图像

在行 内有 一 句话 “ 在 Windows 下开 发软 件， 只 有你 想不 到 的， 没有Visual C++做不到的”来 形容 Visual C++ 的功能齐全和 强大。 Visual C++ 在以前版本的 基础上又增 加了许多特性，比 如 ATL 复合控件、 Inter 特性、 OLEDB 提供者模块、 ADO 数据绑定等。 与电气工程学院学院毕业设计说明书 15 以前的版本相 比，

：并有使自动监控状态复位的功能。 2. 摘机状态若有对讲信号，则在外线与来访者之间转换对讲目标：若有监控信号，则转换监控状态：若有门铃信号，且无录音、录像设置，则进人自动监控状态。 三、 对讲信号 由控制面板上的对讲按钮提供，控制器查询到该信号后作以下处理： 1. 若系统处于复位状态，则进人录音设置状态，等待设置操作。 2. 若系统处于非复位状态且挂机，该信号无效。 3. 若系统处于摘机状态

的主要有三种： (1)灰度级校正。 针对图像成像不均匀如曝光不均匀，使图像半边暗半边亮，对图像逐点进行不同程度的灰度级校正 ,目的是使整幅图像灰度均匀。 (2)灰度变换。 针对图像某一部分或整幅图像曝光不足使用灰度变换，其目的是增强图像灰度对比度。 (3)直方图修正。 能够使图像具有所需要的灰度分布，从而有选择地突出所需要的图像特征，来满足人们的需要。 图像滤波技术 在图像采集 、传输过程中

错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。 二是提取目标物体的边 界，对图像进行分割，便于目标区域的识别等。 通过图像的锐化，使得图像的质量有所改变，产生更适合人观察和识别的图像。 图像锐化处理的现状和研究方法 数字图像经过转换和传输后，难免会产生模糊。 图像锐化的主要目的在于补偿图像边缘轮廓、突出图像的边缘信息以使图像显得更为清晰，从而符合人类的观察习惯。 图像锐化的实质是增强原图像的高频分量

Microsoft Visual C++ 环境 Visual C++ ，简称 VC 或者 ， 是 微软 推出的一款 C++编译器 ，将“高级语言”翻译为“ 机器语言 （低级语言）”的程序。 Visual C++是一个功能强大的可视化 软件开发工具。 自 1993 年 Microsoft 公司推出 Visual C++ 后，随着其新版本的不断问世， Visual C++已成为专业 程序员 进行

序 列的目标有较好的效果。 论文结构 本论文分为五章 ： 第一章是绪论部分。 主要介绍了图像分割的背景和动机，研究的内容和创新点，以及论文的结构。 第二章是图像分割与人工生命的研究背景介绍部分。 主要介绍图像分割的基本概念和一些经典的算法，人工生命的发展和现状，相关概念及思想以及这一学科的发展前景和应用的情况。 第三章是作者的基于细胞自动机的人工生命模型介绍部分。

到最合理的灰度图像。 用MATLAB实现程序如下：I=imread(39。 F:\39。 )。 figure(1),imshow(I)。 I=rgb2gray(I)。 figure(2),imshow(I) (a) 原始图像 (b) 灰度化图像 彩色图像的灰度化 图像灰度求反对图像求反是将原图灰度值翻转，简单说来就是使黑变白，使白变黑。 当被显示图像在低灰度区间呈现高度非线性时

并处理。 该算法的核心思想就是将在像素某一特征上具有相似性的像素集标记为一个区域 ,然后具体在每一个区域中通过 某种准则选出一个种子点。 再对种子点周围的领域进行考查，找出具有相似性的像素，将其规为种子点所在的区域。 再将这些新的点做为新的种子生长点，重复上面的步骤，直至没有再满足条件的点出现，就说明一个区域被划分出来了 [1,4]。 直到将整幅图像分割成满足条件的不同子区域

出了较高的检测要求。 异型曲面的高精度 检测技术逐渐成为了检测技术领域研究的新热点和创新点，将图像检测技术应用于异型曲面的检测中是该检测领域发展的必然趋势。 应用图像处理技术对异型曲面进行检测，通常是将一定类型的结构光 (光点、光条或光面 )投射到被测的异型曲面上，通过拍摄结构光的图像，分析结构光在图像中的位置从而得到异型曲面的轮廓信息 4，从而求出异型曲面的待测参数。

数据恢复，连续小波变换的计算和存储成本，以获得更好的结果 ，因此，我们希望在不丢失原始信号，因此变换，为了解决这个问题，一个离散的，消除或减少冗余的最大范围内， 适用于数字计算机处理。 （ 1） 收缩 因子 离散化 ： 将 收缩因子 按幂级数 进行 离散化， 即 取 1, 00   aZjaa j ，这 时离散后的 函数 xba, 变为    Zjbxaa jj 