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第1章 数字图像处理技术1

1．1数字图像1

1．1．1单色图像1

1．1．2灰度图像1

1．1．3彩色图像2

1．2 Windows颜色和调色板3

1．2．1视频卡和调色板3

1．2．2 Windows系统调色板和逻辑调色板4

1．2．3 Windows的调色板管理6

1．2．4使用调色板7

1．3 BMP图像文件8

1．3．1 BMP文件格式8

1．3．2 Windows中的位图格式11

1．4 DDB位图11

1．4．1创建CBitmap对象和加载位图数据11

1．4．2将CBitmap绘制到屏幕上13

1．5 DIB位图14

1．5．1 DIB文件格式14

1．5．2 DIB访问函数17

1．6使用VisualC＋＋打开并显示BMP图像19

1．6．1 CBMPViewerDoc头文件20

1．6．2浏览BMP文件20

1．7图像的点运算22

1．7．1图像的反色22

1．7．2灰度阈值变换23

1．7．3灰度拉伸24

1．7．4灰度均衡26

1．7．5 256色转灰度图28

1．7．6亮度增减29

1．7．7取对数31

1．7．8取指数32

1．8图像几何变换技术33

1．8．1图像的平移变换33

1．8．2图像的旋转变换36

1．8．3图像的镜像变换42

1．8．4图像的缩放变换44

1．8．5插值算法简介46

1．9图像的增强技术47

1．9．1高斯平滑处理47

1．9．2中值滤波50

1．9．3图像的锐化处理52

1．10边缘检测及轮廓跟踪技术54

1．10．1边缘检测算子54

1．10．2 Hough变化60

1．10．3轮廓提取64

1．10．4轮廓跟踪66

1．10．5模板匹配69

1．10．6用Canny算子提取边缘72

1．11图像分割技术74

1．11．1投影法74

1．11．2差影法77

1．12图像腐蚀、膨胀、细化算法78

1．12．1图像的腐蚀79

1．12．2图像的膨胀82

1．12．3图像的细化86

第2章 数字图像处理典型应用92

2．1透明位图背景上的滚动字幕实例92

2．1．1编程原理92

2．1．2实例详解99

2．2滚动浏览位图99

2．2．1动态装载位图到对话框100

2．2．2利用滚动技术显示原始尺寸的位图101

2．2．3双缓存技术防止闪烁103

2．3小波算法的Visual C＋＋实现104

2．3．1设计思路104

2．3．2编程原理105

2．3．3实例详解109

第3章 相机自动调焦系统113

3．1系统简介113

3．2系统基本技术要求113

3．3系统实现平台113

3．3．1系统硬件平台114

3．3．2系统软件平台115

3．4系统关键技术115

3．4．1图像预处理115

3．4．2消除光线的影响115

3．4．3消除噪声的影响117

3．4．4清晰度计算118

3．4．5反馈控制121

3．4．6程序实现124

第4章 计算机集成数控技术153

4．1技术要点153

4．2基本理论153

4．2．1数字控制技术153

4．2．2数控代码154

4．2．3 CAM知识156

4．2．4数学形态学的理论基础157

4．3关键技术和程序实现158

4．3．1 Windows下的图像表示和操作158

4．3．2直接加工算法158

4．3．3细化算法159

4．3．4矢量化算法161

4．4程序实现162

4．4．1直接加工162

4．4．2细化CAM170

4．4．3矢量CAM183

4．5数控代码仿真器186

第5章 细胞识别统计系统189

5．1血液红细胞识别计数系统189

5．2系统基本技术要求189

5．3系统架构及实现189

5．3．1系统硬件平台190

5．3．2系统软件平台190

5．3．3程序实现190

第6章 人脸检测系统222

6．1系统简介222

6．2系统基本技术要求222

6．3系统架构及实现222

6．3．1系统硬件平台222

6．3．2系统用到的关键技术223

6．3．3程序实现223

第7章 车牌定位系统255

7．1系统简介255

7．2系统基本技术要求255

7．3系统架构及实现255

7．3．1系统硬件平台255

7．3．2系统软件平台255

7．3．3系统中用到的关键技术256

7．3．4系统实现256

7．3．5程序效果测试272

第8章 基于神经网络的文字识别系统278

8．1系统简介278

8．2系统基本技术要求278

8．3系统中用到的关键技术278

8．4系统软硬件平台278

8．4．1系统的硬件平台278

8．4．2系统的软件平台279

8．5系统实现279

8．5．1系统流程图279

8．5．2图像数据的读取、保存与屏幕显示等基本函数279

8．5．3图像的预处理288

8．5．4其他相关的重要图像处理技术320

8．5．5用神经网络进行字符识别328

8．5．6程序总体编程框架350

8．5．7程序使用说明、测试及注意事项351

第9章 牌照自动识别监控系统355

9．1系统简介355

9．2系统基本技术要求355

9．3系统架构及实现356

9．3．1系统硬件平台356

9．3．2系统软件平台357

9．4牌照识别关键技术与算法361

9．4．1车辆图像采集361

9．4．2牌照区域提取363

9．4．3牌照图像二值化371

9．4．4牌照字符分割376

9．4．5牌照字符识别（神经网络）377

9．4．6车辆视频检测381

9．5系统中其他关键技术与算法388

第10章 运动检测系统390

10．1运动判定系统390

10．2系统基本技术要求390

10．3系统架构及其实现390

10．3．1硬件系统平台390

10．3．2系统用到的关键技术391

10．3．3程序实现391

第11章 运动人体跟踪系统420

11．1系统简介420

11．2系统应用范围及意义421

11．2．1视频监控421

11．2．2人机界面421

11．2．3运动诊断与辨别421

11．3系统软硬件平台421

11．3．1系统的硬件平台421

11．3．2系统的软件平台421

11．4人体运动目标检测与跟踪理论概述421

11．4．1运动目标检测421

11．4．2运动目标跟踪422

11．5系统实现423

11．5．1系统流程图423

11．5．2读取与屏幕显示等基本函数424

11．5．3人体运动检测部分的理论简介和基本函数433

11．5．4运动区域分析部分的理论简介和基本函数449