数字图像处理实验：MATLAB基础、灰度增强、滤波和频域操作、复原和边缘检测。

本次数字图像处理实验课程共包括以下九个实验内容：实验 1数字图像处理的 MATLAB 基础、实验 2灰度图像增强、实验 3空域滤波、实验 4图像的二维傅里叶变换和频谱、实验 5图像频域增强、实验 6图像复原、实验 7彩色图像变换、实验 8彩色图像滤波、实验 9图像边缘检测。在这些实验中，学生将通过实际操作，掌握数字图像处理的基本原理和技术，提高对图像处理算法的理解和应用能力。 在实验 1中，学生将学习如何使用 MATLAB 进行数字图像处理的基础操作。通过编写简单的代码，学生可以实现图像的读取、显示、保存等基本功能，为后续实验做好准备。实验 2将重点讲解灰度图像增强的方法，包括直方图均衡化、灰度拉伸等技术，通过调整图像的灰度级别，使图像更清晰、更美观。 实验 3将介绍空域滤波的概念和实现方法，学生将学习如何使用滤波器对图像进行平滑和锐化处理，从而改善图像的质量和细节。实验 4则会深入讲解图像的二维傅里叶变换和频谱分析，通过分析图像的频域特征，学生可以更好地理解图像的结构和特性。 实验 5将介绍图像频域增强的技术，包括频域滤波和频域滤波器设计，学生可以通过调整频率域上的滤波器参数来改变图像的特性和质量。实验 6将讲解图像复原的方法，包括退卷算法、Wiener 滤波等技术，学生将学会如何恢复受损图像的信息，还原图像的原貌。 实验 7将介绍彩色图像变换的方法，包括颜色空间的转换和色彩增强技术，学生可以通过调整图像的色彩和对比度来实现个性化的图像处理效果。实验 8则会深入研究彩色图像滤波的原理和应用，通过设计不同的彩色滤波器，学生可以对彩色图像进行更精细的处理和调整。 最后，实验 9将重点讲解图像边缘检测的原理和方法，包括 Sobel 算子、Canny 边缘检测算法等，学生将学会如何找到图像中的边缘信息，提取图像的轮廓和特征，为后续目标检测和图像分割等任务做准备。通过完成这些实验，学生将掌握数字图像处理的基本技术和算法，提高对图像处理领域的理解和实践能力。