数字图像处理实践：直方图均衡化与二值化图像分割

资源摘要信息:"本次提供的文件是一份大学数字图像处理课后作业资源包，文件名称为'大学数字图像处理课后作业（直方图均衡化与图像分割）（图像分割使用二值化与大津阈值法）.zip'。这个资源包主要聚焦于图像处理领域中的两个关键主题：直方图均衡化和图像分割。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，目的在于改善图像的全局对比度，特别适用于图像的视觉效果提升。图像分割则是将图像划分为多个部分或对象的过程，这是图像分析和理解的关键步骤。在本课后作业中，图像分割的具体方法包括二值化和大津阈值法。二值化是一种简单的图像分割方法，它将图像中的像素点分为两类，通常是前景和背景。大津阈值法（Otsu's method）是一种自适应阈值确定的方法，它能够自动计算出用于二值化的最佳阈值。 该资源包包含多种技术项目源码，涵盖了前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域。所涉及的编程语言包括C++、Java、Python、Web、C#、EDA等，为不同技术层面的学习者提供了丰富的实践材料。无论学习者是初学者还是进阶者，都可以将这份资源包作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的参考。 此外，资源包的附加价值在于其高度的学习借鉴性，学习者可以在此基础上进行修改和扩展，以实现更复杂的功能。而对于那些有一定基础或热衷于研究的学习者来说，这些基础代码是进一步探索和创新的良好起点。 在使用这份资源包的过程中，如果遇到任何技术上的问题，博主鼓励学习者积极沟通交流。博主承诺会及时解答使用者的疑问，以此促进学习者之间的相互学习和共同进步。"