图像处理大作业：去除标记与识别船体

资源摘要信息: "HNU-2021数字图像处理大作业" 涉及到数字图像处理领域的两个主要任务：首先是设计一个算法来去除图像中的红色十字虚线标记，其次是开发一种算法来识别和标记图像中的船只和水上漂浮物。这一作业要求学生运用所学的数字图像处理技术，如图像预处理、图像分割、特征提取、目标检测等来实现这两个目标。 在数字图像处理领域，去除特定颜色的标记是常见的去噪任务之一。红色十字虚线标记可能通过颜色空间转换（例如从RGB到HSV），颜色分割和形态学操作（如开运算和闭运算）来去除。颜色空间转换可以帮助分割出红色通道，并使用阈值化来分离出红色标记。然后，形态学操作可以用来清除图像中的小斑点和填补空洞。 标记图像中的特定对象，例如船和水上漂浮物，则需要图像识别和定位技术。这可能涉及到使用边缘检测和形态学变换来突出目标物体的轮廓，然后应用特征提取技术（如HOG、SIFT或SURF）来描述和区分船只和漂浮物。接下来，可以利用机器学习或深度学习方法，例如支持向量机（SVM）、神经网络或卷积神经网络（CNN）来训练一个分类器或检测器，从而自动识别和标记图像中的目标。 由于数字图像处理是一个实践性很强的领域，实际操作中可能需要结合多种算法和工具，例如MATLAB、OpenCV、Python等编程语言和图像处理库，以实现高效的图像分析和处理。此外，考虑到实际应用中的图像可能包含各种噪声和干扰，设计的算法需要具有一定的鲁棒性和准确性。 在文件名称列表中，"xiuzheng.m" 可能是一个MATLAB脚本文件，用于实现上述图像处理算法和任务。而文件编号的.jpg格式的图片则可能是用于算法测试和验证的样例图像。在进行图像处理时，可能还需要对这些图片进行预处理，如调整大小、增强对比度等，以适应算法的需求。 在处理这些任务的过程中，学生不仅需要掌握图像处理的理论知识，还要具备实际编程和算法调试的能力。同时，通过这一作业，学生能够加深对数字图像处理中各种技术的应用理解，并提高解决问题的实践能力。通过从实际图像中去除不需要的信息和识别出特定目标，学生能够获得宝贵的实战经验，为将来从事图像处理和计算机视觉相关工作打下坚实的基础。