数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现(附带CD)

《数字图像处理与机器视觉：VISUAL_C++与MATLAB实现》是一本深入探讨计算机视觉领域核心知识的书籍，结合了两种强大的编程语言——Visual C++和MATLAB，旨在帮助读者理解和应用数字图像处理技术以及机器视觉算法。本书附带的CD可能包含实践代码、示例图像和其他教学资源，使得学习过程更为直观和实用。 数字图像处理是计算机科学的一个分支，主要研究如何对图像数据进行操作和分析，以提取有用信息或改善图像质量。其涉及的关键知识点包括： 1. 图像获取：通过摄像头、扫描仪等设备获取数字图像，理解采样理论和像素阵列的概念。 2. 图像表示与存储：了解不同的颜色模型（如RGB、灰度、CMYK）和图像文件格式（如JPEG、PNG、BMP）。 3. 图像增强：包括滤波（如均值滤波、高斯滤波）、锐化（如拉普拉斯算子、梯度算子）等方法，用于改善图像的视觉效果。 4. 图像分割：通过阈值分割、区域生长、边缘检测等技术将图像分成有意义的部分。 5. 图像特征提取：包括角点检测、边缘检测、纹理分析等，这些特征常用于图像识别和匹配。 机器视觉是人工智能的重要组成部分，它使计算机能够“看”并理解图像。关键知识点包括： 1. 物体识别：通过模板匹配、特征匹配等方法识别图像中的特定物体。 2. 目标检测：利用滑动窗口、卷积神经网络（CNN）等技术定位图像中的目标。 3. 图像分类：运用深度学习模型，如卷积神经网络，对图像进行类别划分。 4. 几何变换：如缩放、旋转、平移，用于校正图像或适应不同视角。 5. 三维重建：通过多个视图的图像来估计物体的三维形状。 在本书中，作者可能通过Visual C++讲解底层算法的实现，强调效率和灵活性，而MATLAB则用于快速原型开发和数据分析。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，方便进行图像处理实验和机器视觉算法的验证。 通过阅读这本书，读者可以学习到如何在实际项目中结合C++和MATLAB的优势，实现高效的图像处理和机器视觉系统。这包括编写和调优C++代码，以及使用MATLAB进行快速算法原型设计和测试。此外，CD中的代码示例和实践案例将帮助读者将理论知识转化为可操作的程序，提升解决实际问题的能力。