本次小作业是针对2019年春季学期的《数字图像处理》课程设计,主要包含四个部分:直方图均衡化、空间域滤波复原、快速傅里叶变换(FFT)以及相关性匹配。以下是各部分的详细知识点: 1. 直方图均衡化: - 任务要求学生对灰度和彩色图像分别进行直方图均衡化处理,目的是提高图像对比度,使图像细节更加清晰。学生需要理解并应用空间域图像增强的方法,对灰度图像histeq1.jpg至histeq4.jpg,以及彩色图像histeqColor.jpg进行操作,并分析在RGB和HSI颜色空间下的差异。 2. 空间域滤波复原: - 该部分要求学生利用7x7的算术均值滤波器、几何均值滤波器以及自适应滤波器对图像进行降噪处理。通过对ckt_salt_pep.tif以及其他至少20张图像(包括灰度和彩色)的滤波,学生将学习滤波器对图像质量的影响和选择合适的滤波器的重要性。 3. FFT变换: - FFT是核心内容之一,学生需对输入图像如fft.tif进行快速傅里叶变换,然后通过逆变换恢复原始图像。这涉及到频率域分析和图像重建,通过实际操作,学生能理解信号频谱的特征及其在图像处理中的应用。 4. 相关性匹配: - 在这个部分,学生将应用快速傅里叶变换进行相关性匹配,找出感兴趣物体的区域。例如,通过匹配操作,可以识别和定位图像中的特定模式或特征,这对于目标检测和图像分析至关重要。学生需要提供示例图像以展示匹配结果。 在完成这些实验时,学生需要编写清晰的程序源代码,包括编译步骤和运行指南,以便助教能够顺利地验证代码的正确性和有效性。同时,强调实验过程中不能直接调用现成库函数,需要自己实现相关功能。小组合作时,确保每个成员负责不同的任务,其中至少一人选择FFT变换作为研究对象,所有成员的小作业需集成到一个演示界面中,图像数量至少20张,以展示丰富的实践效果。 通过这次作业,学生不仅会深化对数字图像处理基础理论的理解,还会提升编程技能,以及对图像处理算法的实际操作能力。
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