本文目录导读：
任务背景
随着科技的飞速发展，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，图像识别与特征提取作为数字图像处理的核心技术之一，对于图像分析、模式识别等领域具有重要意义，本课程设计旨在通过实践，使学生掌握图像识别与特征提取的基本原理和方法，提高学生的实际操作能力。
设计目标
1、理解图像识别与特征提取的基本概念、原理和方法；
2、掌握图像预处理、特征提取、分类器设计等关键技术；
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3、能够运用所学知识解决实际问题，提高图像处理能力；
4、培养学生的创新意识和团队协作精神。
1、图像预处理
（1）图像去噪：采用中值滤波、均值滤波等方法，去除图像噪声；
（2）图像增强：利用直方图均衡化、对比度增强等方法，提高图像质量；
（3）图像分割：采用阈值分割、边缘检测等方法，将图像分割成若干区域。
2、特征提取
（1）颜色特征：计算图像的RGB、HSV等颜色特征；
（2）纹理特征：采用灰度共生矩阵、LBP（Local Binary Patterns）等方法，提取图像纹理特征；
（3）形状特征：利用Hough变换、边缘检测等方法，提取图像形状特征。
3、分类器设计
（1）基于传统机器学习算法：采用K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等方法，对提取的特征进行分类；
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（2）基于深度学习算法：采用卷积神经网络（CNN）等方法，对图像进行分类。
4、实验与分析
（1）选取合适的图像数据集，进行图像预处理、特征提取和分类；
（2）对比不同特征提取方法和分类器的性能；
（3）分析实验结果，总结经验教训。
任务实施步骤
1、熟悉数字图像处理的基本概念和原理；
2、学习图像预处理、特征提取和分类器设计的相关知识；
3、选择合适的图像数据集，进行图像预处理；
4、提取图像特征，包括颜色特征、纹理特征和形状特征；
5、设计分类器，进行图像分类；
6、实验与分析，对比不同特征提取方法和分类器的性能；
7、总结经验教训，撰写课程设计报告。
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任务评价标准
1、任务完成度：是否按照任务要求完成图像预处理、特征提取和分类器设计；
2、实验结果：实验结果是否达到预期目标，分类准确率是否较高；
3、实验报告：实验报告是否完整、规范，能否反映出实验过程和结果；
4、创新性：在实验过程中，是否有所创新和改进。
注意事项
1、注意图像数据集的选择，保证数据集的代表性；
2、合理选择特征提取方法和分类器，提高分类准确率；
3、严谨实验过程，确保实验结果的可靠性；
4、注重团队协作，共同完成课程设计任务。
通过本次课程设计，学生将深入了解数字图像处理技术，提高图像识别与特征提取能力，为今后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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