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实验目的
本次实验旨在通过计算机视觉原理，学习并掌握图像处理的基本方法，包括图像增强、边缘检测、特征提取等，并利用这些方法对图像进行处理和分析。
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实验原理
计算机视觉是研究如何使计算机从图像或视频中自动获取信息的一门学科，图像处理是计算机视觉的基础，主要包括以下内容：
1、图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，提高图像质量，使图像更加清晰。
2、边缘检测：通过检测图像中像素灰度值的变化，找出图像中的边缘信息，有助于后续的特征提取。
3、特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、形状、纹理等，为图像分类、识别等任务提供依据。
实验步骤
1、实验数据准备
本次实验选用一幅灰度图像，图像尺寸为256×256像素。
2、图像增强
（1）直方图均衡化：将图像的直方图均衡化，提高图像的对比度。
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（2）对比度增强：通过调整对比度参数，使图像的亮度和暗部更加突出。
3、边缘检测
（1）Sobel算子：使用Sobel算子检测图像的边缘，包括水平和垂直方向。
（2）Prewitt算子：使用Prewitt算子检测图像的边缘，包括水平和垂直方向。
4、特征提取
（1）颜色特征：计算图像的颜色直方图，提取颜色特征。
（2）形状特征：使用Hough变换检测图像中的直线，提取形状特征。
实验结果与分析
1、图像增强
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通过直方图均衡化和对比度增强，图像的对比度得到明显提高，图像质量得到改善。
2、边缘检测
使用Sobel算子和Prewitt算子检测图像边缘，发现两种算子都能较好地检测出图像边缘，但Sobel算子的边缘检测效果略优于Prewitt算子。
3、特征提取
通过计算图像的颜色直方图和Hough变换检测直线，提取颜色和形状特征，为后续的图像分类、识别等任务提供依据。
本次实验通过对计算机视觉原理的学习，掌握了图像处理的基本方法，包括图像增强、边缘检测和特征提取，通过实验，加深了对计算机视觉原理的理解，提高了自己的实践能力，在实验过程中，发现Sobel算子在边缘检测方面具有较好的效果，为后续的图像处理任务提供了有益的参考。
本次实验还发现，图像处理技术在实际应用中具有重要意义，在图像识别、图像分类、图像分割等领域，图像处理技术发挥着关键作用，学习并掌握图像处理技术对于从事计算机视觉领域的研究和开发具有重要意义。
标签： #计算机视觉原理实验报告
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