基于面向对象BP算法的灰度位图图像处理

以BP神经网络压缩BMP灰度位图图像数据为例,采用面向对象的编程思想,提出一种基于面向对象BP算法的灰度位图图像处理方法。并介绍BMP灰度图像作为Windows环境下的主要图像格式的操作方法,给出部分源代码以及在微软VisualC++6.0编译环境下结合基于面向对象BP算法压缩BMP灰度位图后得到的图像。

256级灰度位图的扫描输入

如何在自己编写的应用程序中加入图象扫描功能？扫描后的图象以何种格式存储？扫描输入的图象数据是否有误差，需要如何弥补？文章以ＶＣ＋＋５．０为开发工具，叙述了扫描输入２５６级灰度位图的具体过程及我们不能忽视的一些技术细节．

灰度位图的定义和转换

该文首先介绍了灰度位图的背景知识,包括灰度位图的定义、特点、应用范围。接着介绍了全彩色和灰度色彩转换的算法。最后演示了基于GDI+的,将全彩色位图转换为灰度位图的核心代码。该代码使用了GDI+的Bitmap类,并通过其成员函数ConvertFormat进行位图格式转换。特点是代码高度简单,程序员无须了解位图格式转换,颜色转换等的细节,大大降低了编码难度和复杂度。

二维灰度医学位图的切割技术

目的:把平面灰度医学图像内部的某个矩形感兴趣区域(ROI)裁剪下来,以便进行其他处理。方法:由VC++6.0在Windows XP操作系统中编程实现。结果:顺利实现了平面灰度图像的切割。结论:该方法对于各类非DICOM接口医学影像设备(CT、ECT、X线机、超声仪、内窥镜等)数字化采集图像的处理具有一定的参考价值。

灰度位图背景杂质剔除算法的优化

本文主要针对目前痕迹识别中采集的具有背景杂质的灰度位图(.bmp),通过离散区域与连通区域的数目统计,然后不同灰度级区域进行标识,设计出了两种更为优化的灰度位图(.bmp)背景杂质剔出的算法,并提出了两种算法整合使用的设计思路,算法实现了更高效高准确性的图像结果 ,在痕迹识别系统、人脸识别系统等应用领域中大大提高了整体程序的运算速度、更高效更准确的剔除图像背景杂质,得到最优化的图像结果。

无微测井情况下的可控震源三维地震资料静校正解决方法——以951D-Doshan区三维为例

高精度静校正是地震资料准确落实构造圈闭的基础,通常需要进行近地表调查以质控静校正精度.针对缺乏近地表调查资料,同时地震采集激发方式为可控震源激发而导致初至不宜拾取的情况,采取灰度位图转换自动拾取技术提高初至拾取效率和精度,利用层析模型约束的折射综合静校正技术来解决上述问题,为构造的准确落实奠定了基础.