数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现..doc

数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现、第一章一、256色转灰度图二、Walsh变换三、二值化变换四、阈值变换五、傅立叶变换六、离散余弦变换 数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现、第二章七、高斯平滑八、图像平移九、图像缩放十、图像旋转数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现、第三章 ? ???? ?图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。 ????? 本文接下来，简单粗略介绍下数字图像处理领域中的24个经典算法，然后全部算法用vc实现。由于篇幅所限，只给出某一算法的主体代码。 ???? ?ok，请细看。 一、256色转灰度图????算法介绍（百度百科）：??? 什么叫灰度图？任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度： 　　? ?1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 　　? ?2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 　　??3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)8; 　　? ?4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 　　? ?5.仅取绿色：Gray=G； 　　??? 通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。 灰度分为256阶。所以，用灰度表示的图像称作灰度图。 ????程序实现：??? ok，知道了什么叫灰度图，下面，咱们就来实现此256色灰度图。这个Convert256toGray()，即是将256色位图转化为灰度图： void?Convert256toGray(HDIB hDIB){?LPSTR?lpDIB;??// 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB?lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB);??// 指向DIB象素数据区的指针?LPSTR?? lpDIBBits;???// 指向DIB象素的指针?BYTE *?lpSrc;??// 图像宽度?LONG?lWidth;??// 图像高度?LONG? ?lHeight;???// 图像每行的字节数?LONG?lLineBytes;??// 指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0）?LPBITMAPINFO lpbmi;??// 指向BITMAPCOREINFO结构的指针?LPBITMAPCOREINFO lpbmc;?// 获取指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0）?lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB;???// 获取指向BITMAPCOREINFO结构的指针?lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB;??// 灰度映射表?BYTE bMap[256];??// 计算灰度映射表（保存各个颜色的灰度值），并更新DIB调色板?int?i,j;?for (i = 0; i 256; i ++)?{??// 计算该颜色对应的灰度值??bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi-bmiColors[i].rgbRed +???0.587 * lpbmi-bmiColors[i].rgbGreen +???0.114 * lpbmi-bmiColors[i].rgbBlue + 0.5);?????// 更新DIB调色板红色分量??lpbmi-bmiColors[i].rgbRed = i;???// 更新DIB调色板绿色分量??lpbmi-bmiColors[i].rgbGreen = i;????// 更新DIB调色板蓝色分量??lpbmi-bmiColors[i].rgbBlue = i;??// 更新DIB调色板保留位??lpbmi-bmiColors[i].rgbReserved = 0;?}?// 找到DIB图像象素起始位置?lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB);?// 获取图像宽度?lWidth = ::DIBWidth(lpDIB);??// 获取图像高度?lHeight = ::DIBHeight(lpDIB);??// 计算图像每行的字节数?lLineBytes = WIDTHBYTES(l