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数字图像处理作为一门涉及计算机科学、电子工程和数学等多个学科的交叉学科，在图像识别、图像压缩、图像增强等领域有着广泛的应用，为了使学生们更好地掌握数字图像处理的基本原理和算法，本次课程设计将围绕图像滤波与边缘检测两个主题展开，旨在培养学生的实际操作能力和问题解决能力。
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设计目标
1、理解并掌握图像滤波的基本原理和常用算法；
2、熟悉边缘检测的基本概念和常用方法；
3、能够运用所学知识解决实际问题，实现图像滤波和边缘检测；
4、培养学生的编程能力和团队协作精神。
1、图像滤波
（1）低通滤波：通过平滑图像噪声，保留图像细节，常用的低通滤波器有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
（2）高通滤波：通过去除图像中的低频成分，突出图像中的高频细节，常用的高通滤波器有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
（3）带通滤波：通过保留图像中的特定频率成分，实现图像增强，常用的带通滤波器有巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等。
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2、边缘检测
（1）Canny边缘检测：Canny算法是一种基于梯度的边缘检测方法，具有抗噪声能力强、边缘定位准确等优点。
（2）Sobel边缘检测：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，适用于检测图像中的直线边缘。
（3）Prewitt边缘检测：Prewitt算子是一种基于梯度的边缘检测方法，适用于检测图像中的直线边缘。
实现步骤
1、选择合适的图像处理软件，如MATLAB、Python等；
2、读取图像，进行灰度化处理；
3、对图像进行滤波处理，包括低通滤波、高通滤波和带通滤波；
4、对滤波后的图像进行边缘检测，包括Canny、Sobel和Prewitt算法；
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5、对检测到的边缘进行后处理，如边缘细化、边缘连接等；
6、展示实验结果，并进行性能分析。
评价标准
1、实验结果的准确性：边缘检测后的图像边缘清晰，无明显错误；
2、实验过程的规范性：遵循实验步骤，按照要求进行操作；
3、编程能力的体现：代码结构清晰，易于理解，无冗余；
4、团队协作精神的展现：分工明确，相互配合，共同完成任务。
本次数字图像处理课程设计任务书旨在通过图像滤波与边缘检测的实践，使学生掌握数字图像处理的基本原理和算法，通过本次设计，学生们能够提高编程能力、问题解决能力和团队协作精神，为今后的学习和工作打下坚实基础。
标签： #数字图像处理课程设计任务书
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