数字图像处理课程设计.pdf
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简介：
《数字图像处理课程设计》是一份综合性的学习资料，涵盖数字图像处理的基本理论与实践操作。本书通过详细的案例分析和项目设计，帮助读者深入理解并掌握各种先进的数字图像处理技术及其应用。适合高校相关专业师生及对图像处理感兴趣的技术人员参考使用。
数字图像处理课程设计主要涵盖以下知识点：图像去雾、直方图均衡化、图像增强、HSI模型及基于暗原色先验的去雾算法。
1. **图像去雾**：在雾天拍摄的照片由于大气散射，对比度低且模糊。其目标是恢复照片的真实色彩和清晰度，模拟无雾霾条件下的效果。
2. **直方图均衡化**：一种常用的增强方法，用于改善图像的亮度分布不均问题。通过调整像素灰度值使其更加均匀来提升视觉效果。具体步骤包括计算原图像的累积分布函数，并利用该函数将旧灰度级映射到新级别上。
3. **图像增强**：针对因噪声或其它因素造成的模糊，采用各种技术提高清晰度，比如滤波和锐化等方法除了直方图均衡化之外还有其他手段可以使用。
4. **HSI模型转换**：处理彩色图片时经常要从RGB模式转为HSI（色调、饱和度、亮度）模式。分析亮度分量的分布有助于更有效地进行图像调整。
5. **局部直方图均衡化**：针对特定区域执行，以增强细节对比度和可见性。
6. **基于暗原色先验理论的去雾方法**：假设在雾霾条件下某些像素保持不变（即“暗”），通过分析这些值可以估算出大气光，并据此恢复图像清晰度。
7. **直方图均衡化数学原理**：离散处理中，利用频数近似概率计算累积分布函数并反变换得到新的灰度级，使增强后的图像直方图接近均匀。
实践中涉及预处理、特征提取和复原等步骤。课程设计要求学生先通过直方图均衡化提升对比度，然后参考文献研究去雾算法（可能包括基于暗色像素的），最后评估不同方法的效果以检验其有效性。这不仅考验理论知识还考察实际操作能力和分析能力，是学习数字图像处理的关键部分。
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