在本项目“数字图像处理作业”中，我们主要探讨了三个关键知识点：中值滤波、直方图均衡化和图像边缘检测。这些都是数字图像处理领域的重要技术，用于改善图像质量，提取特征以及分析图像内容。
**中值滤波**是一种非线性的滤波方法，主要用于消除图像噪声。在MATLAB中实现时，我们通常会选择一个滤波窗口（如3x3或5x5），然后用该窗口内像素的中值替换中心像素的值。这种方法对于椒盐噪声和斑点噪声有很好的去除效果，因为它可以保留边缘细节，同时平滑噪声。中值滤波器的工作原理是基于排序，而非加权平均，因此它能有效抵抗局部噪声的影响。
**直方图均衡化**是一种增强图像对比度的技术。图像的直方图反映了像素强度分布，通过改变像素的灰度级，可以使得整体直方图更加均匀，从而提高图像的视觉效果。在MATLAB中，我们可以使用`histeq`函数来实现这一过程。直方图均衡化特别适用于那些原始直方图集中在少数灰度级的图像，它可以将图像的动态范围扩展到整个灰度级，使图像看起来更亮且细节更明显。
**图像边缘检测**是寻找图像中亮度变化剧烈的地方，这些地方通常对应着物体的边界。MATLAB提供了多种经典的边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子和Prewitt算子等。Canny算法是一种多级边缘检测方法，包括高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制和双阈值检测等步骤，它既能保证边缘的精确性，又能避免虚假边缘的产生。
在这个作业中，除了源代码实现，还包含了Word电子档的作业报告，这表明可能详细阐述了每一步操作的原理、实现过程以及实验结果的分析。通过阅读报告，你可以深入了解每种处理方法对图像的影响，以及它们在实际应用中的优缺点。
总结来说，这个“数字图像处理作业”涵盖了图像处理的基本流程，从噪声消除到对比度提升，再到特征提取，都是图像分析与处理的重要步骤。学习并掌握这些技术，对于理解图像处理的全貌以及解决实际问题具有重要意义。
