1) 基础实验：
将《数字图像处理课》与VC++、Matlab等软件开发环境结合起来，实现图像处理的各种基本算法：图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码等。
2) 应用实验：
基于硬件知识的数字图像处理技术的实现：数据实时采集、DSPs硬件平台上进行各种图像处理、分析及目标特征的识别。
3) 综合实验或专题实验：
基于多传感器的图像数据融合技术。
### 北航图像处理课程实验知识点总结
#### 一、基础实验
在北航的图像处理课程中，基础实验部分主要是结合《数字图像处理课》的内容与VC++、Matlab等软件开发环境来实现图像处理的基本算法。这些算法包括但不限于：
- **图像变换**：例如傅立叶变换（Fourier Transform）、离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）等，用于分析图像的频率特性。
- **图像增强**：通过调整图像的对比度、亮度或者采用滤波器等方式来提高图像的质量。
- **图像恢复**：处理噪声污染或者模糊等问题，恢复图像原本的清晰度。
- **图像编码**：如JPEG编码等压缩技术，减少图像存储空间的需求。
#### 二、应用实验
这部分实验更侧重于实际应用场景中的图像处理技术实现，具体包括：
- **数据实时采集**：利用摄像头等设备获取图像数据，并对其进行实时处理。
- **DSPs硬件平台上的图像处理**：在数字信号处理器(Digital Signal Processor, DSP)上运行图像处理算法，提高处理速度和效率。
- **目标特征识别**：通过对图像中的特定对象进行检测和识别，实现自动化处理。
#### 三、综合实验或专题实验
这一部分涉及到更高级别的图像处理技术，比如基于多传感器的图像数据融合技术，主要关注以下方面：
- **多传感器图像数据融合**：通过集成不同传感器的数据，提高图像信息的质量和可靠性。
- **复杂环境下的图像处理**：例如，在复杂光照条件下的目标检测和识别。
### 实验细节说明
接下来，我们将对实验的具体内容进行更详细的介绍：
1. **Matlab的基本使用**：
- `imread(filename, fmt)`：读取指定格式的图像文件。
- `imwrite(A, filename, fmt)`：保存图像到指定格式的文件。
- `imshow(I, n)`：显示图像。
2. **BMP文件结构解析**：
- BMP文件的基本结构解析。
- BMP文件的存储格式说明。
- 使用MFC框架进行BMP文件的操作示例。
3. **二维Fourier变换任务**：
- 对图像进行二维傅立叶变换，观察变换前后图像的差异。
- 选择一张图像进行快速傅立叶变换（FFT），并比较变换前后的图像特征。
4. **图像边缘检测**：
- 选择一种边缘检测算法，如Sobel算子，对图像进行边缘检测处理。
- 比较处理前后图像的效果。
5. **图像实时采集**：
- 使用摄像头或其他图像采集设备实时捕获图像数据。
- 在Matlab中处理这些数据。
6. **DSPs上的实时图像处理**：
- 使用TI ADSP等DSP平台进行图像处理，重点介绍如何利用DMA技术提高图像处理速度。
7. **图像纹理分析**：
- 分析图像的纹理特征，如纹理方向、纹理密度等。
- 选择一种方法对图像进行纹理分析。
8. **目标远距离识别实验**：
- 针对远距离目标进行识别实验，探讨在远距离情况下如何准确识别目标。
以上实验内容不仅涵盖了图像处理的基础知识，还涉及到了实际应用中的关键技术。通过对这些实验的学习和实践，学生能够全面掌握图像处理的相关理论和技术，为后续的深入研究打下坚实的基础。
