计算机视觉与图像识别结课论文

1、计算机视觉与图像识别结课论文 基于c+的图像处理 基于c+的图像处理 学号： p15301112 姓名： 宋 富 冉 院系：电子信息工程学院 专业：电子与通信工程 课程：计算机视觉与图像识别 完成日期：xxxx年2月9日 1 基于c+的图像处理 基于c+的图像处理 宋富冉 （安徽大学 电子信息工程学院 电子与通信工程） 摘要：随着科学技术的飞速发展，图像处理的应用也是日新月异，在某些行业内，就图像处理的技术发展情况也是不尽相同，其所采用的处理工具也是多种多样的，有利用小波的，matlab的，汇编语言的，c语言的等等。比如在人脸识别，行为识别，遥感影像等等领域，这些智能判断的技术，由于其结合点不

2、一样，所以才有发展的技术差距产生。本文主要是从最基础的研究做起，采用基于c+工具的图像处理方式，来开拓创新图像处理的一些更前沿的技术，比如图像特征提取、锐化、图像增强等，达到一个更高的更有效的层次。 关键词：c+，行为特征，图像处理，图像特征提取，图像锐化，图像增强。 abstract abstract: with the rapid development of science and technology, the application of image processing is also changing, in certain industries, on the image pr

3、ocessing technology development situation is different, its processing tools are also used by a variety of, have advantage of wavelet, matlab, assembly language, c language, and so on.in face recognition, for example, behavior recognition, remote sensing image, and so on, these intelligent judgment

4、technology, due to the combining site is different, so is the development of the technology gap.this paper starts from the most basic research, the way of image processing based on c + + tools, to blaze new trails on some of the more cutting edge technology, image processing such as image feature ex

5、traction, sharpening, image enhancement and so on, to achieve a higher level more effectively. key words: c + +, behavior characteristics. image processing, image feature extraction, image sharpening,image enhancement. 0引言 众所周知,随着我国改革开放，与国际接轨, 上世纪 70 年代以来 ，随着数据库系统及计算机视觉技术的迅速发展,各行各业对图像的使用越来越广泛图像检索技术显

6、得越来越重 2 基于c+的图像处理 要。 有效地把图像特征从计算机视觉和图像处理中分离出来,利用计算机来分析和处理图像信息成为一项新的挑战。而且我国的机动车数量每年在以指数级的速度增长.由此带来了交通严重拥堵、交通环境恶化、环境污染加剧等交通问题,这就给交通管理部门提出了新的挑战,所以研制出一种新型高效的车牌识别系统也已迫在眉睫等等各种基于图像处理的基本问题。基于此，本文也提到通过对常用图像文件的文件结构深入分析的基础上,利用 visual c+技术提出了几种常用的特征提取方法。此外，本文还介绍了一种基于visual c+ +的图像增强和轮廓提取的设计方法。该方法采用visual c+ +处理

7、位图图像,运用灰度变换方法实现图像增强、模板匹配方法实现边缘检测来突出图像轮廓。 1 概论 1.1 基于c+的图像处理的背景 随着计算机技术，图像处理也是飞速的发展成熟，我们知道一切实践的操作都离不开理论的指导。首先，要做的工作就是储备c+编程语言基础知识。然后，尝试性的编辑一些软件来融会贯通整个c+语言的应用。最后，参考查阅相关资料，借助c+开发平台，完成图像的编辑与制作。目前c+是我们学习的最底层图像处理工具，也是最适合初入门的研究人员学习掌握的。基于c+的图像处理也是最多人所研究学习和发展的，至今发展的也是相当的不错，后续的分支也是越来越多，所以预想要有更多的创造和创新，也是方向很多。但

8、是也同时面对很多问题，想突破前人，有自己的创造和创新的话也是困难重重。本文亦是基于此背景展开的。 12 前期c+学习简述 在之前几十年时间里，大部分的图像处理研究主要是在学习c+语言的基础上进行的，本人先进行了c语言的学习，c语言是学习c+的前期最好的基础准备，当然也可以不学习c语言，而直接进行c+语言的学习，这样只是会有一部分过渡性的理论环节不能很容易掌握和理解，其也是可行的。 对于c语言，在本科阶段多少都有所涉及，精不精通或许多少有些差别，但是这对于我们后面学习使用c+语言编程等，会有极大的帮助，比如：在c语言中，我们所接触的结构体这部分知识体系架构，可以直接过渡到c+语言中最核心的部类模

9、块。另外，当我们打牢c语言基础以后，我们再去学习c+语言，我们会发现我们所掌握的编程架构，基础函数 3 基于c+的图像处理 等全部可直接使用，加深的地方，新出现的地方，只有几个模块。 学习完c以后，我们基本具备一般的编程制作与程序阅读的能力，这样给我们后续的程序示例阅读学习，框架借鉴等都有极大帮助。可以促使我们在最短的时间内掌握c+语言。当然，学习基础知识能结合实践，学习效果肯定会更明显更快速，理论结合实践的学习方法，对于学习一门编程语言来说是最捷径的办法，总结起来也就是“以战代练”。 我们学习软件编程所使用的开发平台都是基于vc+6.0的，因此使用和操作起来会很方便，也能迅速上手。c+语言中

10、，最精华的部分就是类与类的派生，继承。能将此部分熟练的掌握，精通于类的编辑与封装，那我们势必在c+的天地中来回穿插，游刃有余。 还有一些有关于c+的开发平台或开发软件自带的，已封装好的类mfc这一模块，多数情况下，我们可以直接使用它。但是需要我们掌握它的基本特点和使用方式等。 13 基于c+的图像处理算法的提出 本文提出的图像处理基本工作流程是: 1)利用c+编写程序获取图像的数据信息，主要包括图像的特征点等信息; 2) 结合图像的特征点和特点建立数学处理矩阵模型，建立坐标系，在此基础上从原始采集的坐标数据中提取对图像类型具有较强描述能力的极坐标特征、结构特征，得到具有更强描述能力的融合特征;

11、 3)讨论该算法的具体实现方法，并与其他图像处理算法进行比较，最后通过实际仿真调试验证，该算法以及程序逻辑为目前较为前端的技术。由以上几步，先提出程序结构图，再根据主题方案实施图像处理的各项要求，如锐化，增强，轮廓等等。 2 基于c+图像处理的特征提取方法 2.1 导论 就目前很多的图像图形都是以数字的方式保存的，所以图像处理在多数情况之下是指对数字图像的处理。而数字图像的处理则在重工业、轻工业、军队建设、航空航天技术领域、国家领空领地的安全以及其在经济产值之中都具有非常重要的应用。图像的特征提取又是图像处理中的一个非常基础和属于初级的运算，通过检测每一个像素点确定此像素能否替代一个特征点。图

12、像的特征选择与提取是图像识别和处理中一个很关键的问题。特征的选择和提 4 基于c+的图像处理 取基本任务就是怎样从众多的特征中提取出最有效最具代表性的特征。 2.2 特征提取的方式方法 221 颜色的特征提取 我们知道颜色是我们人类去感知图像或者图形最直接的视觉特征，而颜色的特征有是通过图像以及图像区域的表面颜色加以描述的，它具有整体性和稳定性，颜色特征的提取方法分别有颜色直方图、颜色集等方式。直观的来讲：如果一幅图像的像素占有全部可能的的灰度级且分布的均匀，那摩这样的图像具有高对比度以及多变的灰度色调。从概率观点去理解它，灰度出现频率可一当做其出现的概率，这样的直方图就对应于概率密度函数pd

13、f，而且概率分布函数就是直方图累积的和，也就是概率密度函数的积分。最后通过编写源代码在c+语言环境下实现所有的要求。 222 形状的特征提取 形状特征则是物体本质的特征之一，其也是人类直观感受一维轮廓的视觉感知特性。但式不同于颜色和纹理的特征，其需要以图像分割为前提，所以相对于底层的特征来说，形状特征的提取与描述相对比较困难。一般情况之下，形状特征分别用两类方法表示，一类是轮廓特征，另一类是区域特征. 图像的区域特征则关系到整个形状区域，而图像的轮廓特征主要针对物体的外部边界。 以下是几种典型的形状特征的描述方法： （1）边界特征方法:该法是通过对边界特征的描述去获的图像形状参数的。其中hough变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法。hou