基于qt图像的开题报告

qt图像的开题报告1991C++图形用户界面应用程序框架被奇趣科技开发了，这就是qt。本文将介绍基于qt通常经图像信息输入系统猎取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。例如传感器猎取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增加的目的就是(1)承受某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清楚，目标物更突出。(2)将图像转换成一种更适合与人或机器进展分析处理的形式。它不是以图像保真度为，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。因此图像增加的实质是增加感兴趣地物和四周地物图像间的反差。现阶段国内外普遍使用的图像增加的方法分为光学增加方法和数字增加方法两种。光学增加处理承受光学仪器进展。其特点是快速、简易，操作方法简洁把握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。但光学仪器功能比较单一，对各种增加方法的适应性比数字处理设备差。数字增加处理是承受数字图像计算机系统进展。其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进展的一些算法对图像增加。其主要增加技术从增加的作用域动身包括空间域增加(对图像像素灰度进展操作，即直接对图像进展增加处理)和频率域增加(在图像的某个变换域内，对图像进展操作，修转变换后的系数，例如付立叶变换、DCT处处理后的图像，以此到达增加的目的)两种。严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结21总的说来，216能化和标准化。孙家柄，舒宁，关泽群。遥感原理、方法和应用。北京：测绘出版社，1997。贾永红。计算机图像处理和分析。武汉大学出版社，xx。张宇，王希勤，彭应宁。一种用于夜间图像增加的算法。清华大学学报自然科学版，1999399李叔梁。话说图像处理。北京师范大学现代教育技术争论所，1999。1992。2023。万发观，柳健，等。遥感图像数字处理。华中理工大学出版社，1991。荆仁杰，等。计算机图像处理。浙江大学出版社，1990。张远鹏，董海，周文灵。计算机图像处理技术根底。北京大学出版社，1996。博彦科技。编程高手VisualC++。北京大学出版社，xx。郑莉，董渊。C++语言程序设计。清华大学出版社，xx。何斌，马天予，等。VisualC++数字图像处理。人民邮电出版社，xx。黄维通，姚瑞霞。VisualC++程序设计教程。机械工业出版社，xx。郑阿奇，丁有和，郑进。VisualC++有用教程。电子工业出版社，xx。刘涛。VisualC++实现数字图像增加处理。天极网，xx。王燕。面对对象的理论与C++实践。清华大学出版社，1997。谭浩强。C1991。把握用VisualC++高级语言编程的根本学问，能用该语言实现图像读取和显示影像;把握图像增加处理的各种算法及其应用;编程实现图像常用增加算法，分析算法的优缺点及应用。在此次毕业设计中，我主要争论的是利用VisualC++编程实现读取、显示图像和设计几种主要算法以实现图像的增加。图像直方图是图像处理中一种格外重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图像分割，图像灰度变换等处理过程中。从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级消灭的次数或概率;从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点消灭的次数或概率。直方图修正可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大反差，使图像细节清楚，到达增加的目的。它通常有直方图均衡化(将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修改原图像)和直方图规定化(使原图像灰度直方图变成规定外形的直方图而对图像做修正的增加方法)两类。在实际操作中，先利用VC++编程在一个对话框中显示一个图像的直方图，再编程实现直方图均衡化的修正方法，将原图像变换为直方图均衡的图像。最终比较均衡前后的图像和直方图。假设图像是由很多灰度恒定的小块组成，相邻像素间或属于同一集合体的像素间存在很高的空间相关性，而噪声那么是统计独立的。这样就可以在空间域中利用模板对图像进展处理。这种增加处理的方法就是在被处理像元四周的像元参与下进展运算处理，使输出图像上每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心的邻域中多个像素的灰度值计算出来的，它主要用于图像平滑和锐化。任何一幅原始图像，在猎取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像退化，质量下降，图像模糊，特征漂浮，对图像分析不利。为了抑制噪声改善图像质量所进展的处理称图像平滑或去噪。而一般来说，图像的能量主要集中在其低频局部，噪声所在的频段主要在高频段，因此，图像的平滑是使图像中高频成分消退，即平滑图像的细节，使其反差降低，保存低频成分。但由于系统中所要提取的边缘信息也主要集中在其高频局部，图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了削减这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清楚，也就是使图像细节的反差提高。5*5实现图像平滑和锐化，分析结果。通过傅立叶变换可以将空间域图像变换成频率域图像。在经过一次傅立叶逆变换，又能将频率域图像变成空间域图像。依据这样的关系，我们可以通过修改频谱的方法来增加图像中某些信息或压抑另一些信息。最常用的方法是滤波。所谓滤波是让图像频谱中某些频率成分通过，阻挡另一些频率成分通过。从频率域来考虑，由于噪声主要集中在高频局部，为去除噪声改善图像质量，就可以承受低通滤波器来抑制高频局部，然后再进展逆傅立叶变换获得滤波图像，就可以到达平滑图像的目的。图像模糊的实质是由于其高频重量被衰减，因此要消退模糊，突出边缘，那么承受高通滤波器让高频局部通过，使低频成分减弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。在实际操作中，是通过编程分别实现抱负低通滤波器和指数高通滤波器，到达图像增加的目的，并分析结果。查阅有关遥感影像增加的技术资料，把握遥感影像处理的各种增加算法及应用↓学习用VisualC++编程的根