数字图像处理课程设计：图像处理与区域分割

"《数字图像处理》课程设计涵盖了图像处理的多个核心领域，旨在提升学生分析和解决问题的能力，以及实际应用开发技能。课程设计包括两个选题，分别针对简单图像处理和复杂图像的区域分割与特征提取。" 在这门课程设计中，学生需要掌握的关键知识点如下： 1. **图像文件操作**：包括打开、保存、另存、打印和退出等基本功能，支持bmp、jpg、tiff、gif等多种图像格式。 2. **图像统计信息**：计算图像的直方图、区域面积、周长，以及线条图中的距离测量，这些都是图像基本属性的量化表示。 3. **图像增强**：在空域中进行点运算、直方图均衡化、平滑滤波（如局部平滑、中值滤波）和锐化处理（如梯度锐化、高通滤波）。在频域中则涉及频域平滑、锐化、低通滤波和同态滤波，这些方法能够改善图像的视觉质量。 4. **色彩增强**：包括伪彩色和真彩色增强，通过调整颜色分布来优化视觉效果。 5. **图像分割**：包含点、线检测（如Hough变换检测直线）、边缘检测（如梯度算子、拉普拉斯算子）以及区域分割（如阈值分割、区域生长、分裂合并）。图像分割是将图像划分为具有特定特征的区域，便于后续分析。 6. **数字图像变换**：学习傅立叶变换（FT、IFT）、快速傅立叶变换（FFT、IFFT）和离散余弦变换（DCT），以及小波变换。这些变换在图像分析、压缩和通信中起到重要作用。 7. **二值图像处理**：包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，这些操作常用于形态学处理，可以去除噪声、连接断开的物体或分离紧密相邻的物体。 8. **复杂图像处理**：在第二选题中，重点在于复杂图像的区域分割和特征提取，如阈值分割、区域生长、特征空间聚类法和分水岭变换等，以及统计区域的面积、周长和单元数量。 课程设计要求学生不仅理解这些理论概念，还要具备使用计算机语言实现这些处理算法的能力。通过实际项目，学生可以深入理解数字图像处理的各个环节，提升其在实际应用中的问题解决能力。