本文目录导读：
任务背景
随着数字图像技术的飞速发展，图像处理在各个领域中的应用越来越广泛，数字图像处理课程旨在培养学生运用计算机技术对图像进行采集、处理和分析的能力，本次课程设计任务要求学生综合运用所学的图像处理理论知识，设计并实现一个基于图像增强与特征提取的智能图像分析系统。
任务目标
1、理解并掌握图像增强和特征提取的基本原理及方法。
2、能够运用MATLAB等图像处理软件进行图像的预处理、增强和特征提取。
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3、设计并实现一个智能图像分析系统，实现图像的自动识别、分类和标注。
4、提高学生动手实践能力和创新思维，培养团队合作精神。
1、图像预处理
（1）图像去噪：采用中值滤波、均值滤波等方法对图像进行去噪处理，提高图像质量。
（2）图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。
（3）图像二值化：根据阈值将图像分为前景和背景，便于后续处理。
2、图像增强
（1）直方图均衡化：对图像进行直方图均衡化处理，提高图像对比度。
（2）对比度增强：采用对比度增强算法，使图像的细节更加明显。
（3）亮度调整：通过调整亮度系数，使图像的亮度适中。
3、图像特征提取
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（1）边缘检测：采用Sobel算子、Canny算子等方法对图像进行边缘检测。
（2）区域分割：利用阈值分割、区域生长等方法对图像进行区域分割。
（3）特征提取：提取图像的纹理、形状、颜色等特征，为后续分类提供依据。
4、智能图像分析系统设计
（1）系统架构设计：采用模块化设计，将图像处理、特征提取、分类识别等功能模块化。
（2）算法实现：利用MATLAB等图像处理软件实现图像处理算法。
（3）界面设计：设计用户友好的界面，便于用户进行操作。
（4）系统测试与优化：对系统进行测试，优化算法，提高系统性能。
任务实施步骤
1、确定任务目标，分析任务需求。
2、学习图像处理相关理论知识，掌握图像预处理、增强和特征提取方法。
3、利用MATLAB等图像处理软件进行实验，验证算法效果。
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4、设计智能图像分析系统，实现图像处理、特征提取和分类识别等功能。
5、编写程序代码，实现系统功能。
6、进行系统测试与优化，确保系统稳定运行。
7、撰写课程设计报告，总结设计过程和成果。
任务成果要求
1、完成一份详细的课程设计报告，包括任务背景、目标、内容、实施步骤、成果等。
2、提供实验数据和结果，证明算法的有效性。
3、演示智能图像分析系统的运行效果，展示系统功能。
4、参与课程答辩，展示课程设计成果。
通过本次课程设计任务，学生将深入理解数字图像处理的基本原理和方法，提高图像处理能力，为后续从事相关领域的研究和工作奠定基础。
标签： #数字图像处理课程设计任务书
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