【正文】 :OnPaint() for painting messages } void HistogramDrawDlg::puteHistGray() { //只處理灰度圖像 if(m_nBitCountOut!=8) return。im_imgHeightOut。 return 。 ImageDib *dibNew=pDocNewm_dib。 } 。 CImageView* pView=(CImageView*)pFrameMDIGetActive()GetActiveView()。 ImageDib *pDib=pDocm_dib。 //中間變量 int temp。 (+255,+1,str)。 (+50,+1,str)。i=。i256。clientRect)。 return TRUE。感謝我的家人對我大學(xué)四年學(xué)習(xí)的默默支持；感謝我的母校安徽建筑大學(xué)給了我在大學(xué)四年深 造的機(jī)會，讓我能繼續(xù)學(xué)習(xí)和提高；能夠給我做畢業(yè)設(shè)計這個平臺去展示自己。 （ 2）直方圖均衡化、鄰域平均和中值濾波三種方法的的原理與實(shí)現(xiàn)算法，同時對經(jīng)過這三種方法處理過后 的圖片進(jìn)行了對比，用以研究三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 圖 中值濾波類編輯界面 21 代碼編輯后，編譯、調(diào)試無誤后，運(yùn)行程序，即可實(shí)現(xiàn)對圖像的鄰域平均預(yù)算，達(dá)到圖 。如圖 所示 圖 直方圖編輯界面 最后可以實(shí)現(xiàn)二值化、直方圖、直方圖均衡化三個功能，其最后的成 17 果如圖 、 、 所示 圖 原圖像及其灰度直方圖 圖 二值化 及其灰度直方圖 圖 直方圖均衡化 及其直方圖 （ 3）總結(jié)：從直方圖統(tǒng)計可以看出，圖像明暗分明，對比度很大，圖像比較清晰明亮，很好的改善了原始圖的視覺效果。 Visual Studio 是目前最流行的Windows 平臺應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境。雖然微軟公司推出了 Visual C++.NET(Visual C++)，但它的應(yīng)用有很大的局限 性，只適用于 Windows 20xx,Windows XP 和 Windows 。通常的二維中指濾波窗口形狀有線狀、方形、圓形、十字形等。設(shè) s 含有 M 個像素，取其平均值作為處理后所得圖像像素點(diǎn)（ m， n）處的灰度 。有些圖 像是通過掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過來的。 比如，通常用 8 比特來代表一個像素，而現(xiàn)在用 12 比特來表示一個像素，這樣就可以減少簡并現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)會，從而減少灰度層次的損失。為了簡單，假定所有像素的灰度已被歸一化。直方圖均衡化是把原圖像的直方圖通過灰度變換函數(shù)修正為灰度均勻分布的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖像。 （ 5）直方圖的動態(tài)范圍。直方 圖只是反應(yīng)了圖像灰度分布的特性，和灰度所在的位置沒有關(guān)系，不同的圖像可能具有相近或者完全相同的直方圖分布。這些噪聲一般是隨機(jī)產(chǎn)生的，因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點(diǎn)。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識別。在圖像增強(qiáng)過程中，不分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。但是，增強(qiáng)邊緣的同時會同時增強(qiáng)噪聲，而濾去噪聲又會使邊緣在一定程度上模糊，因此，在圖像增強(qiáng)的時候，往往是將這兩部分進(jìn)行折中，找到一個好的代價函數(shù)達(dá)到需要的增強(qiáng)目的。 如圖 。入射光照射到物體表面的能量是有限的，并且它永遠(yuǎn)為正，即 0 ),( yxi ? ；反射系數(shù)為 0時，表示光全部被物體吸收，反射系數(shù)為 1時，表示光全部被物體反射，反射系數(shù)在全吸收和全反射之間，即 0 ),( yxr 1。圖像中的每個基本單元稱為圖像的元素，簡稱像素。 第四章： 在本節(jié)介紹了此次研究所使用的軟件 VC++ ，并詳細(xì)描述基于該軟件的圖像增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn) 的操作流程 ，并對直方圖均衡化、鄰域平均、中值濾波三種方法處理過后的圖像進(jìn)行對比。如對 x 射線圖片、 CT 影像、內(nèi)窺鏡圖像進(jìn)行增強(qiáng)，使醫(yī)生更容易從中確定病變區(qū)域，從圖像細(xì)節(jié)區(qū)域中發(fā)現(xiàn)問題；對不同時間拍攝的同一地區(qū)的遙感圖片進(jìn)行增強(qiáng)處理，偵查是否有敵人軍事調(diào)動或軍事裝備及建筑出現(xiàn)；在煤礦工業(yè)電視系統(tǒng)中采用增強(qiáng)處理來提高工業(yè)電視圖像的清晰度，克服因光線不足、灰塵等原因帶來的圖像模糊、偏差等現(xiàn)象，減少電視系統(tǒng)維護(hù)的工作量。該技術(shù)成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新學(xué)科。人們已開始研究 如何用計算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算 2 機(jī)視覺。他們對航天探測器徘徊者 7 號在 1964 年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌M(jìn)行圖像處理，如：幾何校正、灰度變換、去除噪聲，獲得了巨大的成功。 Median filtering IV 目 錄 摘 要 .............................................................. I Abstract .......................................................... III 1 緒論 .............................................................. 1 課題背景 ........................................................................................................... 1 圖像增強(qiáng)的研究及發(fā)展現(xiàn)狀 ........................................................................ 2 論文組織結(jié)構(gòu) ................................................................................................ 3 2 圖像增強(qiáng)的基本理論 ................................................ 4 數(shù)字圖像的基本理論 .................................................................................... 4 數(shù)字圖像的表示 ............................................................................................ 4 圖像的灰度 .................................................................................................... 4 灰度直方圖 .................................................................................................... 4 數(shù)字圖像增強(qiáng)概述 .......................................................................................... 4 圖像增強(qiáng)概述 .................................................................................................. 6 圖像增強(qiáng)的定義 ............................................................................................ 6 常用的圖像增強(qiáng)方法 .................................................................................... 6 圖像增強(qiáng)流程圖 ............................................................................................ 8 本章小結(jié) ........................................................................................................... 8 3 圖像增強(qiáng)方法與原理 ................................................ 9 直方圖變換 ...................................................................................................... 9 直方圖修正基礎(chǔ) ............................................................................................ 9 直方圖均衡化 .............................................................................................. 10 圖像平滑 ........................................................................................................ 11 圖像平滑 ...................................................................................................... 11 鄰域平均 ...................................................................................................... 11 中值濾波 ...................................................................................................... 12 本章小結(jié) ......................................................................................................... 12 4 VC++ 以及圖像增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn) ........................................ 13 VC++ 簡介 ........................................