基于VC++的数字图像处理课程设计

基于VC++的数字图像处理课程设计
基于VC++的数字图像处理课程设计

基于VC++的数字图像处理课程设计

一、概述

本次电子课程设计是基于VC++ 6.0 MFC多文档编程编写一个图像处理软件,这个软件能够实现BMP格式图像的浏览与编辑,打开和保存。实现对图像的平滑处理,包括邻域平均法和中值滤波法。还有对图像的锐化处理,包括梯度法和拉普拉斯算子法。

BMP文件是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类:设备相关位图和设备无关位图,使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选外,不采用其他任何压缩,因此BMP文件所占用的空间很大。由于BMP文件格式是Windows环境交换与图有关的数据的一种标准,因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。

图像平滑的目的是为了消除噪声,主要处理的方式有邻域平均法即通过提高信噪比,取得较好的平滑效果;空间域低通滤波采用低通滤波的方法去除噪声;以及频率低通滤波法通过除去其高频分量就能去掉噪声,从而使图像的到平滑。

图像锐化的主要目的是为了增强图像边缘、轮廓和细节,使模糊的图像变得更加清晰,颜色、细节变得鲜明突出,图像的质量有所改善,产生更适合人眼观察和识别的图像。

经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算,因此可对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑,图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减,因此可以用高通滤波器来使图像清晰。

主要功能概述:

1、打开和保存8位bmp图像

2、图像平滑处理:分为邻域平均法和中值滤波法。邻域平均法中又有3*3均值滤波器

法、超限邻域平均法、n*n均值滤波器法、有选择的局部平均化。中值滤波法中有n*n中值滤波器法、十字形中值滤波法、n*n最大值滤波器法。

3、图像锐化处理:分为梯度法和拉普拉斯算子法。

二、程序流程图

三、运行效果

1、软件界面:

2、原图:

3、邻域平均法3*3均值滤波器平滑处理后:

4、十字形中值滤波平滑处理后:

5、梯度法锐化处理后:

6、Laplace算子法锐化处理后:

四、程序源代码:

void CDynSplitView2::OnFilesave()

{

CFileDialog

dlg(FALSE,_T("BMP"),_T("*.BMP"),OFN_HIDEREADONLY|OFN_OVERWRITEPROM PT,_T("位图文件(*.BMP)|*.BMP|"));

if(IDOK==dlg.DoModal())

CString filename;

filename.Format ("%s",dlg.GetPathName() );

CDibNew1->SaveFile(filename);

state2=1;

Invalidate();

}

void CDynSplitView2::On33junzhi()

{

clearmem();

CDibNew1->threethree();//对图像进行3*3均值滤波

Invalidate();

}

void CDynSplitView2::OnChaoxian()

{

clearmem();

THREETHREEJUNZHI dlg;

if(IDOK==dlg.DoModal())

{

int t=dlg.m_T;

CDibNew1->Chaoxian(t);//超限邻域平均法

Invalidate();

}

}

void CDynSplitView2::OnNnjunzhi()

{

clearmem();

NNJUNZHI dlg;

if(IDOK==dlg.DoModal())

{

CDibNew1->nn(dlg.m_n);//对图像进行n*n均值滤波

Invalidate();

}

}

void CDynSplitView2::OnJubupingjun()

Invalidate();

}

void CDynSplitView2::OnNnzhongzhi()

{

clearmem();

NNJUNZHI dlg;

if(IDOK==dlg.DoModal())

{

CDibNew1->nnzhong(dlg.m_n);//对图像进行N*N中值滤波

Invalidate();

}

}

void CDynSplitView2::OnShizi()

{

clearmem();

NNJUNZHI dlg;

if(IDOK==dlg.DoModal())

{

CDibNew1->shizi(dlg.m_n);//对图像进行十字型中值滤波

Invalidate();

}

}

void CDynSplitView2::OnNnzuida()

{

clearmem();

NNJUNZHI dlg;

if(IDOK==dlg.DoModal())

{

CDibNew1->nnzuida(dlg.m_n);//对图像进行N*N最大滤波

Invalidate();

}

}

void CDynSplitView2::OnTidu()

{

// TODO: Add your command handler code here

clearmem();

CDibNew1->GuDingRuiHua(); //对图像进行固定阈值锐化Invalidate();

}

void CDynSplitView2::OnLaplace()

{

// TODO: Add your command handler code here

clearmem();

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名: 学号: 班级: 设计题目:图像处理 教师:赵哲老师 提交日期: 12月29日

一、设计内容: 主题:《图像处理》 详细说明:对图像进行处理(简单滤镜,模糊,锐化,高斯模糊等),对图像进行处理(上下对称,左右对称,单双色显示,亮暗程度调整等),对图像进行特效处理(反色,实色混合,色彩平衡,浮雕效果,素描效果,雾化效果等), 二、涉及知识内容: 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果: 运行效果截图: 第一步:读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一,图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数,I图经过H滤波处理,replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二,图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子,unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三,图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四,图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

VC课程设计及商品销售管理知识系统(DOC 39页)

VC课程设计及商品销售管理知识系统(DOC 39页)

第一章需求分析 1.1 商品销售管理功能概述 21世纪是个信息发展的时代,随着电脑普及时代的来临以及互联网的迅速发展,越来越多的进程从单一的人工管理上升到电脑智能管理,企业的发展更不例外,商品的经营管理,经营模式已经慢慢的从手工管理过渡到了计算机管理。对于发展中的绝大多数企业来说,随着规模的不断扩大,商品种类的不断丰富与完善,需要管理的各种商品信息也会大幅度增加,无论是商品管理,订货管理,销售管理,都变得相对复杂。这里开发出了一个“商品销售管理系统”,对企业的发展至关重要,无疑为商品销售的可持续发展,日益壮大提供了保障和解决方案,也节省了大量时间,从而提高了商品销售的运转效率,更有利于企业的管理和维持。商品销售管理系统可以实现企业商品管理的网络化,信息化,现代化,可以有效的提高企业商品的管理效率,节约了管理开支。 通过调查,要求系统需要具有以下功能: (1) 由于该系统的使用对象多,要求有较好的权

限管理。 (2) 方便的数据查询,支持多条件查询。 (3) 基础信息管理与查询,其中包括商品信息、客户信息和员工信息。 (4) 通过计算机,能够直接“透视”商品销售情况。 (5) 完善的商品查询信息、商品销售信息进行管理。 (6) 当外界环境(停电、网络病毒)干扰本系统后, 系统可以自动保护原始数据的安全,对数据进行备份与还原。 (7) 数据计算自动完成,尽量减少人工干预。 (8) 系统退出。 商品销售管理系统分为基础信息管理子系统、日常业务管理子系统、查询报表管理子系统、系统信息管理子系统、维护管理子系统。如图1.1所示 1.1商品销售管理系统 1.2 基础信息管理模块 基础信息管理模块主要用于对商品信息,员工信息和客户信息的管理。操作员通过合法的认

《数字图像处理》结课小论文

2013-2014年第一学期《数字图像处理》科目考查卷 专业:通信工程班级:任课教师:王新新 姓名:学号:成绩: 一 Deblurring Images Using the Wiener Filter ——使用维纳滤波器进行图像去模糊简介 在人们的日常生活中,常常会接触很多的图像画面,而在景物成像的过程中有可能出现模糊,失真,混入噪声等现象,最终导致图像的质量下降,我们现在把它还原成本来的面目,这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多,举例来说有运动引起的,高斯噪声引起的,斑点噪声引起的,椒盐噪声引起的等等,而图像的复原也有很多,常见的例如逆滤波复原法,维纳滤波复原法,约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是,在一定的准则下,采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法,维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成,并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则,求得了最佳线性滤波器的的参数,这种滤波器被称为维纳滤波器。 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器,它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理,以及应用此方法通过MATLAB 函数来完成图像的复原。关键词:维纳函数、图像复原。

二维纳滤波器结构 维纳滤波自身为一个FIR或IIR滤波器,对于一个线性系统,如果其冲击响应为h(n),则当输入某个随机信号x (n)时, 式(1) 这里的输入 式(2) 式中s(n)代表信号,v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计,并用s^(n)表示,即 式(3) 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值 x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计,是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信号的真值与其估计值分别为s(n)和) s^(n),而它们之间的误差 式(4) 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量,用它的均方值描述误差的大小显然更为合理。而均方误差最小,也就是 式(5) 最小。利用最小均方误差作为最佳过滤准则比较方便,它不涉及概率的描述,而且以它导出的最佳线性系统对其它很广泛的一类准则而言是属最佳。 图1 维纳滤波器一般结构

数字图像处理技术从基础到实战

数字图像处理技术从基础到实战 本课程包含图像处理的基础知识以及案例应用,通过视频教程+在线交流的形式展现,力求为读者提供最便捷、直接的技术支持,解决学员在图像处理相关研发过程中遇到的最具体、实际的技术难点,争取与广大学员分享研发过程中所涉及的功能模块及某些成熟的系统框架,为读者进行科学实验、项目开发提供一定的技术支持。 课程大纲: 第1课数字图像处理概述 1、数字图像处理发发展史 2、数字图像处理是概述? 3、数字图像处理工具箱介绍? 4、数字图像处理常用技能 5、数字图像在计算机中怎么表示? 6、数字图像常用计算机表示类型 7、数字图像转换技巧 8、数字图像数组处理技巧 9、案例演示:常用图像处理技术GUI编程 第2课图像时域变换 1、时域空间概述 2、常见的灰度变换函数 3、直方图的概念 4、时域空间滤波基础 5、什么是平滑空间滤波器? 6、什么是锐化空间滤波器? 7、什么是混合空间增强? 8、案例演示:图像去雾 第3课图像频域变换 1、什么是频域空间? 2、常用的基本概念 3、什么是傅里叶变换? 4、离散傅里叶变换用法 5、多维傅里叶变换用法 6、案例演示:图像频域滤波可视化编程 第4课图像复原和重建技术 1、常见的图像噪声模型 2、空间滤波图像复原 3、频域滤波图像复原 4、逆滤波图像复原 5、维纳滤波图像复原

6、约束的最小二乘滤波图像复原 7、Lucy-Richardson图像复原 8、案例演示:盲卷积图像复原 第5章彩色图像处理 1、彩色图像概述 2、常见的彩色模型 3、伪彩色图像处理 4、全彩色图像处理 5、彩色变换 6、平滑和锐化 7、基于彩色的图像分割 8、彩色图像中的噪声处理 9、彩色图像压缩 10、案例演示:彩色图像处理 第6课小波和多分辨率处理 1、图像中的小波 2、多分辨率处理 3、一维小波变换 4、快速小波变换 5、二维小波变换 6、案例演示:基于小波分解的图像融合案例 第7课图像压缩处理技术 1、压缩处理原理 2、图像压缩处理常用方法 3、案例演示:数字图像水印嵌入及提取案例 第8课形态学图像处理 1、图像形态学概述? 2、腐蚀和膨胀 3、开操作与闭操作 4、击中或击不中变换 5、常见形态学算法 6、灰度级形态学 7、案例演示:图像形态学去噪 第9课图像分割处理技术 1、图像分割注意事项 2、点、线和边缘检测 3、阈值处理 4、基于区域的分割 5、使用形态学分水岭的分割

电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告

电子科技大学 数字图像处理课程设计 课题名称数字图像处理 院(系)通信与信息工程学院 专业通信工程 姓名 学号 起讫日期 指导教师

2015年12月15日 目录 摘要: (03) 课题一:图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二:噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三:顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四:利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五:图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六:基于MATLAB?的GUI程序设计 (23)

结束语: (36) 参考文献: (37)

基于MATLAB?的数字图像处理课题设计 摘要 本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍;并通过七个课题实例,借助MATLAB?的图像处理工具箱(Computer Vision System Toolbox)对这些案例逐一实现,包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等,常用的图像变化与处理;然后通过MATLAB?的GUI程序设计,对部分功能进行模块化整合,设计出了数字图像处理的简易软件;最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。 关键词:灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计

课题一:图像的灰度级分辨率调整 设计要求: 128,64,32,16,8,4,2,并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。 设计思路: 灰度级分辨率又称色阶,是指图像中可分辨的灰度级的数目,它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度,所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低,图像中所包含的颜色数目将变得越来越少,从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变,调用格式如下: J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像,I为输入图像,n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。 课题实现: 该思路的MATLAB?源代码如下: in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”,位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量,作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值,用eval函数给变量循环赋值

VC程序设计 课程设计报告书

VC程序设计课程设计 报告书 设计题目:简单绘图软件 院系:信息工程学院 班级:软件1101 组别:第二十二组 学号: 1110024130 姓名: 方锦 起止日期:2012年12月10日~2012年12月20日指导教师:张顺利

目录 绪论 -------------------------------------------------------------------------------- 3一概要设计 -------------------------------------------------------------------- 5 1.主要功能---------------------------------------------------------------------- 5 2.设计的概要设计功能模型框架图---------------------------------------- 5 二设计的详细设计------------------------------------------------------------- 5 1工具栏的编辑---------------------------------------------------------------- 6 2状态栏的编辑 --------------------------------------------------------------- 6 四编码和测试---------------------------------------------------------------- 9五设计总结 ------------------------------------------------------------------ 10 1.过程分析-------------------------------------------------------------------- 10 2.经验教训及分析 -----------------------------------------------------------11 3程序维护 --------------------------------------------------------------------11 六参考文献-------------------------------------------------------------------- 12

数字图像处理结课论文...docx

利用拉普拉斯算法对模糊图像进行 锐化处理 学院:电气信息工程学院 专业:通信工程 姓名:田鸿龙 学号:20110107 摘要:本文描述了拉普拉斯高 斯边缘检测算法结合算法在DelphiG编程环境下对BMP格式 的灰度图像进行了边缘检测处理,从而体现其优越性。彩色图

像增强过程中,对图像进行锐化处理是一个重要环节。介绍了 图像锐化处理的槪念和拉普拉斯算子的算法原理。 关键词:边缘检测,图像处理,拉普拉斯高斯算法,Sobel算子。 图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得淸晰,亦分空域处理和频域处理两类。 数字图像的边缘检测是图像分割、区域识别和特征提取等图像分析领域的重要基础。图像的边缘是图像的最基本的特征,是指图像局部亮度变化最显著的地方,通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。对于数字图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示,边缘检测很大程度上来说就是求梯度。边缘检测的好坏直接影响到图像理解和识别的质虽,选择什么样的边缘检测算法就很关键。本文引入拉普拉斯高斯算法,讨论其工作原理,利用Delphi结合拉普拉斯髙斯算法对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理并对比其它算法给出了拉普拉斯高斯算子的优越性。 一、图像锐化 图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分,它对图像量的影响体现在两个不同灰度区域的边界部分。图像锐化处理的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓,使模糊的图像变得更淸晰。它是一种使图像原有信息变换为有利于人眼观察的质蚩:、消除模糊、好的视觉效果、图像边缘轮解分明。图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的,因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析,图像模糊的实质是其高频分量被衰减,因而可以通过高通滤波操作来淸晰图像。但要注意,能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比,否则锐化后图像性噪比反而更低,从而使得噪声增加的比信号还要多,因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。 图像的锐化一般有两种方法一种是微分法,另外一种是高通滤波法拉普拉斯锐化法是属于常用的微分锐化法。 1.1图像锐化的權念 在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致

数字图象处理课程设计

课程设计 课程名称___ 数字图像处理课程设计__ 题目名称一个简单的“photoshop”软件 学生学院信息工程学院 专业班级电子信息工程 学号 学生姓名 指导老师 2014年 1 月 3 日

一、课程设计题目 设计内容及要求: 1、独立设计方案,实现对图像的3种处理。 2、利用VC++实现软件框架:有操作菜单、能显示某项操作前后的图像。 3、查找相关算法,至少实现3种功能,比如:灰度增强、直方图显示、浮雕等等(底片化、二值化及平滑等实验内容不计算在内)。 4、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 二、课程设计目的 数字图像处理,就是用数字计算机及其他有关数字技术,对图像进行处理,以达到预期的目的。随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用,数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在完成数字图像处理的相关理论的学习后,进行的综合性训练课程,其目的主要包括: 1、使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法; 2、增强学生应用VC++编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力; 3、尝试将所学的内容解决实际工程问题,培养学生的工程实践能力,提高工科学生的就业能力。 三、设计内容 1、直方图显示 直方图显示就是统计图像某一灰度级出现的次数,保存到一个数组中。然后在一个直方图上画图显示出来。 2、直方图均衡化 直方图就是某一灰度级的象素个数占整幅图像的象素比h=nj/N,其中nj是灰度级在j的象素数,N是总象素数,扫描整幅图像得出的h的离散序列就是图像的直方图,h求和必然=1,所以直方图可以看成是象素对于灰度的概率分布函数。直方图均衡化算法分为三个步骤,第一步是统计直方图每个灰度级出现的次数,第二步是累计归一化的直方图,第三步是计算新的像素值。对于彩色的图片来说,直方图均衡化一般不能直接对R、G、B三个分量分别进行上述的操作,而要将RGB转换成HSV来对V分量进行直方图均衡化的操作。3、浮雕效果 浮雕效果就是将图像的变化部分突出显示,颜色相同部分淡化处理,使图像出现浮雕效果。实现图像浮雕效果的一般原理是,将图像上每个像素点与其对角线的像素点形成差值,使相似颜色值淡化,不同颜色值突出,从而产生纵深感,达到浮雕的效果,具体的做法是用处于对角线的2个像素值相减,再加上一个背景常数,一般为128而成。这样颜色变化大的地方色彩就明显,颜色变化小的地方因为差值几乎为零则成黑色。 4、均值滤波 图像平滑主要是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形,有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起,尤其是乘性噪声,如果平滑不当,就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清,如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节,是图像平滑主要研究的任务。 这次实验采用的均值滤波,原理是采用一个3*3的模板

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称:数字图像处理 题目:数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名: 专业:计算机科学与技术 班别:计科本101班 学号: 指导老师: 日期: 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计,掌握如何学习一门语言,如何进行资料查阅搜集,如何自己解决问题等方法,养成良好的学习习惯。扩展理论知识,培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例,对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间,从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后,傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理(digital image processing)是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期,随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容:傅立叶变换、小波变换等各种图像变换;对图像进行编码和压缩;采用各种方法对图像进行复原和增强;对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展,数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

河北工业大学vc课程设计 7成绩管理系统

河北工业大学计算机软件技术基础(VC) 课程设计任务书 一、题目:设计一个成绩管理系统 二、目的与要求 1.目的: 通过成绩管理系统的设计,培养学生综合利用C++语言进行程序设计的能力,加强函数的运用及学生对软件工程方法的初步认识,提高软件系统分析能力和程序文档建立、归纳总结的能力,提高学生程序调试技巧、代码规范化等素质,提高学生分析问题、解决问题及实际运用能力。 2. 基本要求: (1)要求用C++语言编程,在Visual C++环境下调试完成; (2)要求划分功能模块,各个功能分别使用函数来完成; (3)源代码程序要求必要的注释。 三、设计方法和基本原理 1.课题功能描述 设计一个成绩管理系统,要求实现的功能包括:成绩录入、显示、修改、排序等功能。 2.问题详细描述 设计一个成绩管理系统,要求可以录入成绩(学生信息包括学号、姓名、成绩)并能显示学生成绩;当输入有误或其他情况需要修改成绩时可以进行修改(插入或删除);同时还可以按学生学号排序。 要求编写多个函数分别实现上述功能,而后在main函数中进行调用。 3.问题的解决方案: 根据问题的描述,可以按照程序要求的功能采用结构化的设计思想。 成绩管理系统可利用菜单(界面制作switch语句)使用户选择各个功能模块,例如: 1.输入成绩 2.显示成绩 3.插入 4.删除 5.按学号排序 6. 退出 而后可根据不同的选项进入到不同的功能模块进行执行。结束程序,请选择y之外的任何字母或数字,如果想让程序循环执行,则选择y。 四、主要技术问题的描述 根据三的分析,主要问题在于: (1)学生信息用结构体的构造

struct student { char num[10]; /*学号*/ char name[20]; /*姓名*/ int score; /*成绩*/ } stu[80]; (2)如果学号定义成了字符数组的形式,因此在进行排序(冒泡法)的时候,要用到strcmp,strcpy 等函数,注意它们的使用。 五、课程设计的考核方式及评分方法 1.考核方式 (1)学生要提交书面课程设计报告(A4纸打印);并将设计报告的电子文档、.cpp源文件和.h头文件放到一个文件夹里(如果是基于MFC的编程,另外还包括源程序的压缩包)上传到所对 应班级的学生名称相应文件夹中。 (2)课程设计结束时,在机房当场验收。教师提供测试数据,由学生运行所设计的系统,检查运行结果是否正确,并回答教师提出的有关问题。 2.评分方法 根据出勤率、课程设计期间纪律、课程设计运行结果、课程设计报告及答辩情况综合评分。 六、书写设计报告的要求(详细内容见“设计报告模板”) 七、说明:课程设计的有关文档,“设计报告模板”和“课程设计要求”请在下载任务书处下载。

数字图像处理期末作业1

上海电力学院 实验报告 实验课程名称:数字图像处理 实验项目名称:实验7 细胞面积计算与个数统计 班级: 2009073 姓名:杨祯 学号: 20092006

一、实验目的 1、熟悉Visual C++开发环境和Windows编程模型。 2、掌握设备无关位图的数据格式。 3、学会使用DIBAPI函数访问设备无关位图。 4、结合实例学习如何在应用程序中添加图像处理算法。 5、运用所学的图像处理方法对细胞图像进行细胞面积计算与个数统计。 二、实验原理 在填充孔洞以后的细胞图像中出现粘连,可以通过较为复杂的算法将粘连细胞分割开来。这里采取如下简单方法进行细胞计数和面积计算. (1)对填充孔洞后后细胞图像进行标记处理,初步计算出细胞的个数; (2)计算不同标记区域的像素数,并用区域的像素数代表其面积; (3)若某个标记区域像素数大于1000,则认为该标记区域为两个粘连在一起的细胞,原细胞数量增加1;若某个标记区域像素数小于70,则视为噪声,原细胞数量减1。 三、实验步骤 1、在资源浏览方式下,选择Menu节点,点击IDR_MAINFRAME,增加操作按钮,见下图,如在菜单“细胞计数”中添加“统计个数和面积”按钮。 2、对该按钮进行编辑,如图:

ID设为ID_CELLCOUNT E,标题设为“统计个数和面积”。 3、(1)按下快捷键CTRL+W,弹出向导对话框,利用向导在CCellCounView类中添加 响应函数—腐蚀OnCellcount,如图: 1、注意类名 2、选择ID 4、点击按钮 3、双击COMMAND 添加函数后的结果 (2)点击Edit Code按钮后,在CCellCountView.cpp文件中便添加了OnCellcount ()函数,此 时需要在该函数中添加实现代码,具体如下: void CCellCountView::OnCellcount() { CCellCountDoc* pDoc=GetDocument(); if( pDoc->m_hDIB!=NULL ) {

数字图像处理课程设计

数字图像处理课程设计报告 目录 一.实验目的 (3) 二.实验内容............ ................... . (3) 1.打开图像 (3) (1)、图像信息获取 (3) (2). RgbtoHsi(&rgb, &Hsi) (4) (3).OnMouseMove(UINT nFlags, CPoint point) (4) 2.标记Mark点 (5)

(1)标记可能的点 (5) (2)把可能标记的点变为标记点 (5) (3) EdgeIformation边缘标记 (6) (4)EdgeFilter边缘滤波 (6) 3.二值化 (7) 4.填洞 (8) 5收缩 (10) 6获取中心点 (11) 三.学习心得 1.错误总结 (16) 2.心得体 会 (17) 一.实验目的: 对血液细胞切片图片进行各种处理,最终得出细胞的数目、半径等信息 基于vc的红细胞识别统计系统设计 它主要以病人的血液样本为原始数据。经过一系列的图像处理和分析,识别出血液中的红细胞,并能给出红细胞的个数。而得到红细胞的个数以后,通过血液量的检测,就可以得出血液中红细胞的密度。该系统可以很方便的利用在临床上,大大提高速度和效率。

二、实验内容 基于VC++6.0软件下的细胞识别,通过细胞的标记、二值化、提取边缘、填洞、收缩、找中心点、计数等过程完成实验目的 1 . 打开图像 (1)图像信息获取 该步骤实现的功能是打开bmp格式的图像文件,要对图像进行操作,系统必须能调用图像。 打开bmp图像的具体步骤为 1.新建项目:--MFC AppWizard、工程名 2.拷贝cdib.h,cdib.cpp到工程文件夹,再向工程里添加 3.~Doc.h添加变量:m_pDib 4.~doc.cpp:变量(m_pDib):new、delete 5.~doc.cpp: Serialize() 6.~View.cpp: OnDraw() m_pDib->Draw() 2.RgbtoHsi(&rgb, &Hsi)

数字图像处理课程设计(实验报告)

上海理工大学 计算机工程学院 实验报告 实验名称红细胞数目统计课程名称数字图像处理 姓名王磊学号0916020226 日期2012-11-27 地点图文信息中心成绩教师韩彦芳

一、设计内容: 主题:《红细胞数目检测》 详细说明:读入红细胞图片,通过中值滤波,开运算,闭运算,以及贴标签等方法获得细胞个数。 二、现实意义: 细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用,可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数,如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目,同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果,根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗,是具有极其重要的现实作用的。 三、涉及知识内容: 1、中值滤波 2、开运算 3、闭运算 4、二值化 5、贴标签 四、实例分析及截图效果: (1)代码如下: 1、程序中定义图像变量说明 (1)Image--------------------------------------------------------------原图变量;

(2)Image_BW-------------------------------------------------------值化图象; (3)Image_BW_medfilt-------------------------中值滤波后的二值化图像; (4)Optimized_Image_BW---通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果; (5)Reverse_Image_BW--------------------------优化后二值化图象取反;(6)Filled_Image_BW----------------------已填充背景色的二进制图像;(7)Open_Image_BW--------------------------------------开运算后的图像; 2、实现代码: %-------图片前期处理------------------- %第一步:读取原图,并显示 A = imread('E:\红细胞3.png'); Image=rgb2gray(A); %RGB转化成灰度图 figure,imshow(Image); title('【原图】'); %第二步:进行二值化 Theshold = graythresh(Image); %取得图象的全局域值 Image_BW = im2bw(Image,Theshold); %二值化图象 figure,imshow(Image_BW); title('【初次二值化图像】'); %第三步二值化图像进行中值滤波 Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); figure,imshow(Image_BW_medfilt); title('【中值滤波后的二值化图像】'); %第四步:通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果 Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('【进行“或”运算优化图像效果】'); %第五步:优化后二值化图象取反,保证:‘1’-〉‘白色’,‘0’-〉‘黑色’ %方便下面的操作 Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW; figure,imshow(Reverse_Image_BW); title('【优化后二值化图象取反】');

vc++课程设计

1登陆模块设计 1.1本系统使用登陆模块来验证用户的合法性。登陆模块主要用于判断登陆用户的权限,根据用户的权限弹出不同的对话框供用户对系统进行操作。(1)登陆界面如图所示,其主要用到的控件如表所示 (2)单击【密码问题按钮】系统会根据用户输入的用户名显示相关密码问题。 (3)单击【查询】按钮系统根据用户输入的用户名和密码问题给出正确的密码。 (4)单击【取消】按钮退出对话框。 1.2单击登陆界面(图4.3)的【关于】按钮,系统弹出关于对话框

后台管理对话框运行时进行初始化,分别添加试题信息管理对话框、学生成绩查血对话框和数据存储管理对话框三个对话框到CTabCtrl控件中,并响应项改变消息

/ 登录模块- 判断登陆用户的合法性 bool CLoginDlg::LoginValidM() { UpdateData(); if(m_strUserName.IsEmpty()) { this->SetWindowTextW(_T("提示- 请输入用户名")); return false; } if(m_strUserPasswd.IsEmpty()) { this->SetWindowTextW(_T("提示- 请输入密码")); return false; } m_comboUserPower.GetLBText(m_comboUserPower.GetCurSel(),m_strUserPo wer); if(m_strUserPower.IsEmpty()) { this->SetWindowTextW(_T("提示- 请选择用户权限")); return false; } ADOConn adoConn; adoConn.Connect(); CStringW sql; _RecordsetPtr pRs; if ( m_https://www.360docs.net/doc/3216477848.html,pare(_T("学生"))==0 ) { sql.Format(_T("select* from %s where 学号 ='%s'"),m_strTable,m_strUserName); pRs=adoConn.GetRecordSet(sql); if(pRs->adoEOF) { this->SetWindowTextW(_T("提示- 用户名不存在")); adoConn.Disconnect(); return false; } else { sql.Format(_T("select* from %s where 学号='%s' and 密码 ='%s'"),m_strTable,m_strUserName,m_strUserPasswd); pRs=adoConn.GetRecordSet(sql); if(pRs->adoEOF) { this->SetWindowTextW(_T("提示- 密码输入错误"));

数字图像处理作业

目录 1 引言 (4) 2 基于纹理特征的图像检索方案 (5) 2.1 双树复小波变换原理 (5) 2.2 灰度共生矩阵 (5) 3 图像检索的实验设计 (6) 3.1 图像检索算法的描述 (6) 3.2 双树复小波纹理特征的提取 (7) 3.3 灰度共生矩阵纹理特征的提取 (7) 3.4 相似性度量 (8) 4 实验思路及结果分析 (9) 参考文献 (9)

基于纹理的图像检索技术 摘要本文主要基于图像的纹理特征,在改进DWT小波变换和灰度共生矩阵的缺陷后,进行检索。传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。 关键字:图像检索;双树复小波;灰度共生矩阵;纹理特征。

ABSTRACT This paper mainly based on image texture feature, the improvement of DWT wavelet transform and the defect of gray level co-occurrence matrix after the search. Traditional DWT wavelet transform in image texture feature extraction are concussion, translation, frequency mixing and lack of direction four kinds of defects. To overcome these defects, this paper adopts double tree after wavelet transform of image retrieval query image and target image decomposition, the texture feature extraction six direction, in order to make up for the double tree after wavelet transform of the spatial distribution of different texture features of the defects, and use of these two kinds of image gray level co-occurrence matrix extract four statistic characteristics; Finally in Canberra distance similarity measure and the results of the output image retrieval. Key words: image retrieval; Double tree complex wavelet; Gray level co-occurrence matrix; Texture feature.

数字图像处理课程设计报告

本科综合课程设计报告 题 目 ____________________________ 指导教师__________________________ 辅导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________ _______________________________ 院(部)____________________________专业________________班 ___2008___年 _12__月 _30__日 数字图像处理演示系统 信息科学与技术学院 通信工程 052

1 主要内容 1.1数字图像处理背景及应用 数字图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。目前,图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理,处理程序和处理参数可变,故是一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础,对某些常用功能进行界面化设计,便于初级用户的操作。 1.2 图像处理演示系统设计要求 能加载和显示原始图像,显示和输出处理后的图像; 系统要便于维护和具备可扩展性; 界面友好便于操作; 1.3 图像处理演示系统设计任务 数字图像处理演示系统应该具备图像的几何变换(平移、缩放、旋转、翻转)、图像增强(空间域的平滑滤波与锐化滤波)的简单处理功能。 1.3.1几何变换 几何变换又称为几何运算,它是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算,可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。简单的说,几何变换可以改变像素点所在的几何位置,以及图像中各物体之间的空间位置关系,这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动,特别是图像具有一定的规律性时,一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。实际上,一个不受约束的几何变换,可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能,甚至还可以使图像处理程序设计简单化。从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等 1.3.2图像增强 图像增强是数字图像处理的基本内容之一,其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息,削弱或去除不需要的信息,以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别,使处理后的图像对于特定应用而言,比原始图像更合适,或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。一般情况下,经过增强处理后,图像的视觉效果会发生改变,这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善,某些特定信息得到了增强。

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