【正文】 // 調(diào)用快速傅里葉變換// 求時域點的共軛for(i = 0。 //將頻域點寫入 X//求共軛for(i = 0。plexdouble *X。參數(shù):plexdouble * TD，指向時域數(shù)組的指針； plexdouble * FD 指向頻域數(shù)組的指針；r－2 的冪數(shù)，即迭代次數(shù)。(pDocGetHDIB())。delete X1。 i++){if (jamp。 j count。}}X = X1。 i bfsize / 2。 k++){for(j = 0。W[i] = plexdouble (cos(angle), sin(angle))。X2 = new plexdouble[count]。 // 角度plexdouble *W,*X1,*X2,*X。VOID WINAPI FFT(plexdouble * TD, plexdouble * FD, int r){LONG count。pDocSetModifiedFlag(TRUE)。 程序源代碼沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文36 快速傅里葉變換 CDIPSView 類中，得到快速傅里葉變換響應(yīng)函數(shù) OnTFourier()void CDIPSView::OnTFourier() {// TODO: Add your mand handler code hereCDIPSDoc* pDoc=GetDocument()。傅里葉變換的點數(shù)可以由參數(shù) 直接求出，只要將 1r2logN r左移 位即可。 相關(guān)原理添加 FFT 函數(shù)。顯然對 先按(,)Fuv fxy行進行離散傅里葉變換， 再按列進行離散傅里葉變換也是可行的。FFT 在離散傅里葉反變換、線性卷積和線性相關(guān)等方面也有重要應(yīng)用。沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文346 傅立葉降噪 基本概念為了有效地和快速地對圖像進行處理和分析，常常需要將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換（正變換）到另外一些空間，并利用在這些空間的特有性質(zhì)方便地進行一定的加工，最后再轉(zhuǎn)換回圖像空間（反變換或逆變換）以得到所需要的效果。//let cursor in normal statusEndWaitCursor()。intensity[9]=0。for(m=0。intensity[5]=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j+1)。intensity[1]=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * (i1) + j)。 i lHeight1。LONG lHeight = (lpDIB)。::GlobalUnlock((HGLOBAL) hDIB)。//Lock and get pointer Of DIB lpDIB = (LPBYTE) ::GlobalLock((HGLOBAL) hDIB)。沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文30}void CDeNoising::Smoothing(HDIB hDIB){// variables definitionLONG i,j,m。}}}//write new value*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j ) = (BYTE)intensity[2]。n5。intensity[4]=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j+2)。 j ++){intensity[0]=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j2)。//accesss every pixelfor (i = 0。}//let cursor in wait statusBeginWaitCursor()。//If DIBBitCount equal 24,then give a prompt and exit this programif ((lpDIB) != 8){//promptMessageBox(This program can only process 8bits39。LPBYTE lpDIB。//refresh the viewInvalidate()。因為椒鹽噪聲只在畫面中的部分點上隨機出現(xiàn)，所以根據(jù)中值濾波原理可知，通過數(shù)據(jù)排序的方法，將圖像中未被噪聲污染的點替代噪聲點的值的概率比較大，因此噪聲的抑制效果很好，同時畫面清晰的基本保持。中值濾波的核心運算是將模板中的數(shù)據(jù)進行排序，這樣，如果一個亮點（暗點）為噪聲，就會在排序過程中被排在數(shù)據(jù)序列的最右側(cè)或者是最左側(cè)，因此，最終選擇的數(shù)據(jù)序列中間位置上的值一般不是噪聲點的值，由此便可以達到抑制噪聲的目的。下面，以一個簡單的一維數(shù)據(jù)序列的濾波為例，介紹中值濾波原理。} 結(jié)果輸出及分析 結(jié)果輸出沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文24圖 加入椒鹽噪聲后的圖像圖 均值濾波后的圖像沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文25 結(jié)果分析從上面的簡單例子可以看到，均值濾波方法抑制噪聲算法簡單，計算速度快。//write new value*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j ) = (BYTE)intensity。intensity6=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * (i1) + j1)。intensity2=*((BYTE *)lpDIBBits + lLineBytes * i + j+1)。 i lHeight1。//get width of the imageLONG lWidth = (lpDIB)。 image., Prompt , MB_ICONINFORMATION | MB_OK)。// a point to start of BitMapDataLPBYTE lpDIBBits。//set flag in order to indicate modificationpDocSetModifiedFlag(TRUE)。 程序源代碼 添加響應(yīng)函數(shù)在 CDIPSView 類中，得到均指濾波響應(yīng)函數(shù) OnDenoisingAveraging()：void CDIPSView::OnDenoisingAveraging() {// TODO: Add your mand handler code hereCDIPSDoc* pDoc = GetDocument()。模板的描述還可以采用矩陣的形式，入 33 的均值濾波可以描述如下：19H??????? ()該模板的響應(yīng)計算為 1(,)[(,1)(,)(1,)](,1)(,)9gxyfxyfxyfxyfxyfxyf????????? ()以式()對椒鹽噪聲圖片進行均值濾波后，所得到的結(jié)果可知，均值濾波器對椒1 2 38 0 47 6 5沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文20鹽噪聲的濾波效果不是很理想。求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當(dāng)前像素點 ，作為處理后圖像在該點上的灰度(,)xy，即(,)gxy1((,)fsxyM??? ()其中，s 為模板，M 為該模板中包含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。()gt ()gt椒鹽噪聲的抑制，只是將某點出現(xiàn)的噪聲強度，讓周圍的數(shù)據(jù)平均分擔(dān)了。均值濾波的方法如下：設(shè)被噪聲污染后的信號為 ，原始信號為 ，噪聲為()gt()ft，則 ()()gtftnt??。}}}沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文16// char ctem[20]。dTemp=rand()。j lHeight 。//unlock::GlobalUnlock((HGLOBAL) hDIB)。jlHeight。lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8)。CDIB m_add。long j。Invalidate()。 實現(xiàn)步驟（1）取得圖像大小、數(shù)據(jù)區(qū)，并把數(shù)據(jù)區(qū)復(fù)制到緩沖區(qū)；（2）循環(huán)取得各點像素值；（3）若產(chǎn)生的隨機數(shù)大于特定值，把該點置黑；（4）把緩沖區(qū)中改動的數(shù)據(jù)復(fù)制到原數(shù)據(jù)區(qū)中。設(shè)置指向源圖像的指針，設(shè)置表示行、列的循環(huán)變量 i，j。// 拋出異常THROW_LAST()。// 嘗試寫文件TRY{// 寫文件頭((LPBYTE)amp。}// 計算文件大?。篋IB 大?。獴ITMAPFILEHEADER 結(jié)構(gòu)大小 = dwDIBSize + sizeof(BITMAPFILEHEADER)。// 計算圖像大小if ((lpBIbiCompression == BI_RLE8) || (lpBIbiCompression == BI_RLE4)){// 對于 RLE 位圖，沒法計算大小，只能信任 biSizeImage 內(nèi)的值dwDIBSize += lpBIbiSizeImage。// 計算 DIB 大小時，最簡單的方法是調(diào)用 GlobalSize()函數(shù)。if (lpBI == NULL){// 為空，返回 FALSEreturn FALSE。 file){// Bitmap 文件頭沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文9BITMAPFILEHEADER bmfHdr。}// 解除鎖定::GlobalUnlock((HGLOBAL) hDIB)。// 解除鎖定::GlobalUnlock((HGLOBAL) hDIB)。if (hDIB == 0){// 內(nèi)存分配失敗，返回 NULL。return NULL。LPBYTE lpDIB。 file，返回值 HDIB。本文著重討論椒鹽噪聲。凡是統(tǒng)計特性不隨時間變化的噪聲稱為平穩(wěn)的噪聲，而統(tǒng)計特性隨時間變化的噪聲稱作非平穩(wěn)噪聲。如光學(xué)底片的顆粒噪聲，磁帶、磁盤缺陷噪聲，光盤的疵點噪聲等。例如電流可看作電子或空穴運動，這些例子運動產(chǎn)生隨機散粒噪聲，導(dǎo)體中電子流動的熱噪聲，光量子運動的光量子噪聲等。特此根據(jù)噪聲性質(zhì)的不同，消除噪聲的方法也不同，本文將介紹“均值濾波” 、 “中值濾波”、 “傅里葉降噪”、 “小波變換”四種降噪方法。通常是用其數(shù)字特征，即均值方差，相關(guān)函數(shù)等。 噪聲在理論上可以定義為 “不可預(yù)測，只能用概率統(tǒng)計方法來認識的隨機誤差” 。 關(guān)于圖像噪聲噪聲是不可預(yù)測的隨機信號，通常采用概率統(tǒng)計方法對其進行分析。 圖像降噪的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像降噪是圖像處理的一個重要環(huán)節(jié)。但是，圖像在形成、傳輸過程中，不可避免會受到噪聲的干擾，而且有些圖像的噪聲非常嚴重，圖像中的噪聲往往和信號交織在一起，會使圖像本身的細節(jié)如邊界輪廓、線條等變的模糊不清。20 世紀(jì) 70 年代后期到現(xiàn)在，各個應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理提出越來越高的要求，促進了這門學(xué)科向更高級的方向發(fā)展。1964 年美國噴氣推進實驗室用計算機對“徘徊者七號”太空船發(fā)回的大批月球照片進行處理,收到明顯的效果。 數(shù)字圖像處理基本概念數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。MFC 中封裝了大部分 Windows API 函數(shù)和Windows 控件，它包含的功能涉及到整個 Windows 操作系統(tǒng)。MFC 不僅給用戶提供了Windows 圖形環(huán)境下應(yīng)用程序的框架，而且還提供了創(chuàng)建應(yīng)用程序的組件，這樣，開發(fā)人員不必從頭設(shè)計創(chuàng)建和管理一個標(biāo)準(zhǔn) Windows 應(yīng)用程序所需的程序，而是從一個比較高的起點編程，故節(jié)省了大量的時間。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響：一是計算機的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展（特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善） ；三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長。20 世紀(jì) 60 年代末，數(shù)字圖像處理具備了比較完整的體系，形成了一門新興的學(xué)科。特別是在景物理解和計算機視覺（即機器視覺）方面，圖像處理已由二維處理發(fā)展到三維理解或解釋。引起噪聲的原因很多，噪聲的種類也很多。目前圖像噪聲的取出在數(shù)字圖像處理技術(shù)中的重要性愈加明顯。噪聲對圖像處理十分重要，它影響圖像處理的、采集、處理的各個環(huán)節(jié)以及輸出結(jié)果的全過程。因此將圖像噪聲看成是多維隨機過程是合適的，因而描述噪聲的方法完全可以借用隨機過程的描述，即用其概率分布函數(shù)和概率密度分布函數(shù)。因為這些數(shù)字特征都可以從某些方面反映出噪聲的特征。根據(jù)噪聲產(chǎn)生的來源，大致可以分為外部噪聲和內(nèi)部噪聲兩大類。（2）由機械運動引起的噪聲。（4）系統(tǒng)內(nèi)部電流的噪聲。以上所討論的各種類型的噪聲反映在圖像畫面上，大致可以分為兩種經(jīng)典的圖像噪聲。沈陽理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文42 位圖操作基本知識 CDIB 類的介紹大多數(shù)圖像處理都是基于與設(shè)備無關(guān)位圖（DIB）來進行討論的，而 MFC 中沒有處理 DIB 位圖的類，這就給編程帶來了很大困難。HDIB CDIB::ReadDIBFile(CFileamp。// 獲取 DIB（文件）長度（字節(jié)）DWORD dwBits