Visual C++数字图像处理技术详解源代码, 包括 第01章 VC++图像处理基础 第02章 图像几何变换 第03章 图像正交变换 第04章 图像增强 第05章 图像复原 第06章 图像重建 第07章 形态学处理 第08章 图像分割 第09章 图像匹配 第10章 图像压缩编码 第11章 图像特效 第12章 VC++结合OpenCV编程 第13章 VC++结合Matlab编程 第14章 车牌识别系统综合应用 等共14章，狗看一阵子的！！

VisualC++数字图像处理技术详解 PDF电子书+源代码 第二部分 《Visual C++数字图像处理技术详解》以数字图像处理技术为主线，全面地介绍在Visual C++环境下进行数字图像处理程序设计的方法。内容涵盖了数字图像的变换、增强、复原、重建、形态学处理、分割、匹配、压缩编码、特效处理等，各种方法均给出基本原理、典型算法、Visual C++源码及综合应用案例。同时，《Visual C++数字图像处理技术详解》还介绍了Visual C++与VTK、OpenCV和MATLAB等开发平台相结合进行数字图像处理的程序设计技术。

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MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室)， 一开始它 是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出， 它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中MATLAB 中的绝 大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了 MATLAB 在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种 二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须 对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过 程。二维图像均匀采样，可得到一幅离散化成M ×N 样本的数字 图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图 像是最直观最简便的。而MATLAB 的长处就是处理矩阵运算，因 此用MATLAB 处理数字图像非常的方便。MATLAB 支持五种图像 类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像 阵列；支持BMP，GIF，HDF，JPEG，PCX，PNG， XWD，CUR，ICO 等图像文件格式的读、写和显示。MATLAB对图像的处理功能主 要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。 图 [摘　要] 讨论了数字图像增强技术中空域图像锐化的四种算 法及其用MATLAB的实现；同时给出了利用四种算法进行图像锐化 后的对照图像。 [关键词] MATLAB　 线性锐化　非线性锐化　sobel算子 prewitt 算子　log 算子

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提高篇 第1章 精通“图像特征提取” 1.1 图像多分辨率金字塔 1.1.1 浅析“图像金字塔” 1.1.2 例程一点通 1.1.3 典型的“图像金子塔 1.1.4 学以致用 1.2 图像的矩特征 1.2.1 认识“Hu矩” 1.2.2 解析“Zernike矩” 1.3 图像的边缘检测 1.3.1 运用一阶微分算子检测图像边缘 1.3.2 运用二阶微分算子检测图像边缘. 1.3.3 基于Canny算子检测图像边缘 1.3.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取 1.3.5 基于小波变换模极大值的边缘检测. 1.3.6 基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测 1.3.7 基于多尺度形态学梯度的边缘检测 1.4 斑点特征检测 1.4.1 勾画“LoG斑点” 1.4.2 描绘“DoH斑点” 1.4.3 提取“Gilles斑点” 1.5 角点特征检测 1.5.1 何谓“角点” 1.5.2 描绘“Harris角点” 1.5.3 例程一点通 1.5.4 融会贯通 1.6 尺度不变特征提取 1.6.1 SIFT特征提取 1.6.2 SURF算法 1.6.3 学以致用 第2章 细说“数字图像理解” 2.1 图像目标边界描述 2.1.1 图像边界链码表示法 2.1.2 例程一点通 2.1.3 融会贯通 2.2 图像分割技术 2.2.1 什么是“图像分割” 2.2.2 基于阈值的图像分割 2.2.3 基于区域生长法的图像分割 2.2.4 基于最大方差法灰度门限的图像分割 2.2.5 基于K-means算法的图像分割 2.3 图像配准技术 2.3.1 纵览“图像配准” 2.3.2 构建“配准模型” 2.3.3 相似性测度 2.3.4 基于灰度的图像配准 2.3.5 序贯相似性检测算法 2.3.6 基于特征点的图像配准 2.3.7 融会贯通 2.4 图像融合技术 2.4.1 从“信息融合”说起 2.4.2 何谓“图像融合” 2.4.3 纵览“图像融合方法” 2.4.4 例程一点通 2.4.5 学以致用 应用篇 第3章 品读“典型应用实例” 3.1 图像去噪技术及其实现 3.1.1 什么是“图像的噪声” 3.1.2 图像去噪常用方法

 随着数字图像处理技术的不断发展，以图像处理技术为主的交通视频监测技术的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域。简要介绍智能交通系统、数字图像处理技术的特点，着重分析研究数字图像处理技术在智能交通系统中信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等多方面的应用。

1、实现基本的图象增强方法。 2、实现空域滤波的平滑算法。 3、实现图像梯度锐化方法。 4、实现图像间的代数运算