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都得到了广泛的应用，数字图像处理作为计算机视觉的一个重要分支，其核心任务是通过对图像进行分析、处理和解释，实现对图像内容的理解和提取，本课程设计旨在让学生通过实际操作，深入了解数字图像处理的基本原理和方法，掌握图像识别与分割技术，提高学生的实际操作能力和创新能力。
任务目标
1、理解数字图像处理的基本概念、原理和方法；
2、掌握图像识别与分割的基本技术；
3、能够运用所学知识解决实际问题；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、培养学生的创新能力和团队协作精神。
1、图像预处理
（1）图像读取与显示：学习使用OpenCV库读取、显示和保存图像。
（2）图像滤波：了解均值滤波、高斯滤波、中值滤波等图像滤波方法，并实现图像去噪。
（3）图像边缘检测：学习使用Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等边缘检测方法。
2、图像识别
（1）颜色识别：利用颜色直方图、颜色特征等实现图像颜色识别。
（2）形状识别：学习使用Hough变换、Blob检测等方法实现图像形状识别。
（3）纹理识别：了解纹理特征提取方法，如灰度共生矩阵、共生滤波器等。
3、图像分割
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）阈值分割：学习使用Otsu方法、最大类间方差法等实现图像阈值分割。
（2）区域生长：了解区域生长的基本原理，实现基于灰度、颜色、纹理等特征的图像分割。
（3）边缘分割：结合边缘检测技术，实现基于边缘的图像分割。
4、应用案例
（1）人脸识别：学习使用OpenCV库实现人脸检测、人脸识别等功能。
（2）车牌识别：了解车牌定位、字符分割、字符识别等步骤，实现车牌识别。
（3）医学图像处理：学习使用图像处理技术对医学图像进行预处理、分割、特征提取等。
任务实施
1、学生分组：将学生分成若干小组，每组3-5人，明确分工，共同完成课程设计任务。
2、资料收集：学生查阅相关资料，了解数字图像处理的基本原理和方法。
3、编写程序：根据任务内容，使用Python、C++等编程语言实现图像处理算法。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、演示与答辩：各小组展示课程设计成果，进行答辩。
5、修改与完善：根据教师反馈，对课程设计作品进行修改和完善。
评价标准
1、完成任务内容：各组能否按照任务要求完成图像预处理、识别、分割等任务。
2、程序实现：代码质量、算法实现正确性、可读性。
3、创新性：在完成任务的基础上，能否提出新的算法或改进现有算法。
4、团队协作：小组成员之间能否有效沟通、分工合作。
5、演示与答辩：展示效果、答辩表现。
通过本课程设计任务，学生能够深入了解数字图像处理的基本原理和方法，掌握图像识别与分割技术，提高实际操作能力和创新能力，培养学生团队协作精神和解决问题的能力，为今后从事相关工作打下坚实基础。
标签： #数字图像处理课程设计任务书
评论列表