基于C++的数字图像处理技术
电子信息工程中的数字图像处理技术
电子信息工程中的数字图像处理技术数字图像处理技术是电子信息工程领域中的重要组成部分，它在各个领域中都有广泛的应用。
本文将从数字图像处理技术的定义、原理和应用三个方面进行论述。
首先，我们来看一下数字图像处理技术的定义。
数字图像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
它主要包括图像获取、图像增强、图像压缩、图像恢复和图像分析等几个方面。
通过数字图像处理技术，我们可以对图像进行各种操作，如去噪、增强细节、改变图像的亮度和对比度等，从而得到更好的图像质量。
其次，我们来了解一下数字图像处理技术的原理。
数字图像处理技术主要是基于数字信号处理的原理进行的。
在数字图像处理中，图像被分割成若干个像素点，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
通过对这些像素点的处理，我们可以改变图像的外观和质量。
数字图像处理的核心原理是离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）。
通过这些变换，我们可以将图像从空间域转换到频域，从而实现对图像的各种处理。
最后，我们来看一下数字图像处理技术的应用。
数字图像处理技术在各个领域中都有广泛的应用。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于医学图像的增强和分析，帮助医生更好地诊断疾病。
在安防领域，数字图像处理技术可以用于视频监控系统，实现对图像的实时分析和识别。
在艺术领域，数字图像处理技术可以用于图像的美化和艺术创作，帮助艺术家表达自己的创意。
此外，数字图像处理技术还可以应用于遥感、无人驾驶、虚拟现实等领域。
综上所述，数字图像处理技术在电子信息工程中扮演着重要的角色。
它的应用范围广泛，可以帮助我们改善图像质量、提高图像分析的准确性，并在各个领域中发挥重要作用。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术将会不断进步和创新，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
用c,,语言编程实现遥感图像处理实习报告
用c,,语言编程实现遥感图像处理实习报告C语言基础编程实习报告（2011～2012学年第2学期）实习名称：认识实习分项名称：C语言基础编程系别：计算机与通信工程系专业：测控（1）班学号：姓名：实习地点：学校机房3楼实习时间：8月23日～8 月26日实习成绩：指导教师：严光银翟勇涛西南交通大学峨眉校区2012年8 月26 日一．实习目的和要求实习目的:1、巩固C语言编程基础知识2、熟练C语言调试中的常见错误及处理办法3、加强C语言综合编程能力训练4、熟练掌握C语言程序上机调试过程5、学会编写C语言程序解决简单计算题、字符串处理问题、日期和时间处理问题、高精度数处理等问题6、提高外文资料阅读理解的能力。
要求：1.电子文档建立一个文件夹，名称为：学号姓名C基础如：学号为20106900，姓名为李四，则，文件夹名称：20106900李四C 基础①C基础编程（10个C程序）文件名格式：学号姓名简拼_题目编号A.c如：题号为1001，则文件名为：20106900LS_1001A.c②C强化编程（共10道，至少选做4道题）文件名格式：学号姓名简拼_题目编号B.c③实习报告电子文档：学号姓名C 基础.doc④改正错误分析示例中的错误2.实习报告（打印稿）二．实习方式和安排方式：上课与上机安排：三. 实习内容(一)C基础编程（选做6题）在杭电OJ成功提交的题目数:6在杭电OJ未成功提交的题目编号:无提交的电子文档中包含的C程序数:6从6道基础编程题中任选2道比较满意的题目,写出详细解题报告如下: ***************************第1题start***************************** （1）题目解析题目编号1108问题描述编写程序计算2个整数a、b的最小公倍数。
输入数据输入数据输入2个整数a和b，中间用空格间隔。
输出要求对于每次读入的一对整数，输出最小公倍数的结果。
每个结果以回车结束。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机处理图像的一类技术。
把图像信息表示成像素矩阵的形式，在计算机上进行数字图像的标定、量化、存储、复原等一系列的处理，以达到图像处理的目的所使用的技术。
数字图像处理技术的发展，从磁盘存储和显示开始，矢量显示和矢量存储以及网络技术的应用，使得数字图像处理技术得以快速发展，内容和水平也有了质的飞跃。
数字图像处理技术的主要内容包括图像的分割、建模和分析。
这些技术的实现功能有：1、图像的采集，比如摄像、扫描等；2、图像的编码，把图像信息表示成一组数字；3、图像的存储，保存图像信息；4、图像的显示，将数字信息转换成图像；5、图像的滤波，用来细化图像质量；6、图像的拼接，将多个图像拼接成一张；7、图像的识别，将图像信息与标准信息进行比较；8、图像的特征提取，从图像中提取特征信息并分析，便于非低维度数据分析；9、图像的分类，将图像分成若干类，例如主题图像分割；10、图像的压缩，将图像数据压缩，减少数据量；11、图像的增强，提高图像质量，使图像更加清晰。
在数字图像处理的研究中，技术应用越来越广泛，应用场景越来越多，涉及到多个领域，有助于更好地了解大自然，更有效地处理复杂的图像信息。
随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术也发生了巨大变化，数字图像处理技术从传统的模式分析发展到了深度学习，实现了低级特征的提取和更高维度的模式分析。
例如在机器视觉、机器人技术等方面得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的发展已经是近些年来受到社会各界共同关注的一个新兴技术领域，它与现代社会息息相关，应用于多个行业，如医学、军事、智能家居等。
同时，数字图像处理技术也为人们的生活带来了极大的方便，比如在智能识别中，人脸识别、车牌识别等，都大大减少了流程的复杂性，提升了工作的效率。
总之，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅能为人们的生活带来便利，还能为企业的生产效率带来重大的改变。
数字图像处理技术在图像复原中的应用效果评估
数字图像处理技术在图像复原中的应用效果评估数字图像处理技术已经广泛应用于图像复原领域，通过利用图像处理算法和技术，对损坏、模糊或降质的图像进行修复和恢复。
本文将探讨数字图像处理技术在图像复原中的应用效果评估。
图像复原是一项复杂的任务，旨在从损坏或降质的图像中恢复原始信息。
在数字图像处理中，有许多方法可以用于图像复原，例如去噪、增强、去模糊等。
然而，对于不同类型和程度的图像损坏，不同的方法可能会产生不同的效果。
因此，评估图像复原方法的效果非常重要。
为了评估图像复原方法的效果，可以使用多种客观和主观的评估指标。
客观评估指标是基于数学和统计分析的指标，可以量化图像恢复质量的好坏。
常用的客观评估指标包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
MSE指标通过计算原始图像和复原图像之间像素间的误差平方和来评估图像复原效果，MSE值越小表示复原效果越好。
PSNR指标通过测量原始图像和复原图像之间的峰值信噪比来评估图像复原质量，PSNR值越大表示复原效果越好。
SSIM指标通过比较图像的亮度、对比度和结构信息来评估图像复原质量，SSIM值越接近1表示复原效果越好。
除了客观评估指标外，主观评估也是评估图像复原效果的重要方法。
主观评估主要通过人工观察和主观判断来评估图像复原的视觉质量。
常见的主观评估方法包括主观质量评估（SME）和主观双向比较（DSM）。
在主观质量评估中，评价者通过观察原始图像和复原图像来对复原质量进行评估。
在主观双向比较中，评价者会对不同复原结果进行直接比较，以确定复原质量的优劣。
主观评估的优势在于能够考虑人眼对图像的感知，但主观评估受到主观因素的影响，评估结果可能存在一定的主观性。
除了评估方法，评估数据的选择和准备也对图像复原效果评估的准确性和可靠性起着重要的作用。
对于不同类型和程度的图像损坏，应选择适合的评估数据集进行评估。
评估数据集应包含多样化的图像，包括不同场景、不同角度和不同光照条件下的图像，以模拟实际应用场景中的复原需求。
cimage decreasecimagecount -回复
cimage decreasecimagecount -回复题目：使用cimage减少图像计数的方法引言：在计算机视觉和图像处理领域，图像计数是一项重要的任务。
图像计数可以应用于各种领域，包括交通监控、智能城市规划、人群管理等。
然而，在一些情况下，我们可能希望减少图像计数，以达到特定的目标。
本文将介绍使用cimage减少图像计数的方法，让我们一步一步来回答这个问题。
第一步：理解cimagecimage是一种基于计算机视觉的图像处理库，它提供了丰富的工具和功能，可用于图像分析和处理。
cimage使用一种基于学习的方法，通过训练图像数据，并通过统计学和机器学习技术，对图像进行分析和处理。
cimage可以用于各种图像处理任务，包括图像计数。
第二步：确定减少图像计数的目标在使用cimage减少图像计数之前，我们需要明确我们的目标。
例如，我们可能希望减少人群计数，以便更好地管理公共场所的安全性。
或者我们可能希望减少车辆计数，以缓解道路交通拥堵问题。
根据不同的目标，我们可以采取不同的方法和技术来解决。
第三步：数据收集与准备在开始使用cimage减少图像计数之前，我们需要收集和准备图像数据。
这些数据可以来源于现实场景中的摄像头捕捉或者是已有的图像数据库。
我们需要足够的图像数量，以及相应的标签数据，用于训练cimage模型。
第四步：训练cimage模型使用收集和准备的图像数据，我们可以开始训练cimage模型。
首先，我们需要将图像数据输入到cimage模型中，让模型学习图像的特征和分布。
然后，我们需要使用标签数据，对模型进行监督式训练，以便模型能够正确地预测图像的计数。
第五步：模型评估与优化一旦训练完成，我们需要对模型进行评估和优化。
我们可以使用一部分独立的测试数据集，对模型的性能进行评估。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1分数等。
如果模型的性能不符合预期，我们可以通过优化模型的架构、调整超参数或增加训练数据等方式来改进模型。
数字图像处理技术在医学图像分析中的应用
数字图像处理技术在医学图像分析中的应用一、引言现代医学图像分析的发展和进展离不开数字图像处理技术的应用。
数字图像处理技术在医学图像分析中的应用可以大大提高医学图像的质量和准确性，帮助医生进行更精准的诊断和治疗。
二、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
它基于对图像像素进行数学运算和变换，通过一系列的算法和方法提取出图像中的有用信息，并进行可视化呈现。
常用的数字图像处理技术包括图像增强、图像复原、边缘检测和特征提取等。
三、医学图像分析中的数字图像处理技术应用1. 图像增强图像增强是指通过对图像进行滤波、锐化和对比度调整等操作，使得图像的细节更加清晰和突出。
在医学图像分析中，图像增强可以帮助医生更好地观察和分析病变部位，提高诊断的准确性。
例如，在乳腺X射线片中，通过对图像的增强，可以更好地观察到乳腺钙化灶等微小病变。
2. 区域分割区域分割是指将医学图像中的不同组织和结构分割为不同的区域。
数字图像处理技术可以通过阈值分割、边缘检测和分水岭算法等方法，自动将图像中的不同组织区域分割开来。
这对于肿瘤分析、脑部疾病诊断等具有重要意义。
例如，在肺癌CT图像中，通过区域分割可以准确提取出肿瘤区域，帮助医生进行肿瘤大小和位置的评估。
3. 特征提取特征提取是指从医学图像中提取出可以用于诊断和分类的有用信息。
数字图像处理技术可以通过形态学、纹理分析和图像特征描述等方法，提取出图像中的局部和全局特征。
这些特征可以用于疾病的自动诊断和智能辅助诊断系统的建立。
例如，乳腺癌的自动检测系统可以通过纹理特征提取和分类算法，识别出乳腺肿块病变。
4. 三维可视化三维可视化是指将医学图像中的立体结构以虚拟的方式呈现出来，使医生可以更直观地观察和分析。
数字图像处理技术可以通过体绘制和体数据重建等方法，实现对医学图像的三维可视化。
这对于心脏病变分析、肿瘤手术规划等具有重要作用。
例如，在肺部CT图像中，通过三维可视化可以清晰地观察到肺部病变的分布和形状，帮助医生进行手术前的规划和评估。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理技术的应用与发展
数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断进步，数字图像处理技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
它可以帮助我们捕捉、存储、处理和分析图像，为我们提供更好的视觉体验和更多的应用场景。
本文将探讨数字图像处理技术的应用与发展，并展望未来的发展趋势。
首先，数字图像处理技术在医学领域中有着广泛的应用。
医学图像是医生诊断疾病的重要工具，而数字图像处理技术可以对医学图像进行增强、分析和识别。
例如，医生可以利用该技术对CT扫描图像进行增强，使得细微的病灶更加清晰可见，增加诊断的准确性。
此外，数字图像处理技术还能够帮助医生对疾病的发展进行预测和分析，提前采取相应的治疗措施。
其次，数字图像处理技术在娱乐和艺术领域中也有着广泛的应用。
在电影制作中，数字图像处理技术可以利用计算机生成图像（CGI）来创造出逼真的特效和场景。
这些特效可大大提升视觉体验，使得电影更加引人入胜。
此外，数字图像处理技术还可以应用于游戏开发、虚拟现实等领域，为用户创造出沉浸式的娱乐体验。
此外，数字图像处理技术在安全和监控领域也起着重要的作用。
通过利用计算机视觉算法，数字图像处理技术可以对监控视频进行实时分析和识别，从而提高安全性。
例如，可以利用该技术对人脸进行识别，从而实现出入口的自动化管理。
同时，数字图像处理技术还可以对图像进行加密和水印处理，保护图像的安全性和版权。
随着人工智能的迅猛发展，数字图像处理技术也将迎来更大的发展空间。
人工智能算法的引入将使得数字图像处理技术更加智能化和自动化。
例如，利用深度学习算法，可以实现对图像中物体的识别、分割和跟踪。
此外，数字图像处理技术还可以与其他领域进行交叉应用，如自动驾驶技术中的图像识别、机器人领域中的环境感知等。
然而，数字图像处理技术也面临着一些挑战。
首先，随着图像数据的爆炸性增长，如何高效地存储和处理大规模图像数据成为了一个问题。
其次，图像处理算法的复杂性和计算量也对计算能力提出了更高的要求。
最后，随着隐私意识的提升，数字图像处理技术如何平衡用户隐私和技术发展也是一个需要关注的问题。
数字图像处理技术详解
数字图像处理技术详解数字图像处理是指将数字图像进行数字化处理，以获取所需的信息，有很广泛的应用，如医学图像的处理、安全识别、数字印刷等。
数字图像处理涉及的技术领域很广泛，包括数字图像获取、数字图像处理、图像识别及分析、图像压缩等等。
本篇文章将讲解数字图像处理技术的一些细节和应用场景。
数字图像获取数字图像获取是数字图像处理的第一步，它的质量将直接影响后续处理结果的准确性。
数字图像获取的主要方式有两种：光学拍摄和数码扫描。
光学拍摄的原理是利用相机将物体照射在底片、CCD等感光物质上，然后将照片转为数字图像，再进行处理。
拍摄时需要注意光线、距离、角度等因素，以获得更好的拍摄效果。
数码扫描是将纸质或胶片图像扫描成数字图像，其优点在于能够扫描各类图像，如书籍、绘画等，但需要注意扫描分辨率和扫描质量对后续处理的影响。
数字图像处理数字图像处理是将数字图像采用计算机等电子设备进行图像处理、变换和计算等操作，包括图像去噪、增强、分割、重构、变换等。
这些图像处理技术广泛应用于如医学影像、人脸识别、图像搜索等领域。
除非色彩空间转换等通用技术，大多数字图像处理技术都需要针对具体应用做出优化。
例如常用的卷积神经网络（CNN）用于图像分类、定位等场景，条件随机场（CRF）用于图像分割等场景。
图像识别及分析图像识别及分析的应用范围广泛，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别、图像搜索等。
这些场景下对于数字图像的预处理和特征提取、分类等要求较高。
在图像识别中，预处理包括了噪声去除、图像增强等处理，特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向感知的Haar小波变换、伽马校正等方法。
分类方法包括了支持向量机（SVM）、分类树等方法。
图像压缩图像压缩是指用尽可能少的存储空间来存储图像信息。
常用的图像压缩算法包括了基于无损压缩的JPEG2000等方法和基于有损压缩的JPEG、PNG等方法。
无损压缩算法的原理是在保持图像质量的前提下减少存储空间。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。
数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。
数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。
I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。
医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。
例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。
II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。
数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。
例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。
III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。
数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。
例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。
IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。
数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。
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本科毕业论文(设计) 题目：基于C++的数字图像处理技术学院：物理与电子科学学院班级：2010级物电学院电子三班姓名：***指导教师：孙慧萍职称：讲师完成日期：2014 年 5 月25 日基于C++的数字图像处理技术摘要：在信息时代，我们几乎每天都在处理图片。
我们可以拍照，向互联网上传图片和下载图片，我们可以利用数字图像处理软件对我们的照片和下载的图片进行修改，以达到想要的效果。
C++是一种面向对象的高级程序设计语言，配合微软公司的MFC中关于位图处理的类库。
基于C++和MFC，我设计了基本的数字图像处理软件。
本软件对图像处理的功能分为图像的基本变换，锐化处理和颜色饱和度处理。
它可以完成对图像的等比例缩放、锐化处理、图像灰度化，还可以完成图像负片效果、图像浮雕效果、图像变亮和变暗等效果。
关键词: Visual C++；MFC；位图；数字图像处理目录1 引言 (3)1.1C/C++语言 (3)1.2VISUAL C++ (4)1.3MFC (4)2 总体设计 (4)2.1 系统功能描述 (4)2.2功能模块划分 (4)2.3 系统流程分析 (4)3详细设计 (5)3.1 构造CDib类 (5)3.2主窗口的设计 (7)3.2.1 创建MFC单文档项目 (7)3.2.2 加载CDib类 (7)3.2.3 位图的基本变换 (8)3.2.4 位图的锐化处理 (9)3.2.5 位图的颜色和饱和度处理 (10)4 总结 (16)4.1优点 (16)4.2缺点 (16)参考文献 (16)1 引言数字图像处理软件是一款对于处理图像非常方便和必不可少的软件。
它对于平面设计和网页设计等设计领域非常方便，它可以提高设计人员的工作效率，这样设计人员就有了更多的时间去构思，去创新。
普通人可以用该软件对图像进行放大,设计人员可以方便的处理图像的颜色、色调和饱和度等。
1.1 C/C++语言C语言是在70年代初问世的。
电话电报公司是美国的一个伟大的公司，其旗下的贝尔实验室于1978年研发了C程序设计语言。
在电脑编程语言中结合了高级的语言和汇编的语言特色，这就是C语言的特色。
该语言不仅可以编写系统代码还可以编写普通程序。
它的应用相当广泛。
下面介绍本论文的主角：C++。
C++用来处理现实生活中的任何问题，它是按一类事物进行处理的。
比如杯子是一个类，我的杯子就是这个类中的一个实际的例子。
然后给这个类添加颜色，大小，价格，倒水，拧瓶盖等属性和方法，C++就是这样处理现实生活中的问题的与按一件事调用另一件事的处理方式的C 语言有很大的区别。
C++是活着的编程语言，它的标准一直在变化，却越来越严谨、易用，而且始终保持着系统性。
C++在高级程序设计语言中，处理运行速度是最快的，大部分的游戏软件，系统都是由C++编写的。
C++的标准很庞大而且有着分明的层次，如果我们学会了C++的详细语法和标准库，那么我们编程时将会变得游刃有余。
俗话说：读书破万卷，下笔如有神。
我们编写的代码会及其精练，编起程序来也会很轻松。
C++采用了C语言的语法，但是去除了C语言语法不严谨的缺点，还去除了C语言中有歧义的特性。
我们可以在创建的C++工程中加入C语言的思路。
C++语言之所以灵活在于其灵活的指针处理功能和灵活多变的标准库算法，C++算法执行效率很高。
许多语言都是C++的派生语言，比如Java,C#。
当我们掌握好C++时，学习其他C++派生的编程语言将会非常的容易。
当然同时由于Java，C#等语言的出现和硬件价格的大规模下降，C++受到了一定的冲击。
C++语言的缺点是其过渡复杂的语法和标准库，C++语言已经无法简化了。
在今年的编程语言世界排行上C++排行第三，仅次于C和Java。
本论文用C++与MFC 相结合去实现对图像的各种处理。
1.2 Visual C++6.0经过微软公司员工们的辛勤努力，终于研发出一款用于编写C++代码的软件产品：Visual C++6.0。
它是一款实用，强大的，方便的编写软件的工具。
该软件受到了世界上专业程序员的认可，微软公司也继续开发出更新的版本和不同的版本。
自此它成为了软件开发的主流工具。
它不仅仅是一款C++软件编写工具，它还将微软操作系统的开发环境集成在一块，我们可以通过它将建立的各个类紧密的联系起来。
1.3 MFC微软公司的员工们不懈努力，在团队合作下组装了一个巨大的类库。
他们用C++类打包了微软自定义的一些应用程序编程接口，并把这些类放到这个类库中，这个类库就是：MFC。
这样程序员可以很轻松地调用这个类库中的方法去快速解决编程中的一些大小问题，这样可以提高编程效率。
2 总体设计2.1 系统功能描述该系统针对图像的处理分为载入位图，位图的基本变换，位图的锐化处理，位图的颜色和饱和度处理。
各个部分功能如下：位图的基本变换：图片放大和缩小。
锐化处理。
位图的颜色和饱和度处理：灰度化，负片，浮雕，变亮，变暗。
2.2 功能模块划分数字图像处理实现的功能如图2-1所示，每部分功能都在一个单文档窗口中的一个菜单项中，各部分的具体功能在菜单项的子菜单项中，打开位图后，只要选择某一菜单项然后在子菜单项中选择一项点击即可运行，各部分功能独立运行，功能简单而方便，但颜色和饱和度处理，还有锐化处理会改变整个位图。
2.3 系统流程分析打开系统，界面是一个单文档窗口，界面友好而简单，打开位图后加载位图，窗口会按位图原来的大小显示位图，然后用户可以对位图进行基本变换处理，锐化处理，颜色和饱和度处理。
图2-1 数字图像处理系统实现的主要功能3 详细设计3．1 构造CDib类.bmp格式的图片是微软公司自定义的一种图片格式，又称作位图，它可以在不同的设备或系统上显示漂亮的颜色。
该位图文件又称作DIB，它还支持对其中的图像数据进行压缩。
BMP文件是由红，绿，蓝三原色组成的，图像本身由一个一个像素排列组合而成，所以如果有足够多的彩色像素的话位图可以表示大自然中无数漂亮的，景象，正是由于位图的这一构造特点，使得位图在旋转和缩放时容易失真。
（1）BMP文件组成BMP文件组成如图3-1所示：（2）BMP文件头BMP文件头结构定义包含如下内容：位图文件的类型，必须为BMP位图文件的大小，以字节为单位位图文件保留字，必须为0以BMP文件头为参考的经过一定偏移量所在的位置,以字节为单位图3-1 BMP文件组成（3）BMP信息头BMP信息头结构定义包含如下内容：本结构所占用字节数位图的宽度，以像素为单位位图的高度，以像素为单位目标设备的级别，必须为1位图像素所占位数，可以为1,4,8,24位图压缩类型位图的大小，以字节为单位位图水平分辨率，每米像素数位图垂直分辨率，每米像素数位图实际使用的颜色表中的颜色数位图显示过程中重要的颜色数（4）颜色表RGBQUAD结构的定义包含如下内容：蓝色的亮度值绿色的亮度值红色的亮度值保留，必须为0蓝色，绿色，红色的亮度值必须再0到255这个范围之内。
（5）位图像素数据位图的一个像素值所占的字节数：当biBitCount=1时，8个像素占一个字节；当biBitCount=4时，2个像素占一个字节；当biBitCount=8时，1个像素占一个字节；当biBitCount=24时，1个像素占三个字节；当1像素占1位时，色彩数为2；当1像素占4位时，色彩数为16；当1像素占8位时，色彩数为256；当1像素占24位时，1像素占3字节，分别对应蓝，绿，红，其色彩值即为像素值。
位图存储的时候是以行存储的，而且在存储器中是以相反的顺序存储的，即位图文件的首行对应存储器中的末行，而且位图文件的最左边的像素对应于字节的最高位。
（6）CDib类的定义首先我们要继承Object类，Object类是微软公司规定的，其他大多数类都会继承Object类。
因为Object类包含很多对数字图像处理有关的函数，属性和句柄，输入，输出，文件读取等很多方便而有用的功能，这样我们就可以实现处理图像的很多功能。
然后我们要对CDib类中的数据进行封装，所谓封装就是指将类中的属性隐藏保护起来，只允许该类的成员函访问，这样外界就无法轻易改变类中属性的值，大大地提高了数据的安全性。
最后我们要在测试类中创建CDib类的实例，然后通过创建的对象去访问。
3.2 主窗口的设计3.2.1 创建单文档项目打开VC++6.0新建一个MFC运行程序，写上工程名称，然后点击确定，选择单文档，最后点击确定，这样一个单文档窗口就实现了。
3.2.2 加载CDib类找到CDib.cpp并加载进来。
同理，找到CDib.h加载进来。
编译运行，如果出现错误C1083：Cannot open precompiled header file: 'Debug/EffectShow.pch': No such file or directory,那么可以按ALT+F7打开工程设置，选择C/C++进行相关设置，点击确定按钮，再次编译。
在CShowEffectView类的OnDraw函数中调用CDib 类的DrawDib函数显示图像。
编译运行打开一张位图，打开一张位图效果如图3-2所示：图3-2 打开一张位图3.2.3 位图的基本变换（1）算法分析：原图的宽为lSrcWidth像素，高为lSrcHeight像素，显示区域的宽为newwide，高为newheight，缩放的比例系数为k。
我们利用MFC提供的显示位图函数可以很方便的显示一张位图，参数中原图像的宽高不要变，显示区域的宽和高改变，整张图片的显示效果就会随着显示区域的宽和高自动缩放。
newwide=lSrcWidth*K (3-1)newheight=lSrcHeight*K (3-2) （2）打开视图窗口中的Menu双击会弹出一个’菜单项目属性’的窗口，在标明里面写“基本变换”，然后给’基本变换’添加子菜单项，双击将’菜单项目属性’中的’弹出’复选框取消，设置ID为ID_chuizhi，在标明里面写“放大”。
同理，设置缩小(ID_suoxiao)。
（3）在视图窗口中选择ClassView,双击CShowEffectView添加一个消息句柄;相应的ShowEffectView.cpp中添加消息映射宏：ON_COMMAND_RANGE(ID_fangda,ID_suoxiao,OnImageTransform) 位图缩小效果如图3-3所示：图3-3 放大位图效果图位图放大效果如图3-4所示：图3-4 位图缩小效果图3.2.4 位图的锐化处理算法分析：在设计领域，锐化可以对不清晰的图像加以处理，使得图像的边缘更加明确，已达到使图像清晰的目的，图像模糊的原因是图像在积分运算的影响下导致的，所以处理时我们采用积分运算的逆运算即微分运算对图像的行或列进行处理，要实现位图的锐化处理，需要将图像中色彩变化剧烈的区域用深色，而色彩变化不太明显的区域则显示相近的比较淡的色彩，按下面公式处理后，颜色比较暗，所以我们要将(x,y)处的像素的颜色亮度提高，然后取反，就能清晰的显示图像的轮廓了。