)合具體實(shí)際，詳細(xì)闡述以Visual Studio 2017+OpenCV3為主要工具的圖像處理軟件實(shí)踐方法，做到理論和實(shí)際相結(jié)合，使讀者不僅能夠掌握數(shù)字圖像處理理論，同時(shí)也能夠掌握基本的數(shù)字圖像處理軟件開發(fā)技術(shù)，真正做到學(xué)以致用。在每章的后半部分都給出了VC++版的OpenCV3代碼實(shí)現(xiàn)，讀者可以參考這些代碼實(shí)際動(dòng)手查看各種方法的處理效果，從而激發(fā)學(xué)習(xí)興趣。

全書共9章，第1章闡述數(shù)字圖像處理的相關(guān)概念和研究內(nèi)容，簡要介紹了VC++和OpenCV開發(fā)工具；第2章介紹VS 2017的基本知識(shí)，以及OpenCV的安裝與配置；第3章介紹數(shù)字圖像的基本概念，著重闡述圖像信號(hào)的數(shù)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(yùn)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(qiáng)、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(xué)和顏色模型的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹常見的彩色圖像處理方法；第9章介紹數(shù)字圖像壓縮原理，以及靜態(tài)和動(dòng)態(tài)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(duì)工作，并調(diào)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(cuò)誤之處，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

編 者

2019年1月

目 錄
前言

第1章 引言 1
1.1 數(shù)字圖像處理概述 1
1.1.1 數(shù)字圖像的概念 1
1.1.2 數(shù)字圖像處理的研究范疇 2
1.1.3 數(shù)字圖像處理的特點(diǎn) 3
1.1.4 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)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(shù)字圖像的基本概念 26
3.1 圖像信號(hào)的數(shù)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(shí)現(xiàn) 35
3.4.1 圖像顯示 35
3.4.2 視頻文件處理 40
3.4.3 調(diào)用攝像頭 41
3.4.4 寫入視頻文件 42
第4章 數(shù)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(cuò)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(zhuǎn)變換 52
4.3 仿射變換 53
4.4 圖像的基本運(yùn)算 53
4.4.1 點(diǎn)運(yùn)算 54
4.4.2 代數(shù)運(yùn)算 56
4.4.3 邏輯運(yùn)算 57
4.5 OpenCV實(shí)現(xiàn) 58
4.5.1 圖像縮放 58
4.5.2 圖像旋轉(zhuǎn) 60
4.5.3 圖像的像素訪問 62
4.5.4 圖像的代數(shù)運(yùn)算 63
4.5.5 圖像的多通道處理 64
4.5.6 圖像的邏輯運(yùn)算 66
第5章 數(shù)字圖像清晰化處理 69
5.1 圖像增強(qiáng) 69
5.1.1 對(duì)比度線性展寬 69
5.1.2 非線性動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整 71
5.1.3 直方圖均衡化 72
5.1.4 偽彩色增強(qiáng) 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(shí)現(xiàn) 94
5.4.1 圖像對(duì)比度和亮度的調(diào)整 94
5.4.2 直方圖均衡化 96
5.4.3 預(yù)定義偽彩色增強(qiáng) 97
5.4.4 自定義偽彩色增強(qiáng)——
三通道圖像處理 99
5.4.5 自定義偽彩色增強(qiáng)——
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(shù)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(yīng)閾值選取法 116
6.3 基于區(qū)域的圖像分割 116
6.3.1 區(qū)域生長法 116
6.3.2 分裂―合并法 118
6.4 OpenCV實(shí)現(xiàn) 118
6.4.1 Canny邊緣檢測 118
6.4.2 自適應(yīng)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(biāo)記 128
7.2.2 腐蝕 129
7.2.3 膨脹 129
7.2.4 腐蝕和膨脹運(yùn)算的代數(shù)性質(zhì) 130
7.2.5 開運(yùn)算和閉運(yùn)算 130
7.3 OpenCV實(shí)現(xiàn) 132
7.3.1 腐蝕 132
7.3.2 膨脹 134
7.3.3 開運(yùn)算和閉運(yùn)算 136
第8章 彩色圖像處理 137
8.1 色度學(xué)基礎(chǔ)和顏色模型 137
8.2 顏色變換 143
8.3 彩色圖像增強(qiáng) 145
8.4 OpenCV實(shí)現(xiàn) 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(shù)字圖像壓縮 155
9.1 圖像壓縮原理 155
9.2 壓縮圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法 157
9.3 靜態(tài)圖像壓縮 159
9.3.1 JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn) 159
9.3.2 JPEG2000編解碼算法 160
9.4 動(dòng)態(tài)圖像壓縮 165
9.4.1 視頻編碼技術(shù) 166
9.4.2 HEVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn) 168
9.5 OpenCV實(shí)現(xiàn) 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(yùn)算 180
參考文獻(xiàn) 188

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