数字图像处理期末大作业.doc

【数字图像处理期末大作业】涉及的关键知识点包括： 1. **图像预处理**：图像预处理是数字图像处理的重要步骤，主要包括平滑处理和边缘检测。在这个案例中，使用了高斯滤波器（方差为1）进行平滑，以去除图像中的噪声。接着，应用拉普拉斯变换检测边缘，它是通过对图像进行傅里叶变换，与高斯核相乘，再进行傅里叶逆变换得到的。 2. **边缘检测**：边缘检测是图像分析的关键步骤，能够突出图像的重要特征。实验中使用了Prewitt梯度算子，这是一种一阶微分算子，能够检测图像的水平、垂直和两个斜向边缘。通过这四个方向的掩模对图像进行卷积，得到不同方向的边缘，再将这些边缘叠加得到总边缘。 3. **二值化**：二值化是将图像转化为黑白两色的过程，常用于简化图像并突出关键结构。在本案例中，采用了循环方式确定全局阈值，即以图像平均值为初始阈值，通过比较两部分的平均值不断调整，直到阈值变化小于0.5时停止，得到最终的二值化图像。 4. **Hough变换**：Hough变换是一种用于检测直线和曲线（如圆）的数学技术。在检测圆的过程中，Hough变换将图像空间的圆转换为参数空间（a, b, r）中的点。每个圆心坐标(x, y)对应参数空间中的一条三维曲线，这些曲线在特定r值下相交，代表图像中的一个圆。通过寻找参数空间中的峰值，可以确定圆的中心坐标和半径，进而检测到图像中的圆。 5. **图像增强**：通过将Hough变换检测到的圆叠加到原始图像上，可以增强图像的边缘，使得圆形特征更加明显，有助于后续的分析和识别。 这个作业要求学生实现整个图像处理流程，包括编写代码和撰写报告，全面检验了学生对数字图像处理理论和技术的理解和应用能力。在实际操作中，还需要考虑优化算法性能，例如通过调整参数来提高检测精度，以及处理不同复杂度的图像等挑战。