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1、計算機視覺與圖像識別結課論文基于C+的圖像處理 基于C+的圖像處理 學號： P15301112 姓名： 宋 富 冉 院系：電子信息工程學院 專業：電子與通信工程 課程：計算機視覺與圖像識別 完成日期：XXXX年2月9日 1 基于C+的圖像處理 基于C+的圖像處理 宋富冉 (安徽大學 電子信息工程學院 電子與通信工程) 摘要：隨著科學技術的飛速發展，圖像處理的應用也是日新月異，在某些行業內，就圖像處理的技術發展情況也是不盡相同，其所采用的處理工具也是多種多樣的，有利用小波的，MATLAB的，匯編語言的，C語言的等等。比如在人臉識別，行為識別，遙感影像等等領域，這些智能判斷的技術，由于其結合點不一。

2、樣，所以才有發展的技術差距產生。本文主要是從最基礎的研究做起，采用基于C+工具的圖像處理方式，來開拓創新圖像處理的一些更前沿的技術，比如圖像特征提取、銳化、圖像增強等，達到一個更高的更有效的層次。 關鍵詞：C+，行為特征，圖像處理，圖像特征提取，圖像銳化，圖像增強。 Abstract Abstract: with the rapid development of science and technology, The application of image processing is also changing, in certain industries, on the image pro。

3、cessing technology development situation is different, its processing tools are also used by a variety of, have advantage of wavelet, MATLAB, assembly language, C language, and so on.In face recognition, for example, behavior recognition, remote sensing image, and so on, these intelligent judgment t。

4、echnology, due to the combining site is different, so is the development of the technology gap.This paper starts from the most basic research, the way of image processing based on c + + tools, to blaze new trails on some of the more cutting edge technology, image processing such as image feature ext。

5、raction, sharpening, image enhancement and so on, to achieve a higher level more effectively. Key words: C + +, Behavior Characteristics. Image processing, Image Feature Extraction, Image Sharpening,Image Enhancement. 0引言 眾所周知,隨著我國改革開放，與國際接軌, 上世紀 70 年代以來 ，隨著數據庫系統及計算機視覺技術的迅速發展,各行各業對圖像的使用越來越廣泛圖像檢索技術顯得。

6、越來越重2 基于C+的圖像處理 要。 有效地把圖像特征從計算機視覺和圖像處理中分離出來,利用計算機來分析和處理圖像信息成為一項新的挑戰。而且我國的機動車數量每年在以指數級的速度增長.由此帶來了交通嚴重擁堵、交通環境惡化、環境污染加劇等交通問題,這就給交通管理部門提出了新的挑戰,所以研制出一種新型高效的車牌識別系統也已迫在眉睫等等各種基于圖像處理的基本問題。基于此，本文也提到通過對常用圖像文件的文件結構深入分析的基礎上,利用 Visual C+技術提出了幾種常用的特征提取方法。此外，本文還介紹了一種基于Visual C+ +的圖像增強和輪廓提取的設計方法。該方法采用Visual C+ +處理位圖。

7、圖像,運用灰度變換方法實現圖像增強、模板匹配方法實現邊緣檢測來突出圖像輪廓。 1 概論 1.1 基于C+的圖像處理的背景 隨著計算機技術，圖像處理也是飛速的發展成熟，我們知道一切實踐的操作都離不開理論的指導。首先，要做的工作就是儲備C+編程語言基礎知識。然后，嘗試性的編輯一些軟件來融會貫通整個C+語言的應用。最后，參考查閱相關資料，借助C+開發平臺，完成圖像的編輯與制作。目前C+是我們學習的最底層圖像處理工具，也是最適合初入門的研究人員學習掌握的。基于C+的圖像處理也是最多人所研究學習和發展的，至今發展的也是相當的不錯，后續的分支也是越來越多，所以預想要有更多的創造和創新，也是方向很多。但是也。

8、同時面對很多問題，想突破前人，有自己的創造和創新的話也是困難重重。本文亦是基于此背景展開的。 12 前期C+學習簡述 在之前幾十年時間里，大部分的圖像處理研究主要是在學習C+語言的基礎上進行的，本人先進行了C語言的學習，C語言是學習C+的前期最好的基礎準備，當然也可以不學習C語言，而直接進行C+語言的學習，這樣只是會有一部分過渡性的理論環節不能很容易掌握和理解，其也是可行的。 對于C語言，在本科階段多少都有所涉及，精不精通或許多少有些差別，但是這對于我們后面學習使用C+語言編程等，會有極大的幫助，比如：在C語言中，我們所接觸的結構體這部分知識體系架構，可以直接過渡到C+語言中最核心的部類模塊。。

9、另外，當我們打牢C語言基礎以后，我們再去學習C+語言，我們會發現我們所掌握的編程架構，基礎函數3 基于C+的圖像處理 等全部可直接使用，加深的地方，新出現的地方，只有幾個模塊。 學習完C以后，我們基本具備一般的編程制作與程序閱讀的能力，這樣給我們后續的程序示例閱讀學習，框架借鑒等都有極大幫助。可以促使我們在最短的時間內掌握C+語言。當然，學習基礎知識能結合實踐，學習效果肯定會更明顯更快速，理論結合實踐的學習方法，對于學習一門編程語言來說是最捷徑的辦法，總結起來也就是“以戰代練”。 我們學習軟件編程所使用的開發平臺都是基于VC+6.0的，因此使用和操作起來會很方便，也能迅速上手。C+語言中，最精。

10、華的部分就是類與類的派生，繼承。能將此部分熟練的掌握，精通于類的編輯與封裝，那我們勢必在C+的天地中來回穿插，游刃有余。 還有一些有關于C+的開發平臺或開發軟件自帶的，已封裝好的類MFC這一模塊，多數情況下，我們可以直接使用它。但是需要我們掌握它的基本特點和使用方式等。 13 基于C+的圖像處理算法的提出 本文提出的圖像處理基本工作流程是: 1)利用C+編寫程序獲取圖像的數據信息，主要包括圖像的特征點等信息; 2) 結合圖像的特征點和特點建立數學處理矩陣模型，建立坐標系，在此基礎上從原始采集的坐標數據中提取對圖像類型具有較強描述能力的極坐標特征、結構特征，得到具有更強描述能力的融合特征; 3)。

11、討論該算法的具體實現方法，并與其他圖像處理算法進行比較，最后通過實際仿真調試驗證，該算法以及程序邏輯為目前較為前端的技術。由以上幾步，先提出程序結構圖，再根據主題方案實施圖像處理的各項要求，如銳化，增強，輪廓等等。 2 基于C+圖像處理的特征提取方法 2.1 導論 就目前很多的圖像圖形都是以數字的方式保存的，所以圖像處理在多數情況之下是指對數字圖像的處理。而數字圖像的處理則在重工業、輕工業、軍隊建設、航空航天技術領域、國家領空領地的安全以及其在經濟產值之中都具有非常重要的應用。圖像的特征提取又是圖像處理中的一個非常基礎和屬于初級的運算，通過檢測每一個像素點確定此像素能否替代一個特征點。圖像的特。

12、征選擇與提取是圖像識別和處理中一個很關鍵的問題。特征的選擇和提4 基于C+的圖像處理 取基本任務就是怎樣從眾多的特征中提取出最有效最具代表性的特征。 2.2 特征提取的方式方法 221 顏色的特征提取 我們知道顏色是我們人類去感知圖像或者圖形最直接的視覺特征，而顏色的特征有是通過圖像以及圖像區域的表面顏色加以描述的，它具有整體性和穩定性，顏色特征的提取方法分別有顏色直方圖、顏色集等方式。直觀的來講：如果一幅圖像的像素占有全部可能的的灰度級且分布的均勻，那摩這樣的圖像具有高對比度以及多變的灰度色調。從概率觀點去理解它，灰度出現頻率可一當做其出現的概率，這樣的直方圖就對應于概率密度函數PDF，而且。

13、概率分布函數就是直方圖累積的和，也就是概率密度函數的積分。最后通過編寫源代碼在C+語言環境下實現所有的要求。 222 形狀的特征提取 形狀特征則是物體本質的特征之一，其也是人類直觀感受一維輪廓的視覺感知特性。但式不同于顏色和紋理的特征，其需要以圖像分割為前提，所以相對于底層的特征來說，形狀特征的提取與描述相對比較困難。一般情況之下，形狀特征分別用兩類方法表示，一類是輪廓特征，另一類是區域特征. 圖像的區域特征則關系到整個形狀區域，而圖像的輪廓特征主要針對物體的外部邊界。 以下是幾種典型的形狀特征的描述方法： (1)邊界特征方法:該法是通過對邊界特征的描述去獲的圖像形狀參數的。其中Hough變換檢測平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經典方法。Hough變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點線的對偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然后，做出關于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構造圖像灰度梯度方向矩陣。 (2)傅里葉形狀描述符法:傅里葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區域邊界的封閉性和周期性，將二維問題轉化為5。

總結

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