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出版者:机械工业

作者:刘海波

出品人:

页数:547

译者:

出版时间:2010-6

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787111304203

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《Visual C++数字图像处理技术详解》以数字图像处理技术为主线，全面地介绍在Visual C++环境下进行数字图像处理程序设计的方法。内容涵盖了数字图像的变换、增强、复原、重建、形态学处理、分割、匹配、压缩编码、特效处理等，各种方法均给出基本原理、典型算法、Visual C++源码及综合应用案例。同时，《Visual C++数字图像处理技术详解》还介绍了Visual C++与VTK、OpenCV和MATLAB等开发平台相结合进行数字图像处理的程序设计技术。

《Visual C++数字图像处理技术详解》内容全面，讲解深入浅出，层次分明，注重知识的系统性、针对性和先进性，注重理论结合实践，培养工程应用能力。另外，《Visual C++数字图像处理技术详解》配套光盘中有综合实例的完整源程序，便于学习和在实际开发中使用。

《Visual C++数字图像处理技术详解》适合作为数字图像处理与分析、计算机视觉和多媒体信息处理等相关领域的研究人员、工程技术人员、教师和学生的技术参考手册，也适合作为数字图像处理程序设计初学者的教材。

好的，以下是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书主题为“高级并行计算与GPU加速编程实践”，内容完全不涉及数字图像处理技术，特别是Visual C++相关的部分。 --- 高级并行计算与GPU加速编程实践导言：计算范式的革新与未来在当今数据爆炸的时代，传统串行计算架构已难以满足科学研究、工程仿真以及人工智能等前沿领域对算力日益增长的需求。并行计算不再是锦上添花的优化手段，而是驱动下一次技术飞跃的核心引擎。本书《高级并行计算与GPU加速编程实践》正是在这一背景下应运而生，它旨在为计算机科学、高性能计算（HPC）专业人员、资深软件工程师以及希望掌握现代异构计算精髓的研究人员，提供一套全面、深入且极具实战性的技术指南。本书的核心聚焦于如何有效地利用大规模并行架构，尤其是图形处理器（GPU）的强大吞吐量，来解决那些在传统CPU上难以处理的复杂计算难题。我们摒弃了对基础编程概念的赘述，直接切入高性能计算领域的深层挑战与前沿解决方案。第一部分：并行计算理论基石与架构解析本部分为后续的实践操作奠定坚实的理论基础，深入剖析现代并行处理器的内在工作原理。第一章：现代并行处理器架构深度剖析我们将详细审视现代CPU（如多核多线程设计）与GPU（SIMT/SIMD架构）在设计哲学上的根本差异。重点解析GPU的内存层次结构——包括全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory/L1缓存）和寄存器组——它们对并行算法性能的决定性影响。同时，我们将探讨同步机制、线程块（Thread Block）与网格（Grid）的组织方式，以及指令级并行与数据级并行的协同作用。第二章：并行算法设计范式与性能瓶颈识别本章系统梳理了经典的并行算法设计范式，例如划分（Decomposition）、归约（Reduction）、扫描（Scan/Prefix Sum）等。我们将详细分析Amdahl定律与Gustafson定律在实际应用中的局限性，并引入“工作量分配”与“负载均衡”的量化指标。核心内容将放在如何识别并消除并行代码中的核心性能杀手：内存访问模式不当（Bank Conflicts）和同步开销过大。第三章：高级并行编程模型概述本章提供一个宏观视角，对比当前主流的并行编程模型。我们将跨越CUDA与OpenCL的界限，探讨更高级别的抽象层，如OpenMP 5.0+的并行编程模型，特别是其在CPU/GPU混合编程环境下的最新特性，以及标准C++的并行算法库（如`std::execution::par`）的性能边界。目标是让读者理解何时选择底层显式控制（如CUDA C++），何时采用领域特定语言或标准库的隐式并行。第二部分：GPU异构计算的深度实践——CUDA/OpenCL 本部分是本书的核心实践部分，专注于使用行业标准工具链，将算法转化为高效的GPU代码。第四章：CUDA C++核心编程与内存优化本章将全面覆盖CUDA C++语言的关键特性。内容包括：内核（Kernel）函数的编写规范、流（Stream）的并发执行管理，以及异步操作的同步控制。重点突破将放在内存优化：详尽讲解如何通过有效的内存合并（Coalesced Access）、恰当使用共享内存进行数据复用，以及对常量内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory）的战略性应用，实现带宽最大化。第五章：管理复杂数据结构与动态并行在处理图论、稀疏矩阵或不规则数据结构时，静态网格划分往往效率低下。本章将深入探讨动态并行（Dynamic Parallelism）的概念，允许GPU内核内部启动新的内核。我们将通过CUB（CUDA Unbound Blocks）库和Thrust库的应用实例，展示如何高效处理归约、前缀和等操作，即使在数据量不确定或需要多级迭代的情况下。第六章：OpenCL：跨平台异构计算的实现本书不会局限于单一供应商生态。本章将全面介绍OpenCL框架，重点关注其平台发现、上下文管理、程序构建与执行队列的机制。通过对比CUDA，读者将掌握OpenCL在实现跨供应商（NVIDIA, AMD, Intel）代码移植性时的关键考量点，特别是处理不同设备间的内存对象同步与屏障（Barriers）的差异化编程技巧。第三部分：高性能计算前沿与工具链应用本部分超越了基础的编程语言，着眼于将加速模块集成到大型应用中的工程化实践。第七章：GPU加速的稀疏矩阵运算与线性代数高效处理科学计算中常见的稀疏矩阵问题是HPC的核心任务之一。本章将聚焦于CSR/CSC格式的GPU加速，并详细解析cuSPARSE/rocSPARSE库的设计思想。我们将实现优化后的GPU稀疏矩阵向量乘法（SpMV），并讨论如何利用GPU的特性处理非结构化网格上的数据依赖。第八章：利用加速库：BLAS、FFT与数值求解器实战中，我们很少从头编写基础的数学操作。本章指导读者如何高效地集成和利用高度优化的第三方库。内容包括：NVIDIA cuBLAS（矩阵乘法与向量操作）的高效参数配置，cuFFT（快速傅里叶变换）的流式处理，以及如何利用这些基础模块构建更复杂的数值求解器，如基于迭代法的泊松方程求解器的GPU加速版本。第九章：性能分析、调试与代码验证高性能计算的实践离不开精确的性能度量。本章将介绍NVIDIA Nsight Profiler和OpenCL的性能分析工具。我们将学习如何解读事件记录、内存访问热点图和指令吞吐量报告，从而精准定位性能瓶颈。此外，还将涵盖复杂并行程序中的死锁与数据竞争的调试技巧，以及确保高精度计算结果的验证流程。第十章：面向未来的并行计算：异构编程模型展望最后，本书展望了并行计算领域的最新进展。我们将探讨Kokkos或Raja等抽象层库如何简化代码的可移植性，以及基于消息传递接口（MPI）与GPU加速的混合编程策略（如使用GPUDirect RDMA进行节点间高速通信）。本章旨在帮助读者为下一代异构超级计算机做好准备。 --- 目标读者本书面向具备C/C++编程基础，并熟悉至少一种低级系统编程概念的专业人士。无需具备深厚的数学背景，但对算法分析和系统架构有强烈求知欲的工程师、研究人员和计算机科学专业高年级学生，将从本书中获得宝贵的实战经验，真正掌握将计算密集型任务部署到现代异构硬件上的能力。本书承诺提供详尽的代码示例和经过验证的优化策略，确保读者能够将理论知识转化为生产力。

作者简介

目录信息

前言第一篇数字图像处理编程基础第1章 Visual C++图像处理基础 1 1.1 Visual C++概述 1 1.2 数字图像处理的研究内容及应用领域 2 1.3 颜色模式和调色板 4 1.3.1 颜色模式 4 1.3.2 Windows调色板 6 1.4 数字图像文件格式 11 1.4.1 BMP文件格式 11 1.4.2 其他文件格式 13 1.5 使用Visual C++处理数字图像的基本方法 18 1.5.1 使用GDI+处理数字图像 18 1.5.2 使用DIB处理数字图像 22 1.5.3 使用自定义类CDib处理数字图像 26 1.6 综合实例—图像浏览器 37 1.7 实践拓展 42第二篇数字图像处理核心技术第2章图像几何变换 45 2.1 图像位置变换 45 2.1.1 图像平移 46 2.1.2 图像旋转 49 2.1.3 图像镜像 54 2.1.4 图像转置 58 2.2 图像尺度变换 60 2.2.1 图像缩放 60 2.2.2 插值算法 64 2.3 综合实例—魔镜 70 2.4 实践拓展 83 第3章图像正交变换 85 3.1 基本正交变换 85 3.1.1 离散傅里叶变换 85 3.1.2 离散余弦变换 95 3.1.3 离散沃尔什变换 99 3.2 特征变换 105 3.2.1 K-L变换 105 3.2.2 SVD变换 110 3.2.3 小波变换 115 3.3 综合实例—特征提取 123 3.4 实践拓展 130 第4章图像增强 132 4.1 灰度变换增强 132 4.1.1 线性灰度增强 132 4.1.2 分段线性灰度增强 134 4.1.3 非线性灰度增强 136 4.2 直方图增强 138 4.2.1 直方图统计 138 4.2.2 直方图均衡化 140 4.2.3 直方图规定化 142 4.3 图像平滑 145 4.3.1 邻域平均法 145 4.3.2 加权平均法 147 4.3.3 选择式掩膜平滑 149 4.3.4 中值滤波法 154 4.4 图像锐化 156 4.4.1 梯度锐化 156 4.4.2 拉普拉斯掩膜锐化 158 4.5 频域增强 161 4.5.1 低通滤波 162 4.5.2 高通滤波 165 4.5.3 带阻滤波 167 4.5.4 同态滤波 168 4.6 彩色增强 168 4.6.1 真彩色增强 168 4.6.2 假彩色增强 169 4.6.3 伪彩色增强 169 4.7 综合实例—照片处理器 170 4.8 实践拓展 177 第5章图像复原 178 5.1 图像退化模型 178 5.2 线性复原 178 5.2.1 无约束逆滤波 179 5.2.2 有约束维纳滤波 182 5.2.3 有约束最小平方滤波 185 5.2.4 运动模糊图像复原 189 5.3 非线性复原 194 5.3.1 最大后验复原 194 5.3.2 最大熵复原 199 5.3.3 投影复原 204 5.4 盲目复原与几何复原 207 5.4.1 盲目图像复原 207 5.4.2 图像几何畸变的校正 211 5.5 综合实例—模糊照片复原 214 5.6 实践拓展 217 第6章图像重建 219 6.1 图像重建与可视化工具VTK 219 6.1.1 图像重建 219 6.1.2 可视化工具VTK 219 6.2 VTK的安装与配置 222 6.2.1 安装前的准备 223 6.2.2 开始实施安装 223 6.2.3 Visual Studio 2005环境的配置 226 6.2.4 测试开发环境 228 6.3 传统重建算法 229 6.3.1 傅里叶反投影重建 229 6.3.2 卷积反投影重建 231 6.3.3 代数重建 232 6.3.4 超分辨率重建 233 6.4 三维重建数据可视化 233 6.4.1 三维图像的面绘制 234 6.4.2 三维图像的体绘制 237 6.5 综合实例—CT图像重建 239 6.6 实践拓展 243 第7章形态学处理 245 7.1 形态学基本概念 245 7.2 二值图像形态学处理 246 7.2.1 图像腐蚀 246 7.2.2 图像膨胀 249 7.2.3 开运算和闭运算 251 7.2.4 击中击不中变换 254 7.2.5 骨架提取 257 7.3 灰度图像形态学处理 260 7.3.1 灰值腐蚀和膨胀 260 7.3.2 灰值开运算和闭运算 265 7.3.3 灰值形态学梯度 268 7.3.4 Top-Hat变换 269 7.4 综合实例—白细胞检测 271 7.5 实践拓展 275 第8章图像分割 276 8.1 边缘检测法 276 8.1.1 Roberts算子 276 8.1.2 Sobel算子 278 8.1.3 Prewitt算子 281 8.1.4 Krisch算子 282 8.1.5 Laplacian算子 287 8.1.6 Gauss-Laplacian算子 289 8.2 阈值分割法 290 8.2.1 最大方差阈值分割 291 8.2.2 自适应阈值分割 293 8.3 边界分割法 296 8.3.1 轮廓提取 296 8.3.2 边界跟踪 298 8.4 其他分割法 301 8.4.1 区域生长法 301 8.4.2 彩色分割法 303 8.4.3 分水岭分割法 306 8.4.4 水平集分割法 310 8.5 综合实例—指纹提取 313 8.6 实践拓展 316 第9章图像匹配 318 9.1 基于像素的匹配 318 9.1.1 归一化积相关灰度匹配 318 9.1.2 序贯相似性检测法匹配 322 9.2 基于特征的匹配 327 9.2.1 不变矩匹配法 327 9.2.2 距离变换匹配法 332 9.2.3 最小均方误差匹配法 340 9.3 综合实例—遥感图像匹配 346 9.4 实践拓展 355第三篇数字图像媒体处理技术第10章图像压缩编码 357 10.1 无损压缩 357 10.1.1 Huffman编码 358 10.1.2 Shannon-Fano编码 364 10.1.3 算术编码 371 10.1.4 游程编码 378 10.1.5 线性预测编码 378 10.1.6 位平面编码 379 10.2 有损压缩 382 10.2.1 有损预测编码 382 10.2.2 变换编码 390 10.3 JPEG 2000编码 392 10.3.1 JPEG 2000 概述 392 10.3.2 JPEG 2000编码过程 393 10.3.3 JPEG 2000 图像压缩码流格式 397 10.4 综合实例—图像编码解码器 399 10.5 实践拓展 405 第11章图像特效 406 11.1 显示特效 406 11.1.1 扫描特效 407 11.1.2 移动特效 408 11.1.3 百叶窗特效 410 11.1.4 栅条特效 411 11.1.5 马赛克特效 414 11.1.6 雨滴特效 415 11.2 滤镜效果 416 11.2.1 底片效果 416 11.2.2 雕刻效果 417 11.2.3 黑白效果 419 11.2.4 雾化效果 421 11.2.5 素描效果 423 11.3 综合实例—图像特效编辑器 425 11.4 实践拓展 440第四篇数字图像编程高级应用第12章 Visual C++结合OpenCV编程 443 12.1 OpenCV概述 443 12.2 OpenCV编程环境 445 12.2.1 OpenCV的获取 445 12.2.2 OpenCV的安装和Visual C++的配置 446 12.3 OpenCV编程基础 448 12.3.1 OpenCV编程规范 448 12.3.2 OpenCV基础数据结构 451 12.3.3 OpenCV动态数据结构 457 12.3.4 OpenCV常用函数 462 12.3.5 在Visual C++环境下使用OpenCV 477 12.4 综合实例—人脸检测 478 12.5 实践拓展 480 第13章 Visual C++结合MATLAB编程 482 13.1 MATLAB概述 482 13.2 MATLAB图像处理 482 13.2.1 MATLAB程序设计基础 483 13.2.2 MATLAB图像处理工具箱 486 13.2.3 Simulink视频和图像处理模块 489 13.3 在Visual C++中调用MATLAB 490 13.3.1 使用MATLAB引擎 490 13.3.2 使用MATLAB编译器 497 13.3.3 使用MATCOM 504 13.3.4 在VC中调用Simulink模型 510 13.4 综合实例—运动物体跟踪 515 13.5 实践拓展 522 第14章车牌识别系统综合应用 524 14.1 车牌识别系统概述 524 14.2 车牌识别系统架构 524 14.2.1 系统硬件平台 524 14.2.2 系统软件平台 525 14.3 车牌定位 526 14.3.1 车辆图像采集与预处理 526 14.3.2 车牌区域定位 529 14.4 字符分割 531 14.4.1 图像二值化 531 14.4.2 倾斜校正 531 14.4.3 分割字符 532 14.5 车牌识别 534 14.5.1 字符特征提取 534 14.5.2 分类器设计 535 14.5.3 字符识别 544 14.6 实践拓展 545参考文献 546
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