【正文】 ulated by the introduction of functional diagram. Can function on the principle and the effect of a clear understanding. Chapter V describes the process of realization of each function, including the procedures for running the interface and functionality to run the interface.Key word: Image processing；Visual C++； image’s enhancement目 錄1. 緒論 1 數(shù)字圖像處理概述 1. 數(shù)字圖像處理 1. 數(shù)字圖像處理發(fā)展概況 1. 數(shù)字圖像處理主要研究內(nèi)容 2. 數(shù)字圖像處理的應用 3 三維重建技術(shù)概述 4 課題設計要求和主要研究工作 4. 設計要求 4. 主要研究工作 42. 數(shù)字圖像處理基礎 5 數(shù)字圖像預處理的術(shù)語 5 調(diào)色板 7 灰度圖 7 GDI位圖 8 與設備無關(guān)位圖（DIB) 93. Visual C++ 11 Visual C++ 概論 11 Visual C++ 11 Visual C++ 的MFC應用程序框架概述 12 Visual C++ 的開發(fā)環(huán)璄 13 Visual C++ 、硬件環(huán)境 134. 程序設計思想及基本原理 15 數(shù)字圖像的灰度均衡 15 圖像增強 16. 圖像增強 16. 模板操作 16 數(shù)字圖像的平滑 18 數(shù)字圖像的中值濾波 19 數(shù)字圖像的銳化 21. 梯度銳化 21. 拉普拉斯銳化 245. 程序流程 27 程序主界面 27 圖像處理界面 27 圖像的灰度均衡 28 圖像的平滑 29 圖像的中值濾波 31 圖像的銳化 33. 梯度銳化功能 33. 拉普拉斯銳化功能 35結(jié)論... 38致謝.....................................................................39參考文獻 40附錄A：英文原文 41附錄B：漢語譯文 481. 緒論 數(shù)字圖像處理概述. 數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理是用計算機對圖像信息進行處理的一門技術(shù)，使利用計算機對圖像進行各種處理的技術(shù)和方法。利用數(shù)字圖像處理主要是為了修改圖形，改善圖像質(zhì)量，或是從圖像中提起有效信息，還有利用數(shù)字圖像處理可以對圖像進行體積壓縮，便于傳輸和保存。. 數(shù)字圖像處理發(fā)展概況本世紀20年代，圖像處理技術(shù)首先應用于圖像的遠距離傳送，用來改善倫敦和紐約之間海底電纜傳送的圖片質(zhì)量。在以后的宇航空間技術(shù)中，數(shù)字圖像預處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。實踐證明，充分地利用這些技術(shù)可以提高診斷的正確性和準確性，提高診斷效率，降低醫(yī)療成本，可以更加充分地發(fā)揮各種醫(yī)療設備的功能。這些處理應用的條件都是建立在灰度圖的基礎上的。70年代后期，我國學者對數(shù)字圖像處理開始了較大規(guī)模了研究，使我國的數(shù)字圖像預處理技術(shù)逐漸躋身于世界日新月異發(fā)展的行列。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。 圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。 圖像分割：圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。 圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。 圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。用數(shù)字圖像預處理為利用處理設備對遙感圖像的幾何形狀和位置誤差、圖像輻射強度信息誤差等系統(tǒng)誤差進行幾何校正和輻射校正。通信工程：當前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體網(wǎng)絡通信。軍事和公安：在軍事方面圖像處理和識別主要用于導彈的精確制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統(tǒng)，現(xiàn)場照片、指紋和手跡等圖像的處理。三維重建在當前網(wǎng)絡時代具有廣泛的應用前景，特別適用于：醫(yī)學、電子商務、網(wǎng)上旅游、數(shù)字博物館、考古、計算機娛樂、各種宣傳、廣告等。該軟件能實現(xiàn)圖像灰度均衡、圖像平滑、中值濾波、圖像銳化等功能。圖像對我們來說并不陌生。這里圖像是比較廣義的，例如照片、繪圖、視像等等。這種離散化了的圖像是數(shù)字圖像。有的顏色含紅色成分多一些，其他成分少一些。在實際應用中，我們的系統(tǒng)獲取的原始圖像不是完美的，例如對于系統(tǒng)獲取的原始圖像，由于噪聲、光照等原因，圖像的質(zhì)量不高，所以需要進行預處理，以有利于提取我們感興趣的信息。：圖像預處理（圖像幾何變換，圖像銳化，圖像噪聲處理等）圖像輸入圖像輸出 圖像預處理示意圖 調(diào)色板如果一幅圖像的每個像素都用其RGB分量來表示，那么圖像的文件將變的非常龐大，實際上的做法不完全是這樣的，可以先做一個簡單的計算。對于16色圖像，圖中最多只有16種顏色，如果采用一個顏色表，表中的每一行記錄一種顏色的R、G、B 值，這樣當表示一個像素的顏色時，只需要指出該顏色是第幾行，即指出的該顏色在表中的索引值便可以。這樣一幅圖像整個占用的字節(jié)數(shù)只是前面表示方法的1/6。還有一種情況，即真彩色圖像(又叫做24位圖像)的顏色種類高達256256256=224 =16 777 216 種，也就是包含上述提到的R、G、B顏色表示方法中所有的顏色。所以真彩色圖直接用R、G、B這3個分量表示。BMP格式的文件中并沒有灰度圖這個概念，但是我們可以很容易地用BMP文件來表示灰度圖。對于R=G=B的色彩，帶入YIQ或YUV色彩系統(tǒng)轉(zhuǎn)換公式可以看到其顏色分量都是0，即沒有色彩信息。首先RGB的值都一樣。GDI位圖是一種GDI對象，在Microsoft基本類（MFC）庫中用CBitmap類來表示。圖21是CBitmap類的繼承關(guān)系圖。bitmap)的與設備無關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：一是DIB的顏色模式與設備無關(guān)。DIB也使打印時的灰度陰影的控制更加容易。運行在不同輸出設備下的應用程序可以通過DIB來交換圖象。WORD bfReserved1。 第二部分為位圖信息頭BITMAPINFOHEADER,它也是一個結(jié)構(gòu)，其定義如下：typedef struct tag BITMAPINFOHEADER{DWORD bisize。WORD biBitCount。LONG biYPelsPerMeter。 第三部分為調(diào)色板(Palette)。BYTE rgbGreen。 第四部分就是實際的圖像數(shù)據(jù)。(3) 對于256色位圖，1個字節(jié)剛好表示1個像素。Visual C++的應用非常廣泛，從桌面應用程序到服務器端軟件，從系統(tǒng)軟件到應用軟件，從單機程序到分布式應用程序，從圖形圖像處理到游戲的開發(fā)，Visual C++無所不在。這些新特性主要包括： 可自定義工具條和菜單：可以靈活地定制菜單和工具條，使其更適合你的工作需要。 可以保存搜索結(jié)果：“Find in Files”命令現(xiàn)在支持兩個獨立的輸出窗格，這樣用戶就可以保存上一次搜索的結(jié)果了。 自動化和宏功能：可使用Visual Basic腳本語言自動化一些重復性過程和工作。 增強的調(diào)試器功能：可以直接運行和調(diào)試程序，并用宏語言自動進行調(diào)試工作。1 支持Internet連接：可以直接在Developer Studio中察看WWW頁面。 Visual C++ 的MFC應用程序框架概述MFC庫是C++類的一個集合和一個應用程序框架，主要用于Microsoft Windows應用程序。集成開發(fā)環(huán)境指的是從程序編輯、編譯、鏈接(Link)、執(zhí)行、調(diào)試和聯(lián)機幫助等，都在同一個程序內(nèi)完成。MFC庫是基于Win 32應用程序編程接口（API)之上建立的。它只包括主要的結(jié)構(gòu)組件和常用圖形環(huán)境下應用程序的框架。在開發(fā)全功能的Windows應用程序、數(shù)據(jù)庫應用程序、ActiveX控件以及Internet 應用程序時，MFC 可提供許多優(yōu)點，例如： 提供一個應用程序框架，用戶可在其上建立Windows應用程序。MFC提供了多種類來滿足范圍廣泛的編程需求。 Internet類。 編譯工程的工具。 IBM PC機及其兼容機，最好具有Pentium以上的微處理器。 VGA顯示器?；叶染馔瑯右矊儆诟倪M圖像的方法，灰度均衡后的圖像具有最大的信息量。直觀地講，直方圖均衡化導致圖象的對比度增加。設一幅圖像的像元數(shù)為n,共有l(wèi)個灰度級，nk代表灰度級為rk的像元的數(shù)目，則第k個灰度級出現(xiàn)的概率可表示為： （）變換函數(shù)T（r）可改寫為： （）均衡化后各像素的灰度值sk可直接由原圖像的直方圖算出。圖像的增強技術(shù)通常有兩類方法：空間域法和頻率域法。例如：有一種常見的平滑算法是將原圖中的一個像素的灰度值和它周圍的八個像素的灰度相加，然后將求得的平均值（除以9）作為新圖中該像素的灰度值。如果模板為，則表示將自身灰度值的2倍加下邊的元素灰度值作為新值。模板操作實現(xiàn)了一種鄰域運算，即某個像素點的結(jié)果不僅和本像素灰度有關(guān)，而且和其鄰域點的值有關(guān)。所以，常用的模板并不大，如3*3，4*4。 數(shù)字圖像的平滑圖像平滑主要是為了消除噪聲。圖像平滑的原理：平滑模板的思想是通過一點和周圍幾個點的運算（通常為平均運算）來去除突然變化的點，從而濾掉一定的噪聲，但圖像有一定程度的模糊。（時間序列分析）中，后來被二維圖像信號處理技術(shù)所引用。對二維的數(shù)字圖像，可以選擇一個大小為（2m+1)(2m+1)的窗口，示出其中值為：yi,j = median{xi+m ,j+m,i,j = m,……,0,……,+m} 用這一中值代替窗口中心像素原來的灰度。將此窗口按行、按列運行即可得到中值濾波后的圖像。對于二維情況，中值濾波的窗口形狀和尺寸大小對濾波器效果影響很大。中值濾波對消除隨機干擾噪聲效果非常好，因此中值濾波在圖像處理中是比較理想的濾波電路。能夠進行圖像銳化處理的圖像必須有較高的信噪比，否則銳化后的圖像信噪比反而更低，從而使噪聲的增加得比信號還要多，因此一般是先去除或減輕噪聲后再進行銳化處理。 梯度的幅度用G [f(x,y)]表示，其值為：由此式可得出這樣的結(jié)論：梯度的數(shù)值就是f(x,y)在其最大變化率方向上的單位距離所增加的量。圖像在經(jīng)過梯度運算后變得清晰從而達到銳化的目的。該系數(shù)取值要合理，如果kτ過大，圖像輪廓邊緣會發(fā)生過沖，反之如果kτ過小，銳化效果不明顯。圖像噪聲處理和圖像銳化屬于圖像增強，圖像增強是通過修改圖像的灰度值來處理圖像的。：開始獲取并鎖定指向DIB原圖像的指針判斷圖像的合法性（是否為8bpp位圖）更改光標形狀調(diào)用InteEqualize()函數(shù)進行直方圖均衡，InteEqualize(lpDIBBits, ::DIBWidth(lpDIB), ::DIBHeight(lpDIB))。因此平滑后的圖像亮度降低，比原圖顯得柔和。：否開 始獲取并鎖定指向DIB原圖像的指針圖像合法性判斷(是否為處理8bpp位圖)設置濾波器的高度、寬度，中心元素坐標是調(diào)用中值濾波函數(shù)MedianFilter(LPSTR lpDIBBits, const LONG lWidth, const LONG lHeight,const int iFilterH, const int iFilterW, const int iFilterMX, const int iFilterMY)進行圖像的處理，該函數(shù)的入?yún)⒎謩e為指向原圖DIB的指針、原圖的高度和寬度及相應濾波器高度、寬度和中心元素坐標解除DIB鎖定結(jié) 束 數(shù)字圖像中值濾波處理流程圖 圖像的銳化. 梯度銳化功能：： 閾值為5時梯度銳化后圖像設f(i,j) = =，閾值，梯度值的計算公式為 按公式計算各點的梯度值，第二點： =2，因為25，所以該點灰度值不變?nèi)詾?，對于第三個點，可計算出G為5，因為5=5，所以該點灰度值變?yōu)?，對于第四個點，可計算出G為7，因為75,所以該點灰度值變?yōu)?，對于第五個點，可計算出G為3，因為35，所以該點灰度值不變?nèi)詾?，對于第六個點，可計算出G為1，因為15，所以該點灰度值不變?nèi)詾?，對于第七個點，可計算出G為4，因為45，所以該點灰度值不變?nèi)詾?0，對于第八個點可計算出G為9，因為95，所以該點灰度值變成9，對于第九個點，可計算出G為7，因為75，所以該點灰度值變成7，對于第十個點，可計算該點G為2，因為25，所以該點灰度值不變。結(jié)論本圖像處理軟件的開發(fā)設計基本達到了設計目的。圖像的像素灰度變化是隨機的，直方圖的圖形高低不齊，直方圖均衡化就是用一定的算法使直方圖大致平和。在泛白緩和的圖像中，均衡化會合并一些象素灰度，從而增大對比度。易造成圖像信息的丟失。但是平滑處理是一種有損操作，處理后的圖片會變得模糊。致謝首先要感謝本次論文的指導教師楊大為老師。同時感謝在我學習中給予我?guī)椭母魑焕蠋熃o我的幫助和建議，也感謝在本次設計中給予我很多幫助的我的幾位同學。感謝百度及谷歌搜索引擎及互聯(lián)網(wǎng)中的免費信息資源網(wǎng)站，很多理論知識可以在網(wǎng)絡中學習到，為我本次的論文帶來了極大地便利和幫助。 inexpensive chargecoupled devices (CCDs) for digitizi