本实验旨在通过编程实践，教授学生基本的图像处理技术，包括但不限于灰度化、二值化及滤波等操作，为后续深入学习计算机视觉打下坚实的基础。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学领域，涵盖了图像处理、模式识别及人工智能等多个学科范畴。在本实验里，我们将接触到计算机视觉的基础部分——即图像基础处理技术，它通常包括获取、存储、显示、传输和分析等步骤。
首先，在进行任何操作之前必须先获得数字图像。这一步骤涉及使用摄像头或扫描仪将现实场景转换为可以被电脑解析的格式，并且这些设备需要具备足够的分辨率与感光能力来捕捉细节丰富的影像资料。
然后，是关于如何存储获取到的数据。在计算机内部，一张图片会被表示成一个像素矩阵，并以特定的颜色空间和位深度（例如RGB或灰度）记录下来；同时为了节省存储空间，还会采用诸如JPEG、PNG及BMP等压缩格式来保存图像文件。
接下来的环节是如何将这些数字信息展示给人类观察者。这包括调整分辨率、校准色彩以及优化亮度等一系列操作以确保无论是在何种显示装置上都能呈现最佳效果。
随后则是关于如何通过网络或其它媒介传输影像资料到另一端设备的过程，通常会利用压缩技术减少数据量，并使用HTTP、FTP和DICOM等协议来保证信息的顺利传递。
最后但同样重要的是图像分析环节。这项任务旨在从原始图片中提取有用的信息并进行深入研究；这可能包括去噪处理、对比度增强、几何变换或特征抽取等多种操作，以便于后续的应用开发如物体识别、跟踪及场景解析等复杂视觉任务的基础构建工作。
在实验过程中还会用到一些专业的图像编辑软件比如MATLAB, OpenCV和Pillow等等来帮助我们更高效地完成各种复杂的处理步骤。通过这些工具的辅助学习体验可以让我们掌握更多关于计算机视觉领域的知识和技术能力，为将来从事相关领域的工作打下坚实的基础。
5星
