【正文】 s, and David L. Curvelet Transform for Image Denoising[J].2002,6:670684.[11] CHEN Jie, WANG Zhenhua, DOU Lihua (2008). “A Scale Adaptive Canny Edge Detection Method”. Opto Electronic Engineering, Vol. 35, No. 2, . [12] Cabrelli CA, Molter UM (1990). “Automatic representation of binary images”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 12, . [13] Asif Masood, M. Sarfraz (2007). “Corner detection by sliding rectangles along planar curves”. Computers amp。田、楊老師誨人不倦的工作作風，一絲不茍的工作態(tài)度，嚴肅認真的治學風格給我留下深刻的影響，值得我永遠學習。給我提供了大量數(shù)據(jù)資料和建議，告訴我應該注意的細節(jié)問題，細心的給我指出錯誤，修改論文。謝 辭值此本科學位論文完成之際，首先要感謝我的導師田學東、楊芳老師。在設計開發(fā)過程中，有一些不足之處：對圖像預處理的設計理念理解不是很深刻，實現(xiàn)算法比較簡單，沒能夠更好地實現(xiàn)圖像處理。從尊敬的導師身上，我不僅學到了扎實、寬廣的專業(yè)知識，也學到了做人的道理。在我的學業(yè)和論文的研究工作中無不傾注著老師們辛勤的汗水和心血。 在這次畢業(yè)設計中也使我們的同學關系更進一步了，同學之間互相幫助，有什么不懂的大家在一起商量，聽聽不同的看法對我們更好的理解知識，所以在這里非常感謝幫助我的同學。 腳踏實地，認真嚴謹，實事求是的學習態(tài)度，不怕困難、堅持不懈、吃苦耐勞的精神是我在這次設計中最大的收益。在整個過程中，我學到了新知識，增長了見識。這段旅程看似荊棘密布，實則蘊藏著無盡的寶藏。畢業(yè)論文的制作給了我難忘的回憶。在論文中我充分地運用了大學期間所學到的知識。 4月底，當我終于完成了所有打字、繪圖、排版、校對的任務后整個人都很累，但同時看著電腦熒屏上的畢業(yè)設計稿件我的心里是甜的，我覺得這一切都值了。在寫作過程中遇到困難我就及時和導師聯(lián)系，并和同學互相交流，請教專業(yè)課老師。然后我將收集到的資料仔細整理分類，及時拿給導師進行溝通。 在搜集資料的過程中，我認真準備了一個筆記本。當選題報告，開題報告定下來的時候，我當時便立刻著手資料的收集工作中，當時面對浩瀚的書海真是有些茫然，不知如何下手?；叵脒@段日子的經(jīng)歷和感受，我感慨萬千，在這次畢業(yè)設計的過程中，我擁有了無數(shù)難忘的回憶和收獲。從最初的茫然，到慢慢的進入狀態(tài)，再到對思路逐漸的清晰，整個寫作過程難以用語言來表達。}return bTemp。 1) 0){// 數(shù)組有奇數(shù)個元素，返回中間一個元素bTemp = bArray[(iFilterLen + 1) / 2]。bArray[i + 1] = bTemp。 i ++){if (bArray[i] bArray[i + 1]){// 互換bTemp = bArray[i]。 j ++){for (i = 0。// 用冒泡法對數(shù)組進行排序for (j = 0。 } }// 獲取中值* lpDst = GetMedianNum(aValue, iFilterH * iFilterW)。// 保存象素值 l iFilterW。 k iFilterH。 j++){// 指向新DIB第i行，第j個象素的指針lpDst = pImg + lLineBytes * (nHeight 1 i) + j。 i++){ // 列(除去邊緣幾列)for(j = iFilterMX。// 開始中值濾波// 行(除去邊緣幾行)for(i = iFilterMY。inWidth。 // 圖像每行的字節(jié)數(shù) lLineBytes = WIDTHBYTES(nWidth * 8)。 lLineBytes。 // 指向濾波器數(shù)組的指針int aValue[iFilterH*iFilterW]。 // 指向要復制區(qū)域的指針int *lpSrc。 unsigned charvoid MedianFilter(unsigned char *pImg1,unsigned char *pImg,int nWidth,int nHeigh{************************************************************************/define iFilterW 1define iFilterH 1define iFilterMX 1define iFilterMY 1define WIDTHBYTES(bits) iFilterW int 濾波器的高度*線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當前像素點（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點（x，y），作為處理后圖像在該點上的灰度個g（x，y），即個g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m為該模板中包含當前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。} 原圖 二值化后圖均值濾波方法。 } k++。 else Xi=a1[k]。 Xi=*lpSrc。jjwRect。iihRect。 j lWidth。 i lHeight。 } } //二值化編碼過程 k=0。 a1[k]/=N1[k]。amp。 else a1[k]+=Xi。 Xi=*lpSrc。jjwRect。iihRect。 a1[k]=0。 j lWidth。 i lHeight。 } } //計算a0、a1 k=0。 else N1[k]++。 Xi=*lpSrc。jjwRect。iihRect。 N1[k]=0。 j lWidth。 i lHeight。 } } //計算N0、N1 k=0。 } Xt[k]/=hRect*wRect。 Xi=*lpSrc。jjwRect。iihRect。 j =j+wRect) { Xt[k]=0。 i =i+hRect) { for (j = 0。 for (i = 0。 int* N1=new int [lWidth*lHeight/(hRect*wRect)]。 int* a1=new int [lWidth*lHeight/(hRect*wRect)]。 int Xi。 int ii,jj。 // 返回 return。 // 計算圖像每行的字節(jié)數(shù) LONG lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8)。 //圖像處理操作 //方塊編碼 //獲得圖像的寬度和高度 LONG lWidth=::DIBWidth ((char*)lpDIB)。 // 返回 return。 //鎖定并獲得位圖句柄的地址 lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLO