OpenCV 图像结果上下翻转的问题
作者:cnfgg 日期:2010-05-10
图像均值滤波代码
作者:cnfgg 日期:2009-09-03
用vc实现的图像均值滤波代码的例子，需要的可以参考。其中pImg为灰度图像指针，输出均值滤波的图像将覆盖原图像，iWidth为图像的宽度，iHeight为图像的高度，size为均值滤波的模板大小。
数字图像中经常含有零均值的随机噪声，可以用均值滤波的方法进行降噪处理。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y） ，其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
数字图像中经常含有零均值的随机噪声，可以用均值滤波的方法进行降噪处理。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y） ，其中m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
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程序代码
程序代码
图像缩放的vc代码
作者:cnfgg 日期:2009-07-14
数字图像处理中经常要进行图像缩放，改变分辨率，以便于处理和显示。比较好的图像缩放算法是“双线性插值法”。
双线性插值算法描述如下:
对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：
双线性插值算法描述如下:
对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小数部分，是取值[0,1)区间的浮点数)，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：
图像中值滤波代码
作者:cnfgg 日期:2009-07-13
用VC实现的图像中值滤波代码的例子，需要的可以参考。其中pImg为灰度图像指针，输出中值滤波的图像将覆盖原图像，iWidth为图像的宽度，iHeight为图像的高度，size为中值滤波的模板大小。
中值滤波是一种非常有用的非线性图像处理方法，该算法是1971年首次提出并应用于信号处理中，后来逐渐应用到图像处理中。它克服了线性滤波如最小均方滤波、均值滤波在对图像进行消噪处理后使图像的边缘变得模糊的负面影响，即中值滤波既可以去除图像中的噪声又能保护图像的边缘和轮廓。
具体代码如下：
中值滤波是一种非常有用的非线性图像处理方法，该算法是1971年首次提出并应用于信号处理中，后来逐渐应用到图像处理中。它克服了线性滤波如最小均方滤波、均值滤波在对图像进行消噪处理后使图像的边缘变得模糊的负面影响，即中值滤波既可以去除图像中的噪声又能保护图像的边缘和轮廓。
具体代码如下：
