【正文】 一種標準格式。ClassView顯示所有已定義的類以及這些類中的數(shù)據(jù)成員、成員變量。Visual C++的用戶界面如圖1所示。還有允許用戶在調試期間重新編譯被修改的代碼，而不必重新啟動正在調試的程序。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在這一時期，由于圖像存儲成本高、處理設備昂貴，其應用面很窄。通常，客觀事物在空間上都是三維的(3D)的，但是從客觀景物獲得的圖像卻是屬于二維(2D)平面的。.. .. .. ..圖像二值化算法研究與實現(xiàn)摘 要：圖像二值化是圖像預處理中的一項重要技術，在模式識別、光學字符識別、醫(yī)學成像等方面都有重要應用。同時，圖像又是人類獲取視覺信息的主要途徑，是人類能體驗的最重要、最豐富、信息量最大的信息源。初創(chuàng)期開始與20世紀60年代，當時的圖像采用像素型光柵進行少秒顯示，大多采用中、大型機對其處理。圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為0或255，也就是使整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。比如，它允許用戶進行遠程調試，單步執(zhí)行等。下面對它們作逐一介紹。(1) ClassView(類視圖)顯示項目中定義的C++類，展開文件夾顯示工程中所定義的所有類，展開類可查看類的數(shù)據(jù)成員和成員函數(shù)以及全局變量、函數(shù)和類型定義。3. 圖像二值化的算法及實現(xiàn) 論文研究對象論文主要研究BMP格式的灰度圖像文件。第三部分為調色板(Palette)，當然，這里是對那些需要調色板的位圖文件而言的。對于256色位圖，一個字節(jié)剛好可以表示1個像素?；叶茸儞Q公式： GRAY=*R+*G+*B (2) 圖像二值化常用算法 簡單閾值通過直接對圖像的灰度直方圖曲線進行分析，判斷極小值所在的灰度級，再對所有極小值點進行相應的分類合并來最終確定閾值的位置，避免出現(xiàn)過分割的現(xiàn)象。 (5)用存儲灰度圖像的值，設為，把邊界擴展成extend矩陣。Bernsen方法流程圖如圖7所示。表2 Bernsen方法處理不同像素的不同圖像性能指標圖9a圖9b圖10a圖10b圖11a圖11b閾值(T)時間(S)/s熵值(H)因為Bernsen方法不存在預取閾值，得到的都是局部閾值，隨像素的變化而變化，所以沒有固定的閾值。記為圖像點處的灰度值，灰度級為，不妨假設取值。其結果如圖所示。熵值是衡量圖像有序化程度的一個度量，熵值越低圖像越有序，圖13b即lenna(512512)在進行比較的圖像中是最混亂的。兩種性能比較如表4所示【12】表4 兩種方法性能比較二值化算法Otsu方法Bernsen方法性能指標閾值(T)時間(S)/s熵值(H)時間(S)/s熵值(H)lenna256256109512512129barbara256256114512512118peppers25625696512512106Bernsen方法由于不存在預取閾值，得到的都是局部閾值，隨像素的變化而變化，沒有固定的閾值。迭代法算法實現(xiàn)如圖16示。參考文獻[1] Liu Jieping,Yu flexible method for image noise removal[J].Joural of South China University Technology,2000,28(2):60～63.[2] A Piva, M Barni,F Bartolini, V Cappellini. DCTbased watermark recovering without resorting to the uncorrupted original image[A].Proceedings of 4th IEEE International Conference on Image Processing ICIP’97[C].Santa Barbara,CA,USA:ICIP,1997.[3] Zhong watermarking using Legendre array[J].Journal of china institute of munications,2001,22(1):1～6.[4] [J].哈爾濱商業(yè)大學大學報:,22(4):67～69.[5] 陳丹,張蜂,[J].計算機工程,2003,29(13):85～86.[6] A Hashizume, P S Yeh, A Rosenfeld. A Method of Detecting the Orientation of Aligned Components[J]. Pattern Recognition Letters, 1986,4:125～132.[7] ’Gorman. The Document Spectrum for Page Layout Analysis. IEEE Transactions. PAMI, , 1993:～1173.[8] 鄭咸義,[J].計算機輔助設計與圖形學學報,1997,9(4):335～338.[9] 張愛華,余勝生,周敬利 . 一種基于邊緣檢測的閾值分割[J]. 661~663 算法,小型微型計算機系統(tǒng),2003,24(.4) [10] 馮國進,顧國華,陳錢 . 基于形態(tài)學的紅外圖像邊緣增強[J]. 453~454 激光與紅外,2003,33(6) [11] 章毓晉 ， 圖像理解與計算機視覺[J],北京: 清華大學出版社, 1999， 4 [12] 呂俊哲，2004，54~55The Research on the Binary Image Algorithm and Its RealizationAbstract: Image binarization, as an important technology in image preprocessing, is widelyemployed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced。有時候覺得自己像個神經(jīng)