数字图像处理与机器视觉

《数字图像处理与机器视觉》是一本深入探讨图像处理技术和机器视觉应用的书籍，结合了Visual C++和MATLAB这两种强大的编程工具。该资源提供的压缩包包含随书光盘的源代码，由于文件大小限制，被分为了"前半部分"和"后半部分"两个部分，此处我们主要关注"前半部分"。 数字图像处理是计算机科学的一个重要分支，它涉及到图像的获取、分析、理解和操作。在这个领域，主要的知识点包括： 1. 图像获取：图像的数字化过程，包括扫描仪或摄像头等设备将模拟信号转换为数字信号，以及图像采样和量化理论，如奈奎斯特定理。 2. 图像基本操作：图像的基本属性，如像素、分辨率、色彩模型（RGB、灰度、CMYK等）、图像的存储格式（BMP、JPEG、PNG等）。 3. 图像增强：通过滤波、对比度调整、直方图均衡化等技术改善图像质量，提高视觉效果或突出图像特征。 4. 图像变换：包括几何变换（平移、旋转、缩放）和频域变换（傅里叶变换、小波变换），这些变换有助于理解和处理图像的内在特性。 5. 图像分割：将图像划分为不同的区域或对象，常用的方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等，是图像分析的基础。 6. 特征提取：从图像中识别和抽取有用的信息，如边缘、角点、纹理、形状等，为后续的识别和分类提供依据。 Visual C++作为C++的开发环境，可以用于构建图像处理的底层算法，提供高效、灵活的编程接口，支持面向对象编程，便于模块化设计和程序维护。 MATLAB则是一款强大的数值计算和数据分析软件，其图像处理工具箱提供了丰富的函数库，方便快速实现各种图像处理算法。MATLAB的脚本语言简洁易读，特别适合教学和科研中进行算法原型验证和实验。 压缩包中的"前半部分"可能包含了与上述知识点相关的源代码，比如基础的图像读取和显示功能，基本的图像操作函数，以及一些初级的图像处理算法实现。通过阅读和学习这些代码，读者可以加深对图像处理原理的理解，并掌握实际编程技巧。 这本书结合了理论与实践，既介绍了数字图像处理的基础概念，也提供了实用的编程案例，对于想要进入图像处理和机器视觉领域的学习者来说，是非常有价值的参考资料。而"前半部分"的源代码则为学习者提供了动手实践的机会，能够帮助他们更好地消化和应用所学知识。