本文目录导读：
《数字图像处理课程设计任务书》
课程设计目的
数字图像处理是一门理论与实践紧密结合的学科，本课程设计旨在让学生深入理解数字图像处理的基本概念、原理和算法，并通过实际操作，提高学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力，培养学生的编程能力、创新思维以及对复杂工程问题的分析和解决能力，使学生能够在图像增强、图像分割、目标识别等方面进行有效的算法设计与实现。
课程设计要求
（一）基本要求
1、知识掌握
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- 熟练掌握数字图像处理的基本理论知识，包括图像的数字化、图像的灰度变换、直方图处理、滤波、边缘检测、形态学处理等。
- 理解并能运用至少两种编程语言（如Python、Matlab等）进行数字图像处理算法的实现。
2、算法实现
- 根据给定的题目或者自行拟定的题目，设计合理的数字图像处理算法流程，要求算法具有明确的步骤和可解释性。
- 实现所选算法，并对关键算法部分进行详细的注释，以便于他人理解代码的功能和逻辑。
3、结果分析
- 对处理后的图像结果进行定性和定量的分析，定性分析包括对图像视觉效果的描述，如图像是否更清晰、目标是否更突出等；定量分析可采用如均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等指标来评估算法对图像质量的改善程度。
（二）提高要求
1、算法优化
- 在基本算法的基础上，尝试对算法进行优化，提高算法的运行效率或者处理效果，采用更高效的数据结构、优化算法的参数选择等。
2、创新应用
- 探索数字图像处理技术在新领域或者特殊场景下的应用，可以结合其他学科知识，如计算机视觉、医学图像处理、遥感图像处理等，提出创新性的解决方案。
课程设计题目
（一）规定题目
1、基于数字图像处理的车牌识别系统
- 任务：对给定的包含车牌的图像进行处理，实现车牌的定位、字符分割和识别，要求采用合适的图像预处理方法提高图像质量，运用边缘检测、形态学操作等技术定位车牌区域，再通过字符分割算法将车牌上的字符分割出来，最后利用字符识别算法（如模板匹配、神经网络等）识别出车牌号码。
- 数据来源：提供一组包含不同场景（如白天、夜晚、不同天气条件下）下的汽车图像，图像格式为常见的JPEG或PNG格式。
2、医学图像中的肿瘤检测与分割
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- 任务：针对给定的医学影像（如CT、MRI图像），通过图像滤波去除噪声，运用图像分割算法（如阈值分割、区域生长等）将肿瘤区域从背景中分割出来，并对分割结果进行准确性评估。
- 数据来源：提供若干张医学影像数据，包含正常组织和肿瘤组织的影像。
（二）自拟题目
学生也可以根据自己的兴趣和实际情况，自行拟定与数字图像处理相关的题目，自拟题目需经过指导教师的审核，确保题目具有一定的深度和可行性。
1、“基于深度学习的古建筑图像修复”，利用深度学习算法对受损的古建筑图像进行修复，恢复古建筑的原貌。
2、“无人机航拍图像的目标识别与定位”，处理无人机航拍获取的图像，识别并定位其中特定的目标（如建筑物、车辆等）。
课程设计步骤
（一）需求分析
1、根据选定的题目，详细分析需要解决的问题，对于车牌识别系统，需要明确不同场景下图像的特点以及可能遇到的干扰因素；对于医学图像中的肿瘤检测，要了解医学影像的成像原理以及肿瘤在图像中的表现特征等。
2、确定输入和输出，输入为原始图像数据，输出根据题目而定，如车牌识别系统的输出为车牌号码，肿瘤检测与分割的输出为肿瘤区域的标记图像等。
（二）算法设计
1、在需求分析的基础上，选择合适的数字图像处理算法，如对于图像增强部分，可以选择直方图均衡化、对比度拉伸等算法；对于目标检测和分割，可以选择基于边缘的方法、基于区域的方法或者基于聚类的方法等。
2、设计算法流程，绘制算法流程图，以车牌识别系统为例，流程图可能包括图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等主要步骤，每个步骤又包含若干子步骤和具体的算法操作。
（三）编程实现
1、根据所选择的编程语言（如Python中的OpenCV库、Matlab的图像处理工具箱等），编写代码实现设计的算法，在编程过程中，要注意代码的规范性和可读性，合理使用函数和模块，避免代码的冗余。
2、对编写的代码进行调试，解决可能出现的语法错误、逻辑错误等，可以通过打印中间结果、使用调试工具等方式来辅助调试。
（四）结果测试与分析
1、使用给定的测试数据集对实现的算法进行测试，获取处理后的图像结果。
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2、按照要求进行定性和定量的分析，定性分析可以通过直接观察处理前后的图像，描述图像在视觉上的变化；定量分析则根据选定的评估指标（如MSE、PSNR等）计算并比较处理前后图像的质量差异，对于像车牌识别系统这样的题目，还需要对识别结果的准确率进行统计和分析。
（五）撰写课程设计报告
1、报告内容应包括课程设计的题目、目的、需求分析、算法设计、编程实现、结果测试与分析等部分，详细描述算法的原理、实现过程以及结果分析，附上算法流程图、关键代码段以及处理前后的图像对比图等。
2、报告要求结构清晰、语言通顺、逻辑严谨，字数不少于[具体字数要求]，格式按照学校规定的课程设计报告格式进行排版。
课程设计时间安排
1、第1 - 2天：选题，查阅相关资料，完成需求分析。
2、第3 - 5天：进行算法设计，绘制算法流程图。
3、第6 - 10天：编程实现算法，进行代码调试。
4、第11 - 13天：使用测试数据集进行结果测试与分析。
5、第14 - 15天：撰写课程设计报告并提交。
课程设计考核方式
1、平时表现（30%）
- 包括出勤情况、学习态度、团队协作能力（如果是小组合作项目）等。
2、算法实现与结果（50%）
- 算法的正确性、合理性以及代码的质量。
- 处理结果的准确性和有效性，包括定性和定量分析的结果。
3、课程设计报告（20%）
- 报告内容的完整性、结构的合理性、语言表达的准确性以及格式的规范性。
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