【正文】 og， 單擊 InsertDialog， 即可插入一個(gè)新的對(duì)話框 ， 如圖 所示 15 圖 插入新的對(duì)話框 然后對(duì)新的對(duì)話框的屬性進(jìn)行編輯，在對(duì)話框中加入新的控件，并對(duì)控件的屬性進(jìn)行編輯，即可達(dá)成圖 所示效果 圖 Dialog的編輯 右鍵點(diǎn)擊對(duì)話框，選擇 ClassWizard..建立該對(duì)話框的類，并進(jìn)入 MFC Class Wizard 對(duì)話框，點(diǎn)擊自己所需要的方法，并選擇 COMMAND 選項(xiàng)，點(diǎn)擊 Add Fuction 即可添加所選方法，之后點(diǎn)擊 Edit Code 按鈕，就可進(jìn)入代碼編輯界面。 原圖像 3*3 模板 5*5 模板 加權(quán) 5*5 模板 圖 鄰域平均處理成果 （ 4）總結(jié)： 鄰域平均法的思想是通過(guò)一點(diǎn)和鄰域內(nèi)像素點(diǎn)求平均來(lái)去除突變的像素點(diǎn)，從而濾掉一定噪聲，其優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，其代價(jià)會(huì)造成圖像在一定程度上的模糊。 22 5 總結(jié)與展望 總結(jié) 主要討論了圖像增強(qiáng)中較為常見(jiàn)的三種方法：直方圖均衡化、鄰域平均和中值濾波，其中鄰域平均與中值濾波都采用了數(shù)字圖像處理中常用到的一種計(jì)算方式：模板操作。我們可以預(yù)想，當(dāng)改進(jìn)型算法很好的解決上述缺點(diǎn)的時(shí)候 , 我們可以預(yù)料，在未來(lái)社會(huì)中圖像增強(qiáng)技術(shù)將會(huì)發(fā)揮 更為重要的作用。每次遇到難題，我最先做的就是向宋老師尋求幫助，而宋老師每次不管忙或閑，總會(huì)抽空來(lái)幫我解決問(wèn)題，找到一種最好的解決方法。amp。 // Draw Back Ground //畫(huà)背景 (NULL_BRUSH)。 for(i=0。 SetBkMode(dc,1)。 (+150,+1,str)。 //直方圖數(shù)組清 0 for(i=0。jm_imgWidthOut。 (pDibGetDimensions(),pDibm_nBitCount, pDibm_lpColorTable, pDibm_pImgData)。 pViewOnInitialUpdate()。 pDocNewUpdateAllViews(pView)。 //新建視圖窗口，顯示變換結(jié)果 CMainFrame* pFrame = (CMainFrame *)(AfxGetApp()m_pMainWnd)。 m_histArray[temp]++。i++) m_histArray[i]=0。 (+200,+1,str)。 (,+1,str)。i++){ bufTemp[i]=(unsigned long)((float)m_histArray[i]*x/max)。 //畫(huà)直方圖灰度頻率與直方圖繪制矩形區(qū)域比例關(guān)系，畫(huà)直方圖 unsigned int max=0。 //獲取直方圖繪制靜態(tài)框的矩形區(qū)域 CRect clientRect。這幾個(gè)月以來(lái)，感謝宋老師對(duì)我的幫助，在此謹(jǐn)向宋老師致以誠(chéng)摯的謝意和崇高的敬意。離校日期已日趨臨近，畢業(yè)論文的完成也隨之進(jìn)入了尾聲。 闡述了圖像增強(qiáng)技術(shù)的歷史及發(fā)展現(xiàn)狀，學(xué)習(xí)、研究了直方圖均衡化、鄰域平均和中值濾波算法原理，介紹了 VC++編程開(kāi)發(fā)軟件，簡(jiǎn)要的介紹了它的發(fā)展、開(kāi)發(fā)環(huán)境等基本情況，并詳細(xì)介紹了如何利用 VC++實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)。如圖 圖 中值濾波菜單 右鍵點(diǎn)擊中值濾波菜單，選擇建立向?qū)ь?，即可進(jìn)行代碼編輯 （ 2）在 Dialog中插入一個(gè)新的 Dialog，并對(duì)新插入的對(duì)話框進(jìn)行控件設(shè) 20 置，達(dá)到如圖 。即可以達(dá)到圖 所示效果。這些特征明顯縮短程序編輯、編譯及連結(jié)的時(shí)間花費(fèi)，在大型軟件計(jì)劃上尤其顯著 。 Visual C++是一個(gè)功能強(qiáng)大的可視化軟件開(kāi)發(fā)工具。中值濾波的窗口形狀和尺寸對(duì)濾波器效果影響很大。這時(shí)可以采用線性濾波和中值濾波的方法。噪聲并不僅限于人眼所見(jiàn)的失真，有些噪聲只針對(duì)某些具體的圖像處理過(guò)程產(chǎn)生影響。直方圖均衡化處理可大大改善圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍。當(dāng)圖像的直方圖為一均勻分布時(shí)，圖像的信息熵最大，此時(shí)圖像包含的信息量最大，圖像看起來(lái)就顯得清晰。滿足這兩個(gè)條件，就保證了轉(zhuǎn)換函數(shù)的可逆。 （ 4）直方圖具有統(tǒng)計(jì)特性。通常以圖像中像素?cái)?shù)目的總和 n去除他的每一個(gè)值，以得到歸一化的直方圖，公示如下： nnrP kk /)( ? k=0,1,2,?,L 1 且 ??? ?11 1)(LK krP 因此 )(krP 給出了灰度級(jí)為 kr 發(fā)生的概率估計(jì)值。 (3)平滑噪聲 有些圖像是通過(guò)掃描儀掃描輸入或傳輸通道傳輸過(guò)來(lái)的。平滑一般 用于消除圖像噪 7 聲，但是也容易引起邊緣的模糊。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。圖像增強(qiáng)的目的是使圖像的某些特性方面更加鮮明、突出，使處理后的圖像更適合人眼視覺(jué)特性或機(jī)器分析，以便于實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的更高級(jí)的處理和分析。數(shù)字圖像處理亦稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。),( yxf 與 ),( yxi 和 ),( yxr 都成正比， 可表示成 ),( yxf ＝ ),( yxi ),( yxr 。為了能夠用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，需要坐標(biāo)空間和性質(zhì)空間都離散化。 第二章： 數(shù)字圖像增強(qiáng)概述，這一部分將會(huì)介紹圖像增強(qiáng)的定義及基本理論。增強(qiáng)的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀感覺(jué)加以評(píng)價(jià)。 進(jìn)入 21 世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和相關(guān)理論的不斷完善，數(shù)字圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開(kāi)拓性成就。 1979 年，這項(xiàng)無(wú)損傷診斷技術(shù)被授予諾貝爾獎(jiǎng)，以表彰它對(duì)人類做出的劃時(shí)代貢獻(xiàn)。常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。 Image smooth。這種方法能夠提高圖像的可讀性，改善后的圖像不一定逼近原始圖像， 但能夠 突出目標(biāo)的輪廓 、 衰減各種噪聲 、 將黑白圖像轉(zhuǎn)換成色彩圖形等?？臻g域法主要是在空間域中對(duì)圖像像素灰度值直接進(jìn)行運(yùn)算處理。 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(duì)圖像進(jìn)行體積壓縮，便于傳輸和保存。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，獲得月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。很多國(guó)家，特別是發(fā)達(dá)國(guó)家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少的重要的研究成果。 圖像增強(qiáng)的研究及發(fā)展現(xiàn)狀 圖像增強(qiáng)是指根據(jù)特定的需要突出圖像中的重要信息，同時(shí)減弱或去除不需要的信息。圖像增強(qiáng)技術(shù)的快速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是分不開(kāi)的，發(fā)展的動(dòng)力來(lái)自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用，我們可以預(yù)料，在未來(lái)社會(huì)中圖像增強(qiáng)技術(shù)將會(huì)發(fā)揮更為重 要的作用。 第五章： 總結(jié)與展望，總結(jié)自己針對(duì)本課題所做的工作，并對(duì)課題的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。 圖像的灰度 常用的圖像一般是灰度圖，這時(shí) f表示灰度值，反映了圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的亮度。因此圖像 的灰度值也是非負(fù)有界的。 模擬圖像 圖像采集系統(tǒng) 計(jì)算機(jī) 圖像輸出設(shè)備 圖 圖像處理系統(tǒng)組成圖 圖 ，圖中并沒(méi)有顯示出軟件系統(tǒng)，在圖像處理系統(tǒng)中軟件系統(tǒng)同樣是非常重要的。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法在確定轉(zhuǎn)換函數(shù)時(shí)常是基于整個(gè)圖像的統(tǒng)計(jì)量，如： ST轉(zhuǎn)換，直方圖均衡，中值濾波，微分銳化，高通濾波等等。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過(guò)程所在的空間不同，可分為基于空間域的算法和基于頻率域的算法兩大類。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法等。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過(guò)程，使圖像失真。 （ 2）直方圖反應(yīng)了圖像的整體灰度。直方圖的動(dòng)態(tài)范圍是由計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的灰度級(jí)決定。它以概率論為基礎(chǔ)，運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而達(dá)到增強(qiáng)的目的。當(dāng) r=s=0 時(shí)，表示黑色；當(dāng) r=s=1 時(shí)，表示白色；當(dāng) r， s 在 [0,1]之間時(shí)，表示像素灰度在黑白之間變化。另外，采用灰度間隔放大理論的直方圖修正方法也可以減少簡(jiǎn)并現(xiàn)象。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。 12 設(shè) S 是 3*3 的正方形鄰域，點(diǎn)（ m， n）位于 S 中心，則： ?? ???? ??? 1 11 1 ),(91),( yx nyxmfnmf 也就是說(shuō)某個(gè)像素點(diǎn)的結(jié)果不僅和本像素灰度有關(guān)，而且和其鄰域點(diǎn)的只有關(guān) 。 本章小結(jié) 本章的主要內(nèi)容是介紹本課題中主要使用到的圖像增強(qiáng)的方法：直方圖均衡化、鄰域平均、中值濾波，對(duì)著三種方法工作原理和算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹。所以實(shí)際中，更多的是以 Visual C++為平臺(tái)。 開(kāi)發(fā)人員能夠利用這些豐富的客戶端和服務(wù)器端框架輕松構(gòu)建以客戶為中心的 Web 應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以集成任何后端數(shù)據(jù)提供程序、在任何當(dāng)前瀏覽器內(nèi)運(yùn)行并完全訪問(wèn) ASP NET 應(yīng)用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺(tái)。 18 鄰域平均的實(shí)現(xiàn) （ 1）在菜單中添加一個(gè)“圖像增強(qiáng)”菜單，然后在“圖像增強(qiáng)”菜單中添加一個(gè)“鄰域平均”子菜單。 原圖像 3*3 模板 5*5 模板 7*7 模板 圖 中值濾波處理效果 （ 4）總結(jié)：中值濾波可以很好的過(guò)濾掉椒鹽噪 聲，但是也會(huì)造成圖片的模糊，且易造成圖像的不連續(xù)性。 展望 圖像增強(qiáng)處理的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)診斷、航空航天、軍事偵察、指紋識(shí)別、無(wú)損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。感謝安徽建筑大學(xué)的老師和同學(xué)們四年來(lái)的關(guān)心和鼓勵(lì)。 } else return 0。 ScreenToClient(amp。i++){ if(m_histArray[i]max) max=m_histArray[i]。i++){ (i,)。 (100)。 EndWaitCursor()。 //統(tǒng)計(jì)灰度直方圖 for(i=0。 //只處理灰度圖像 if(pDibm_nBitCount!=8){ ::MessageBox(0,只處理灰度圖像 ,MB_OK,0)。 CImageDoc* pDocNew=pViewGetDocumen