数字图像处理实验：滤波、噪声、边缘检测及阈值分割详解

本篇文档是关于数字图像处理的一次上机实验题及其参考答案，主要涵盖了以下几个知识点： 1. 图像生成与幅度谱分析： - 实验要求首先生成一个256x256的图像，其中有一个128x32的亮条，其余部分为暗色（0）。接着，学生被要求对这个图像进行操作，包括同屏显示原图和幅度谱图。通过比较不同处理后的图像幅度谱，可以观察到频率成分的变化，理解不同操作如何影响图像的频域特性。 2. 图像旋转与幅度谱变化： - 学生需要将图像顺时针旋转90度，然后计算新图像的幅度谱并与原图进行对比。这涉及到图像旋转在频域中的影响，即不同的几何变换会导致幅度谱的不同分布。 3. 滤波与噪声处理： - 对于教材104页的题目，学生需实现3x3的平均滤波和中值滤波，并处理二值图像，展示处理前后图像差异。针对高斯白噪声和椒盐噪声，滤波的效果会有所不同，其中中值滤波在椒盐噪声场景中表现出较好的去噪能力。 4. 边缘检测与图像锐化： - 通过Roberts、Prewitt和Sobel算子进行边缘检测，然后将这些算子修改为锐化算子，以增强图像细节。同时，比较原图、边缘检测结果和锐化图像，理解这些算子在图像处理中的作用。 5. 图像分割与阈值算法： - 实现了教材214页的迭代阈值算法，用于图像二值化，这是一种常用的图像分割方法，通过调整阈值来分离图像中的前景和背景。 文档中的附录提供了具体的编程代码，包括图像的生成、噪声添加、滤波操作、边缘检测以及图像分割的实现。这些题目旨在让学生实践数字图像处理的基本操作，如变换、滤波、特征提取和图像分割等，并理解它们对图像质量和结构的影响。