本文目录导读：
任务背景
随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，本课程设计旨在培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力，提高学生的创新意识和实践能力，本次设计任务以图像识别与处理技术为核心，探讨其在不同领域的应用。
设计目标
1、掌握数字图像处理的基本原理和方法；
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2、熟悉图像识别与处理技术；
3、能够运用所学知识解决实际问题；
4、提高编程能力和创新意识。
1、图像预处理
（1）图像读取与显示
利用Python的OpenCV库读取图像文件，并显示图像。
（2）图像灰度化
将彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理。
（3）图像滤波
去除图像中的噪声，提高图像质量。
（4）图像边缘检测
检测图像中的边缘信息，为后续处理提供依据。
2、图像识别
（1）特征提取
提取图像的特征，如边缘、角点、纹理等。
（2）分类与识别
利用机器学习算法对图像进行分类与识别。
（3）实例分析
针对特定领域，如人脸识别、车牌识别等，进行实例分析。
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3、图像增强
（1）对比度增强
提高图像的对比度，使图像更加清晰。
（2）亮度调整
调整图像的亮度，使其适应不同的场景。
（3）锐化处理
增强图像的边缘信息，使图像更加锐利。
4、图像分割
（1）区域生长
根据图像的相似性，将图像分割成不同的区域。
（2）阈值分割
利用阈值将图像分割成前景和背景。
（3）边缘分割
根据图像的边缘信息，将图像分割成不同的部分。
5、图像压缩
（1）无损压缩
采用无损压缩算法，如JPEG2000，对图像进行压缩。
（2）有损压缩
采用有损压缩算法，如JPEG，对图像进行压缩。
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设计要求
1、设计文档：撰写详细的设计文档，包括设计思路、算法实现、实验结果等。
2、编程实现：利用Python、C++等编程语言实现图像处理算法。
3、实验报告：撰写实验报告，记录实验过程、结果及分析。
4、演示与答辩：进行现场演示，展示设计成果，并进行答辩。
评分标准
1、设计思路（20分）：设计方案的合理性、创新性。
2、编程实现（40分）：代码质量、运行效率、功能实现。
3、实验报告（30分）：实验过程、结果及分析。
4、演示与答辩（10分）：演示效果、答辩表现。
时间安排
1、第一阶段：设计思路与算法选择（1周）
2、第二阶段：编程实现（2周）
3、第三阶段：实验报告撰写（1周）
4、第四阶段：演示与答辩（1周）
注意事项
1、严格遵守课程设计纪律，按时完成各项任务。
2、注重团队合作，互相学习，共同进步。
3、保持良好的学术道德，严禁抄袭。
4、关注图像处理领域的最新动态，不断学习新技术。
通过本次数字图像处理课程设计任务，希望同学们能够将所学知识应用于实际，提高自己的综合素质，为我国数字图像处理技术的发展贡献自己的力量。
标签： #数字图像处理课程设计任务书
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