本书以Visual C++数字图像处理技术为主线，结合典型的图像系统开发案例，按照从理论、设计到实现的过程详细进行剖析讲解。在每个案例的最后，还与读者分享了开发经验。本书配有全部案例的完整源程序，便于读者学习和在实际开发中使用。
本书以Visual C++数字图像处理技术为主线，结合典型的图像系统开发案例，按照从理论、设计到实现的过程详细进行剖析讲解。案例从应用角度涉及娱乐、文化、医疗、交通、遥感、安防、司法等多个典型应用领域，从技术角度涉及数字图像的文件读写、显示、编辑、滤镜增效、压缩编解码、几何变换、灰度变换、色彩空间变换、特征变换、增强、分割、复原、配准、检索、重建、形态学处理、运动目标检测、跟踪、识别等，几乎涵盖了数字图像处理的整个技术领域及部分模式识别内容，同时还介绍了OpenCV和VTK等开发环境及其与Visual C++联合开发的实用技术。在每个案例的最后，还与读者分享了开发经验。本书配有全部案例的完整源程序，便于读者学习和在实际开发中使用。
本书案例丰富，工程性强；解读深入，技术性强；代码完整，实用性强；抛砖引玉，启发性强。
本书适合从事计算机视觉、数字图像处理、模式识别相关工作的研究人员、工程技术人员，以及相关专业的教师和学生阅读参考。
本书特点
案例丰富，工程性强
解读深入，技术性强
代码完整，实用性强
抛砖引玉，启发性强
本书主要内容
详解数字图像处理系统开发的基本知识
详解绘图板程序
详解图片浏览器程序
详解图像编辑器程序
详解CT图像重建系统
详解数字图像水印系统
详解遥感图像配准系统
详解图像检索系统
详解细胞检测与计数系统
详解指纹提取与识别系统
详解人脸检测与识别系统
详解运动车辆检测跟踪系统
详解车型识别系统
详解车牌识别系统
读者对象
● 计算机视觉系统开发人员
● 数字图像处理系统开发人员
● 数字图像处理相关领域科研人员
● 数字图像处理编程爱好者
● Visual C++程序设计爱好者
● 高等院校的教师和学生
“外面的世界很精彩，外面的世界很无奈”，如果用计算机的“眼睛”去看世界，数字图像处理技术既能帮你留下这份精彩，又能帮你应对那份无奈。
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。图像是人类获取和交换信息的主要来源，正因如此，数字图像处理技术便自然而然地走进了人类生产生活的方方面面。
我们在2010年出版了《Visual C++ 数字图像处理技术详解》1一书，介绍了数字图像处理基本算法的原理及其在Visual C++平台上的编程实现方法，是围绕算法组织内容的。
本书则不同，是围绕项目案例组织内容的，从娱乐、文化、医疗、交通、遥感、安防、司法等领域精选了一些典型案例，对每个案例的技术原理、系统结构、主要流程及其Visual C++程序源码进行了详细的解读。本书能够帮助读者学习和理解那些数字图像处理基本算法是如何构成一个能处理实际问题的应用系统的。
本书特点
案例丰富，工程性强
本书的重点不是讲解数字图像处理基本算法的编程实现问题，而是围绕工程项目案例来解读如何用数字图像处理基本算法构筑应用程序的问题。书中精选了13个典型的数字图像处理系统案例，这些案例涉及娱乐、文化、医疗、交通、遥感、安防、司法等多个应用领域，各个领域的读者从书中都可以找到自己熟悉的案例。读者可以在学习这些案例的基础上，快速掌握数字图像处理工程项目的开发方法。
解读深入，技术性强
对每一个案例，都深入剖析了其中的核心技术原理，对其技术路线、计算方法、处理过程都进行了深入的解读。技术内容涉及数字图像的文件读写、显示、编辑、滤镜增效、压缩编解码、几何变换、灰度变换、色彩空间变换、特征变换、增强、分割、复原、配准、检索、重建、形态学处理、运动目标检测、跟踪、识别等，同时还介绍了OpenCV和VTK等开发环境及其与Visual C++联合开发的实用技术。对部分功能的实现，书中介绍了多种技术途径，以帮助读者开阔视野，进而在工程实践中能有更多的选择。
代码完整，实用性强
书中对每个案例都介绍了其主要功能、总体结构和主要流程，并对核心代码的实现思路进行了详细的说明，关键代码均给出了详尽的注释。配套光盘中给出了完整的源代码，读者可以直接编译运行，边做边学。在实际开发中，也可以直接重用这些代码，快速开发出产品原型，不必从零开始。为了便于读者学习和使用这些代码，全部代码都统一为Visual C++ 2008版本，以免读者进行版本迁移的麻烦。
抛砖引玉，启发性强
通过每个案例的学习，读者都可以搞清楚其中最基本的技术原理和编程实现思路。在每个案例最后都分享了开发者的经验，总结了数字图像处理项目开发过程中经常遇到的问题、可能出现的问题、应该特别注意的问题、需要进一步考虑的问题等，并探讨了这些问题的解决方案或应对思路。读者可以在书中案例的基础之上充分发挥，结合实际需求和项目背景，开发出更多、更实用、更漂亮的数字图像处理应用系统。
主要内容
本书共14章。各章的主要内容如下。
第1章主要介绍数字图像处理系统开发的基本知识，侧重介绍常用的开发平台，包括Visual C++、OpenCV和VTK。通过本章读者可以了解这些开发平台的特点、版本演进过程及其用于开发数字图像处理程序的方法。
第2章详细解读一个绘图板程序，包括图形设备接口技术，几何图形绘制技术，绘图板的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解类似Windows画图程序的技术原理及开发方法。
第3章详细解读一个图片浏览器程序，包括图像文件的编解码技术，图像的几何变换技术，图像的切换特效技术，常见的图像格式分析，图片浏览器的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解类似ACDSee软件的技术原理及开发方法。
第4章详细解读一个图像编辑器程序，包括图像灰度变换增强技术，直方图增强技术，平滑去噪技术，图像锐化技术，模糊复原技术，彩色增强技术，滤镜技术，图像编辑器的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解类似Photoshop软件的技术原理及开发方法。
第5章详细解读一个CT图像重建系统，包括三维可视化技术，图像重建技术，CT图像重建系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解三维图像重建技术原理及其在医学领域的应用。
第6章详细解读一个数字图像水印系统，包括数字图像水印嵌入与提取技术，数字图像水印系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解数字图像水印技术原理及其在版权保护领域的应用。
第7章详细解读一个遥感图像配准系统，包括遥感图像几何校正技术、辐射校正技术、增强技术、配准技术、遥感图像配准系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解图像配准技术原理及其在遥感领域的应用。
第8章详细解读一个图像检索系统，包括图像特征提取技术，相似度计算技术，图像检索系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解图像检索系统的技术原理及开发方法。
第9章详细解读一个细胞检测与计数系统，包括显微图像去噪技术，颜色空间及其转换技术，阈值分割技术，Blob分析技术，边缘提取技术，细胞检测与计数系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解图像分割相关的技术原理及在医疗领域的应用。
第10章详细解读一个指纹提取与识别系统，包括指纹图像场及其分割技术，指纹图像增强与细化技术，指纹局部特征点提取技术，指纹匹配技术，指纹提取与识别系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解指纹图像处理与分析的技术原理及其在司法领域的应用。
第11章详细解读一个人脸检测与识别系统，包括人脸检测及定位技术，人脸特征提取技术，人脸识别技术，人脸检测与识别系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解人脸图像处理与分析的技术原理及其在安防领域的应用。
第12章详细解读一个运动车辆检测跟踪系统，包括运动目标检测技术，运动目标跟踪技术，运动车辆检测跟踪系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解运动目标检测跟踪的技术原理及其在智能交通领域的应用。
第13章详细解读一个车型识别系统，包括基于背景去除的目标分割技术，车型特征提取技术，车型分类识别技术，车型识别系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解车型识别的技术原理及其在车辆收费管理领域的应用。
第14章详细解读一个车牌识别系统，包括车牌图像预处理技术，车牌定位技术，车牌字符分割与识别技术，车牌识别系统的功能描述、总体结构、主要流程和编程实现。通过本章读者可以深入了解车牌识别系统的技术原理及开发方法。
读者对象
计算机视觉系统开发人员。
数字图像处理系统开发人员。
数字图像处理相关领域科研人员。
数字图像处理编程爱好者。
Visual C++程序设计爱好者。
高等院校相关的教师和学生。
本书光盘
程序源代码：包含书中全部典型案例的完整源代码及测试用的图像文件，读者可以对照书中的讲解对程序源代码展开深入研究。
开源软件包：包含书中案例要用到的VTK、CMake和OpenCV开源软件包，读者可以直接安装使用。
本书主要由沈晶、刘海波、周长建编著，参加本书编著、案例开发和资料整理的还有刘萌、崔莹、于义雪、党银强、岳振勋、刘英波、唐坤、吴艳霞、郭耸、于化龙、宋锋、林玉娥、朱长明、宋一兵、管殿柱等。本书得到中央高校基本科研业务费专项资金和哈尔滨工程大学国家大学科技园基金资助。
感谢您选择了本书，希望我们的努力对您的工作和学习有所帮助，也希望您把对本书的意见和建议告诉我们。
零点工作室网站地址：www.zerobook.net
零点工作室联系信箱：gdz_zero@126.com
零点工作室
2012年4月
书号为978-7-111-30420-3，由机械工业出版社出版。
计算机\程序设计
放排后目录套系书小封面，设计时找策划李华君沟通
沈晶 刘海波 周长建 等编著：暂无简介
前言
第1章 数字图像处理软件开发概述 1
1.1 Visual C++ 1
1.1.1 Visual C++概述 2
1.1.2 Visual C++处理数字图像的基本方法 2
1.2 OpenCV 4
1.2.1 OpenCV概述 5
1.2.2 在Visual C++中使用OpenCV 6
1.3 VTK 7
1.3.1 VTK概述 7
1.3.2 在Visual C++中使用VTK 7
1.4 经验分享 15
第2章 绘图板 16
2.1 核心技术原理 16
2.1.1 图形设备接口技术 16
2.1.2 几何图形绘制技术 17
2.2 系统功能 22
2.2.1 功能描述 22
2.2.2 界面效果 22
2.3 系统结构与流程 23
2.3.1 总体结构 23
2.3.2 主要流程 23
2.4 编程实现 24
2.4.1 绘图板初始化 24
2.4.2 图形绘制 26
2.4.3 图形保存 41
2.5 经验分享 44
第3章 图片浏览器 46
3.1 核心技术原理 46
3.1.1 图像文件的编解码技术 46
3.1.2 图像的几何变换技术 48
3.1.3 图像的切换特效技术 55
3.2 常见的图像格式分析 58
3.2.1 BMP图像 58
3.2.2 PCX图像 61
3.2.3 TGA图像 64
3.2.4 JPEG图像 70
3.2.5 GIF图像 71
3.3 系统功能 74
3.3.1 功能描述 75
3.3.2 界面效果 75
3.4 系统结构与流程 76
3.4.1 总体结构 76
3.4.2 主要流程 76
3.5 编程实现 78
3.5.1 LanImage类 78
3.5.2 BMP解码/编码模块 80
3.5.3 PCX解码/编码模块 81
3.5.4 TGA解码/编码模块 84
3.5.5 图像显示模块 87
3.5.6 全屏浏览模块 88
3.5.7 图像缩放模块 90
3.5.8 图像旋转模块 91
3.5.9 图像特效显示模块 93
3.5.10 图像镜像模块 95
3.5.11 图像转置模块 96
3.6 经验分享 97
第4章 图像编辑器 101
4.1 核心技术原理 101
4.1.1 灰度变换增强技术 101
4.1.2 直方图增强技术 103
4.1.3 平滑去噪技术 105
4.1.4 图像锐化技术 107
4.1.5 模糊复原技术 109
4.1.6 彩色增强技术 110
4.1.7 滤镜技术 111
4.2 系统功能 115
4.2.1 功能描述 115
4.2.2 界面效果 116
4.3 系统结构与流程 116
4.3.1 总体结构 116
4.3.2 主要流程 116
4.4 编程实现 118
4.4.1 灰度变换增强模块 118
4.4.2 直方图增强模块 121
4.4.3 平滑去噪模块 125
4.4.4 图像锐化模块 133
4.4.5 彩色增强模块 135
4.4.6 模糊复原模块 136
4.4.7 滤镜效果模块 139
4.5 经验分享 144
第5章 CT图像重建系统 145
5.1 核心技术原理 145
5.1.1 三维可视化技术 146
5.1.2 图像重建技术 153
5.2 系统功能 158
5.2.1 功能描述 158
5.2.2 界面效果 159
5.3 系统结构与流程 160
5.3.1 总体结构 160
5.3.2 主要流程 160
5.4 编程实现 163
5.4.1 圆锥体CT图像重建系统 163
5.4.2 头部切片CT图像重建系统 165
5.5 经验分享 172
第6章 数字图像水印系统 173
6.1 核心技术原理 173
6.1.1 图像水印嵌入技术 174
6.1.2 图像水印提取技术 182
6.2 系统功能 186
6.2.1 功能描述 186
6.2.2 界面效果 187
6.3 系统结构与流程 188
6.3.1 总体结构 188
6.3.2 主要流程 188
6.4 编程实现 192
6.4.1 不带嵌入因子的加性规则算法实现 192
6.4.2 最低有效位算法实现 201
6.5 经验分享 203
第7章 遥感图像配准系统 204
7.1 核心技术原理 204
7.1.1 遥感图像几何校正技术 205
7.1.2 遥感图像辐射校正技术 208
7.1.3 遥感图像增强技术 208
7.1.4 遥感图像配准技术 209
7.2 系统功能 210
7.2.1 功能描述 210
7.2.2 界面效果 210
7.3 系统结构与流程 212
7.3.1 总体结构 212
7.3.2 主要流程 213
7.4 编程实现 213
7.4.1 CDib类 213
7.4.2 几何校正模块 216
7.4.3 遥感图像增强模块 228
7.4.4 遥感图像配准模块 242
7.5 经验分享 246
第8章 图像检索系统 248
8.1 核心技术原理 248
8.1.1 图像特征提取技术 248
8.1.2 相似度计算技术 257
8.2 系统功能 258
8.2.1 功能描述 258
8.2.2 界面效果 259
8.3 系统结构与流程 261
8.3.1 总体结构 261
8.3.2 主要流程 261
8.4 编程实现 262
8.4.1 系统设置模块 262
8.4.2 图像检索模块 265
8.5 经验分享 281
第9章 细胞检测与计数系统 282
9.1 核心技术原理 282
9.1.1 显微图像去噪技术 282
9.1.2 颜色空间及其转换技术 283
9.1.3 阈值分割技术 286
9.1.4 Blob分析技术 287
9.1.5 边缘提取技术 290
9.2 系统功能 291
9.2.1 功能描述 291
9.2.2 界面效果 292
9.3 系统结构与流程 292
9.3.1 总体结构 292
9.3.2 主要流程 293
9.4 编程实现 293
9.4.1 图像平滑模块 293
9.4.2 HSI阈值选取模块 295
9.4.3 梯度修正模块 299
9.4.4 填充孔洞模块 301
9.4.5 腐蚀模块 305
9.4.6 边界生成模块 306
9.4.7 查找中心点和修正模块 309
9.5 经验分享 320
第10章 指纹提取与识别系统 321
10.1 核心技术原理 321
10.1.1 指纹图像场及其分割技术 321
10.1.2 指纹图像增强技术 325
10.1.3 指纹图像细化技术 327
10.1.4 指纹局部特征点提取技术 329
10.1.5 指纹匹配技术 331
10.2 系统功能 334
10.2.1 功能描述 334
10.2.2 界面效果 334
10.3 系统结构与流程 335
10.3.1 总体结构 335
10.3.2 主要流程 335
10.4 编程实现 335
10.4.1 指纹图像分割模块 335
10.4.2 指纹图像增强模块 337
10.4.3 指纹图像二值化模块 339
10.4.4 细化模块 341
10.4.5 特征点提取模块 344
10.4.6 指纹图像比对模块 348
10.5 经验分享 362
第11章 人脸检测与识别系统 364
11.1 核心技术原理 364
11.1.1 人脸检测及定位技术 364
11.1.2 人脸特征提取技术 369
11.1.3 人脸识别技术 371
11.2 系统功能 372
11.2.1 功能描述 373
11.2.2 界面效果 373
11.3 系统结构与流程 373
11.3.1 总体结构 374
11.3.2 主要流程 374
11.4 编程实现 375
11.4.1 人脸检测模块 375
11.4.2 人脸定位模块 378
11.4.3 人脸特征点提取模块 382
11.4.4 人脸匹配模块 396
11.5 经验分享 398
第12章 运动车辆检测跟踪系统 399
12.1 核心技术原理 399
12.1.1 运动目标检测技术 399
12.1.2 运动目标跟踪技术 402
12.2 系统功能 404
12.2.1 功能描述 404
12.2.2 界面效果 404
12.3 系统结构与流程 406
12.3.1 总体结构 406
12.3.2 主要流程 406
12.4 编程实现 407
12.4.1 变量定义模块 408
12.4.2 文件打开模块 408
12.4.3 背景提取模块 409
12.4.4 车辆跟踪与检测模块 410
12.4.5 轨迹绘制模块 412
12.5 经验分享 413
第13章 车型识别系统 414
13.1 核心技术原理 414
13.1.1 基于背景去除的目标分割技术 414
13.1.2 车型特征提取技术 419
13.1.3 车型分类识别技术 420
13.2 系统功能 423
13.2.1 功能描述 423
13.2.2 界面效果 423
13.3 系统结构与流程 424
13.3.1 总体结构 424
13.3.2 主要流程 424
13.4 编程实现 425
13.4.1 变量定义模块 425
13.4.2 图像显示模块 426
13.4.3 载入图像模块 427
13.4.4 车辆提取模块 427
13.4.5 轮廓提取模块 431
13.4.6 车型识别模块 431
13.5 经验分享 433
第14章 车牌识别系统 434
14.1 核心技术原理 434
14.1.1 车牌图像预处理技术 434
14.1.2 车牌定位技术 437
14.1.3 车牌字符分割技术 438
14.1.4 车牌字符识别技术 440
14.2 系统功能 441
14.2.1 功能描述 442
14.2.2 界面效果 442
14.3 系统结构与流程 442
14.3.1 总体结构 442
14.3.2 主要流程 442
14.4 编程实现 442
14.4.1 自定义函数模块 442
14.4.2 车牌提取模块 446
14.4.3 倾斜校正模块 450
14.4.4 字符分割模块 452
14.4.5 字符归一化模块 456
14.4.6 字符细化模块 456
14.4.7 字符特征提取模块 467
14.4.8 车牌字符识别模块 468
14.5 经验分享 474
参考文献 475
