BJUT数字图像处理实践：FFT、增强与染色体计数

本篇论文深入探讨了数字图像处理中的几个关键课题，以北京交通大学信息学部计算机技术专业的学生身份撰写于2016年11月。论文围绕四个核心项目展开，每个项目都涉及不同的图像处理技术和应用。 首先，题目一涉及图像的空域到频域的变换。作者使用快速傅立叶变换(FFT)算法将宽为2n的正方形图像从空域转换到频域，并展示频域图像的模，同时强调了如何确保图像能量中心对齐到几何中心。通过完成空域到频域的转换和逆变换，作者展示了这个过程在实际项目中的应用。 其次，针对图像增强，题目二针对一张存在椒盐噪声和曝光不足问题的图像提出了处理策略。通过采用中值滤波来去除噪声，增强图像清晰度，然后调整亮度和对比度以改善视觉效果。作者不仅提供了具体的处理方法，还详细介绍了代码实现的过程。 第三个挑战是染色体计数，这是一个典型的应用场景，需要处理图像噪声并识别染色体。首先，作者对图像进行预处理，包括中值滤波去噪和二值化，接着利用腐蚀操作消除染色体间的空白点。为了准确计数，作者利用图像处理中的连通区域和深度优先遍历算法，将染色体视为连通区域，通过递归函数实现染色体个数的计算。尽管这种方法可能存在性能损耗，但足以说明理论知识在实际问题中的应用。 在实际操作中，作者使用OpenCV的findContours函数来检测染色体边缘，并结合图像分析技巧得出46个染色体的结论。然而，由于图像边缘可能包含最大轮廓线，导致计数稍有误差，作者认为正确的染色体个数应该是46个。 这篇论文不仅展示了数字图像处理的基本技术，如频域变换、噪声去除、图像增强和染色体检测，还体现了理论与实践相结合的方法论，以及在具体问题中灵活运用算法解决问题的能力。通过这些项目，学生深化了对图像处理理论的理解，并提高了实际操作技能。