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第一章绪论1.什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。
灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。
数字图像处理是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术。
2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。
区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？数字图像处理系统包括五个模块：数字图像采集、数字图像显示、数字图像存储、数字图像通信、数字图像处理和分析。
作用：数字图像采集装置是获取数字图像的设备。
数字图像显示是借助计算机图形学技术将分析的结果转换为更为直观的图像形式展示。
数字图像存储是给图像提供大量的空间来存储大数据量图像。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
图像处理的基本目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。
对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。
在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。
数字图像处理技术，主要研究的内容:图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像分类(识别)等。
(1) 图像变换。
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效地处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。
数字图像处理所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
其主要研究内容包括：图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础·直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。
灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。
目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。
灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。
例如为了显示出图像的细节部分或提高图像的清晰度，需要将图像整个范围的灰度级或其中一段（a,b）灰度级扩展或压缩到（a`,b`），这些都要求采用灰度变换方法。
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
[1] 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。
另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。
这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块。
一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。
对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像象素的真实灰度值上，在图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图识别等后继工作的进行。
要构造一种有效抑制噪声的滤波机必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声;同时，能很好地护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
非线性滤波器一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。
数字图像处理基础数字图像处理是在数字计算机上对数字图像进行操作和分析的一种技术。
它主要包括数字图像获取、数字图像处理、数字图像分析和数字图像输出等过程。
本文将介绍数字图像处理的基础知识。
数字图像获取数字图像获取是将真实世界中的图像转换为数字信号的过程。
数字图像通常由许多像素点组成，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
常用的数字图像获取设备包括数码相机、扫描仪、医学影像设备等。
数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行各种操作和处理的过程。
数字图像处理可以分为图像增强、图像压缩、图像复原和图像分割等几个方面。
图像增强图像增强是改善数字图像可视化效果，使其更适合用户观察和分析。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化和中值滤波等。
图像压缩图像压缩是减少数字图像占用的存储空间和传输带宽的操作。
数字图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原图像复原是对数字图像进行噪声和失真修复的过程。
图像复原常用的算法包括逆滤波、维纳滤波和均值滤波等。
图像分割图像分割是将数字图像中的不同部分分离出来的过程，常用的图像分割方法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
数字图像分析数字图像分析是对数字图像进行各种计算和分析的过程，常用的数字图像分析方法包括形态学分析、特征提取和目标检测等。
形态学分析形态学分析是研究数字图像形态特征的一种方法。
形态学分析主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。
特征提取特征提取是从数字图像中提取出具有实际意义的信息的过程，常用的特征提取方法包括滤波、边缘检测和纹理分析等。
目标检测目标检测是在数字图像中寻找具有特定性质的目标的过程，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测和神经网络等。
数字图像输出数字图像输出是将数字图像转换为人类可以观察的形式的过程，常用的数字图像输出设备包括彩色打印机、液晶显示器和投影仪等。
数字图像处理是一种应用广泛的技术，它已经在医学、工业、军事等领域得到了广泛的应用。
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像：用离散的数字表示的图像I=I（r，c）在计算机中用二维矩阵来表示。
把图像按行与列分成m×n个网格,每个网格称为图像的一个像素。
数字图像的最小单位是像素（像元）像素（像元）具有空间位置特征和属性特征【空间分辨率】：指在水平方向和垂直方向上共分为多少格（点），记为M×N。
（同一幅图像，分辨率越高，图像质量越好）【灰度分辨率】：指象元亮度（灰度）层次的多少，常称为灰度级，记为2n，如28=256个灰度级。
（颜色数越多,用以表示颜色的位数越长,图像颜色就越逼真。
）【空间频率】：图象明暗变化的快慢，空间频率高表征图象的细微变化(细节)，反之则表示图象中大的物体。
本概念是图象处理中频域处理的基础。
【数字图像的分类】：①按亮度等级：二值图像和灰度图像（二值图像—灰度值仅有0和1组成）②按色调：黑白图象和彩色图象（彩色图像每一点的灰度值有好几个分量构成，如R、G、B；然后这几个分量的灰度值叠加形成彩色图像。
黑白图像—每一点的灰度值只有一个）③按内容和变化性质：静止图像和活动图像④按所占空间维数：二维平面图像和三维、多维立体图像等。
从人的视觉效果分：可见图像（由可见光形成，能为人的视觉系统所直接感受）和不可见图像（不能为人眼所直接感受，但通过能量转换和相应的显示装置变换后，可以为人的视觉所感受。
如X 光透视图象、红外电视图象、微波辐射计以及 B 型超声诊断仪上所显示的图象等。
）【模拟图像数字化】：包括采样和量化两个过程【采样】——将空间上连续的图像变换成离散点的操作，即位置的离散化。
将模拟图像按纵横两方向分割为若干个形状、大小相同的像元，各像元的位置由其所在的行和列表示。
【量化】——将像素灰度转换成离散的数值的过程，即灰度的离散化量化参数——灰度级数：一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用K表示。
一般来说，K=2n。
8位灰度图像，有256个灰度级别。
除了纯黑与纯白之外，其他颜色介于黑和白之间的灰色。
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理技术数字图像处理技术是在数字计算机上对图像进行采集、处理、分析和输出的一种技术。
它广泛应用于各个领域，如医疗影像、广告设计、电影制作等。
数字图像处理技术的发展为图像处理提供了更加灵活、高效、精确和全面的方法。
数字图像处理技术的基础是数字化图像。
在数字化图像中，图像是以数字矩阵的形式表示的。
每个矩阵元素代表图像中的一个像素点，其数值表示像素点的亮度或颜色。
通过对这些像素点进行各种运算和处理，可以得到最终的图像结果。
数字图像处理技术通过一系列的图像处理算法对图像进行处理和改善。
常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。
图像增强技术可以改善图像的视觉效果，使图像更加明亮、清晰和鲜艳。
图像滤波技术可以去除图像中的噪声、模糊和伪影等干扰，提高图像的质量和清晰度。
图像分割技术可以将图像分割成多个具有独立特征的区域，便于后续的图像分析和处理。
图像压缩技术可以减少图像文件的存储空间，提高图像传输的效率。
数字图像处理技术的实现离不开计算机软件和硬件的支持。
现代数字图像处理软件提供了丰富的图像处理算法和函数库，简化了图像处理的复杂性，提高了图像处理的效率。
计算机硬件的进步也为数字图像处理技术的发展提供了良好的基础，例如高性能的图形处理器（GPU）和专用的数字信号处理器（DSP）。
除了常见的图像处理技术，数字图像处理技术还包括一些高级的技术，如图像识别、目标跟踪和图像生成等。
图像识别技术可以通过分析图像中的特征和模式，自动识别图像中的物体、人脸或文字等。
目标跟踪技术可以实时追踪图像中的目标，并在跟踪过程中对目标进行分析和处理。
图像生成技术可以根据给定的规则和参数，生成新的图像，如电脑生成的艺术作品和虚拟现实场景等。
总之，数字图像处理技术是一门涵盖各个方面的综合性学科，它不断地更新和发展，为我们提供了丰富的工具和方法，用于处理、改善和分析图像。
在未来，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，数字图像处理技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
数字图像处理原理
数字图像处理原理是通过数字计算机对图像进行数学运算和处理的过程。
数字图像处理主要包括图像获取、预处理、增强、分割和编码等步骤。
图像获取是指通过摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的物体或文档转换为数字图像。
在图像获取的过程中，需要考虑光照条件、相机设置和图像传感器等因素。
预处理是对获取到的图像进行基本的处理，以清除图像中的噪声和不必要的信息。
常用的预处理方法包括图像平滑、滤波和几何校正等。
图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度和颜色等参数，提高图像的质量和观感。
图像增强的方法包括直方图均衡化、基于空域的增强和基于频域的增强等。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
图像分割可以基于阈值、边缘检测和区域生长等方法进行。
图像编码是将图像的数据进行压缩和编码的过程，以减少存储和传输的数据量。
常用的图像编码方法有无损压缩和有损压缩等。
数字图像处理原理的应用广泛，包括医学图像处理、遥感图像处理和安全监控等领域。
通过数字图像处理，可以提取图像中的关键信息，改善图像质量，从而对图像进行分析和理解。
1.数字图像处理的方法（1）图像信息获取（2）图像信息存储（3）图像信息处理（4）图像描述（5）图像识别（6）图像理解2.数字图像处理的特点（1）再现性好（2）处理精度高（3）适用领域广泛（4）灵活性强（5）图像数据量庞大（6）占用频带较宽（7）图像质量评价受主观与因素的影响（8）数字图像处理涉及技术领域广泛3.图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。
4.假定图像取M×N个采样点，每个像素量化后的二进制灰度值位数为Q（Q为2的整数幂），则存储一幅数字图像所需的二进制位数为b=M×N×Q字节数为B=M×N×Q/8（Byte）5.为了得到质量良好的图像可以采用如下原则：（1）对边缘逐渐变化的图像，应该增加量化等级，减少采样点数，以避免图像的假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应该增加采样点数，减少量化等级，以避免图像模糊（即混叠）。
6.图像的显示特性最重要的显示特性是图像的大小，光度分辨率，空间分辨率，低频响应和噪声特性。
7.颜色的三个属性：色调（H），饱和度（S），亮度（I ）。
8.在印刷工业上，通常用CMYK颜色模型，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，称为颜色合成法.9.在ＣＭＹＫ模型中，当所有四种分量的值都是０﹪时，就会产生纯白色。
10.由于RGB色彩模型的图像直接采用CMYK色彩模型打印会产生分色，所以要将使用的图像素材的RGB色彩模型转换为CMYK色彩模型11.Y=0.299R+0.587G+0.114B12.灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的概率，即等于该会读的像素的个数与总像素之比。
13.一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积，称为阈值面积函数表示为A（D）。
直方图可定义为H（D）=-dA（D）/d（D）14.直方图的性质（1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数的统计结果它只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而不能反映某一灰度值像素所在位置。
数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
中文名数字图像处理外文名Digital Image Processing 应用学科通信、多媒体目录1 简介2 发展概况3 硬件4 目的方法▪主要目的▪常用方法5 应用工具6 应用领域▪ 1）航天和航空方面▪ 2）生物医学工程方面▪ 3）通信工程方面▪ 4）工业和工程方面▪ 5）军事公安方面▪ 6）文化艺术方面▪ 7）机器人视觉▪ 8）视频和多媒体系统▪ 9）科学可视化▪ 10）电子商务▪研究方向7 基本特点▪处理信息量很大▪占用频带较宽▪各像素相关性大▪无法复现全部信息▪受人的因素影响较大8 主要优点9 图书▪基本信息▪内容简介▪图书目录▪编辑推荐▪作者简介10 课程简介数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用数字图像处理计算机对其进行处理的过程。
发展概况数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
[1] 杨枝灵，王开.Visual C++ 数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社，2003 .[2] 李红俊，韩冀皖.数字图像处理技术及其应用.计算机测量与控制，2002.10（9）：620~622[3] W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.John wiley & Sons,inc.,1978 . Visual C++数字图像处理作/译者：谢凤英赵丹培出版社：电子工业出版社出版日期：2008年09月ISBN：9787121067488 [十位:712106748X]第1章Visual C++数字图像编程基础主要介绍了使用Visual C++进行图像处理编程的一些基本概念，其中包括调色板，设备相关位图，设备无关位图等等，除此之外，还设计了一个能用来操作DIB位图的ImgCenterDib类，后面的章节所介绍的算法都在这个ImgCenterDib类的基础上实现，从面向对象程序设计的角度来讲述这些图像处理算法的实现过程。
1第2章图像的灰度变换介绍图像灰度变换的概念、原理及典型算法，包括二值化和阈值处理，直方图的概念、绘制及直方图均衡，灰度的线性变换和灰度拉伸等。
58第3章图像的几何变换介绍几何变换的基本概念及典型算法，包括图像的缩放、旋转、平移、转置及镜像等变换，介绍图像几何校正的概念及典型校正算法，以及为了解决几何变换和校正问题所涉及的图像插值，包括近邻、双线性和立方卷积插值等。
109第4章图像的变换域处理变换域的处理方法使得各种图像处理技术得以在变换域空间实现，该部分内容重点介绍傅里叶变换与反变换，离散余弦变换和小波变换的基本原理与算法实现，并结合小波变换的多分辨分析特性，介绍小波变换在图像去噪中的应用实例。
161第5章图像的增强技术介绍图像获取过程中噪声的产生、噪声模型、信噪比的定义以及如何实现图像中随机噪声和高斯噪声的添加过程；同时，针对不同的应用需求和算法特点分别介绍了图像的灰度修正方法、空间域平滑方法以及图像的锐化方法等。
236第6章图像的分割技术介绍经典的域值分割、边缘检测和区域生长算法，介绍Hough变换的实现以及目标轮廓的提取与跟踪技术等。
279续表章名主要内容页码第7章【6】图像的复原技术以运动模糊图像复原的基本原理和图像退化模型的建立为切入点，重点对运动模糊图像的形成过程、匀速直线运动的退化模型及点扩散函数的参数确定问题进行了详细介绍，并根据算法的不同性能，分别介绍了逆滤波法、维纳滤波法、RL法和投影恢复方法在图像复原中的具体应用。
为了更好地评价图像的复原质量，也介绍了图像复原方法的质量评价指标。
340第8章图像的形态学处理介绍数学形态学的概念，腐蚀、膨胀、开闭运算等形态学基本运算，介绍形态学梯度、Top-Hat变换及流域分割等灰值形态学处理方法。
367第9章运动图像分析及其应用技术介绍运动的定义、分类、表达方式和运动分析中涉及的主要内容，详细介绍了利用频域下的平移运动参数估计方法实现运动目标检测的基本原理、静态背景和动态背景下的运动目标检测方法和基于mean shift的运动目标跟踪方法，从不同角度分析了运动分析在应用过程中涉及的关键问题，并结合了电视跟踪测量系统中的典型应用实例。
438第10章图像的配准技术介绍图像配准的定义以及图像配准过程中的关键问题，介绍了模板匹配的原理以及三种相关性测度的选择方法，在基于特征点的配准方法中，介绍了Harris角点的提取及基于特征点的匹配算法，针对变换域的处理方法，介绍了基于傅里叶变换的相位相关配准方法并给出了应用实例。
484Visual C++作为一个功能非常强大的可视化应用程序开发工具，是计算机界公认的最优秀的应用开发工具之一。
Microsoft的基本类库MFC使得开发Windows应用程序比以往任何时候都要容易。
C++提供的各种函数、指针操作和直接对硬件操作使得图像处理速度较快，专门为VC++设计的OpenGL和DirectX技术可以使开发人员在Windows环境下比较容易地完成图像图形的高性能处理和显示。
用VC++编制的应用软件无论在处理速度和图像的显示等方面都表现出较高的效率，因此在编制基于Windows的各类数字图像处理程序时，VC++无疑是程序员进行图像处理的最佳选择。
本文主要介绍了本人在用VC++进行图像基本处理时获得一些技巧与经验，希望与广大爱好图像处理的编程者分享。
一、模板（template）的使用对于图像处理应用软件来说，图像数据的管理是至关重要的，在"电脑编程与技巧"杂志99年11期，本人介绍了一个封装的通用图像基类（CImage），可完成BMP格式图像数据的管理和一些基本的图像处理功能。
但是该CImage类只是对位图进行处理，即操作的数据类型为无符号8位字符型（BYTE）。
但是在进行边缘检测、相关跟踪、快速傅立叶变换等图像处理中经常需要定义一些int或float类型的二维数组来保存处理的中间结果或最终结果。
另外如果用OpenGL编程来进行图像处理和显示，为了保证跨平台特性，OpenGL定义了一套数据类型：有无符号8位字符型（BYTE）、16位短整型（short）、无符号16位短整型（unsigned short）、32位字符型（int）、无符号32位字符型（unsigned int）、单精度浮点数（float）等类型。
如果对应于每一种数据类型都定义一个类，这样虽然能解决问题，但并不是一个明智的办法。
例如要修改一个变量或函数，那对应于每一种数据类型定义的类多要做同样的修改，毫无疑问，这种方法操作繁琐，容易发生错误，需要做大量的拷贝修改工作，因此是一种低效的方法。
C++引入的模板（template）概念，这一个关键字会告诉编译器下面的定义将操作一个或更多的非特定的类型。
只有当对象被定义时，这些类型才必须被指定以使编译器能够替代它们。
因此可以用一个非特定的参数来作类型名称，用该非特定的参数来定义一个通用的数据类或一个函数，诸如于MFC类库中的CArrary、CTypedPtrList等类。
下面给出了支持不同数据类型的一个图像二维数据模板类和一个快速排序类。
1.定义不同数据类型的数据模板类数据模板类的定义如下：//--------不同数据类型图像二维数组模板的定义---------- template <class T>class ImageTemplate{public:T ** lp_AddRow; // 二维数组的数据指针unsigned int Width; // 数组的宽度(列数)unsigned int Height; // 数组的高度(行数)unsigned int ImageSize; // 数组的大小public:ImageTemplate(void); // 构造函数~ImageTemplate(void); // 析构函数// 带参数的析构函数ImageTemplate(unsigned int w, unsigned int h);// 分配数据内存的函数void Construct(unsigned int w, unsigned int h);// 释放数据内存的函数void DeleteData();};// 构造函数template <class T>ImageTemplate< T >::ImageTemplate(void){lp_AddRow = NULL;Width = Height = 0;}// 析构函数template <class T>ImageTemplate< T >::~ImageTemplate(void){DeleteData();}// 带参数的析构函数template <class T>ImageTemplate< T >::ImageTemplate(unsigned int w, unsigned int h) {lp_AddRow = NULL;Width = w;Height = h;ImageSize = w * h;Construct(w, h);}// 分配数据内存的函数template <class T>void ImageTemplate< T >::Construct(unsigned int w, unsigned int h) {DeleteData();if( Height > 0 ) lp_AddRow = new T*[Height];if( ImageSize > 0 ){lp_AddRow[0] = new T[ImageSize];memset(lp_AddRow[0], 0, ImageSize* sizeof(T) );for(unsigned int i= 1; i < Height; i++)lp_AddRow[i] = lp_AddRow[i- 1] + Width;}}// 释放数据内存的函数template <class T>void ImageTemplate< T >::DeleteData(){if(lp_AddRow != NULL){if( lp_AddRow[0] != NULL ) delete []lp_AddRow[0];delete []lp_AddRow;lp_AddRow = NULL;}}// 定义不同数据的类typedef ImageTemplate< int > IntImage;typedef ImageTemplate< float > FloatImage;typedef ImageTemplate< short int > SintImage;typedef ImageTemplate< unsigned char > BYTEImage;在程序中使用方法如下：FloatImage fImage(640, 480);SintImage sImage(640, 480);修改或获取数据可以通过公共的数据指针变量lp_AddRow，如for(int j= 0; j< 480; j++)for(int i= 0; i< 640 ;i++){fImage.lp_AddRow[j][i] = i*j/ 100.0f;iImage.lp_AddRow[j][i] = 20* (i + j);}由于图像处理有着快速的要求，因此一般将数据指针作为公共变量直接使用，如果考虑到程序的安全性和稳定性，可以将该数据指针定义为私有变量，通过重载的操作符号[]来进行数据的修改和获取。
