《VC++与MATLAB图像处理》是一本深入探讨如何结合这两种强大的编程工具进行图像处理的书籍。这本书的原书光盘包含从附录到第2章到第12章的全部内容，为读者提供了丰富的实践资源。以下是这些章节中涉及的主要知识点：
1. **VC++**：Visual C++是微软开发的一种集成开发环境，用于编写C++程序。它提供了对Windows API的深入访问，是开发Windows平台下图形用户界面（GUI）应用的理想工具。在图像处理领域，VC++可以用来创建高效的图像读取、显示和处理算法。
2. **MATLAB**：MATLAB是一种专为数值计算设计的交互式环境，广泛应用于科学计算、数据分析以及工程问题解决。在图像处理中，MATLAB拥有强大的图像处理工具箱，提供了丰富的函数来执行各种图像操作，如滤波、变换、特征提取等。
3. **图像读取与显示**：在VC++中，可以使用OpenCV库来读取和显示图像。OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，包含许多预定义的图像处理函数。而在MATLAB中，`imread`和`imshow`函数分别用于读取和显示图像。
4. **图像处理基础**：书中可能涵盖了像素操作、颜色空间转换（如RGB到灰度）、直方图均衡化、图像缩放等基础知识。
5. **滤波技术**：包括低通滤波（平滑滤波）、高通滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波等，这些在VC++和MATLAB中都可以实现。
6. **边缘检测**：如Sobel、Prewitt、Canny等边缘检测算法，它们在图像分析中用于识别物体的边界。
7. **特征提取**：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、尺度不变特征变换（SIFT）、速度不变特征变换（SURF）等，这些在机器视觉中非常重要。
8. **图像变换**：傅里叶变换、小波变换、极坐标变换等，用于分析图像频域特性或进行图像压缩。
9. **图像分割**：通过阈值分割、区域生长、水平集方法等将图像分成不同的区域或对象。
10. **图像恢复与增强**：噪声去除、超分辨率重建、对比度增强等技术，以改善图像质量。
11. **附录**：可能包含了编程技巧、常见问题解答、参考文献等内容，帮助读者更好地理解和应用书中知识。
每个压缩包中的`chapX`文件可能是每一章的源代码或补充材料，读者可以通过这些代码加深对理论知识的理解并进行实际操作。`readme.txt`通常提供关于光盘内容的简要说明，指导读者如何使用这些资源。
通过学习这些内容，读者不仅可以掌握VC++和MATLAB在图像处理中的应用，还能了解到图像处理的基本概念和技术，为进一步的科研或项目开发打下坚实的基础。
