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;项目描述
项目名称：图像视觉分析与增强工具箱
本项目旨在通过实践本章所学的人工智能视觉算法基础知识，让学生亲手搭建一个简易的图像处理工具箱。该工具箱将涵盖图像增强（灰度变换、直方图均衡化）、图像去噪（均值、高斯、中值滤波）以及图像分割与边缘检测（阈值分割、Canny边缘检测）等核心功能。学生将学会如何针对不同图像问题选择合适的算法，并调整参数以达到最佳效果，从而初步掌握图像处理的实际应用。;项目分析
(1)需求分解：项目分解为三个主要任务，每个任务对应一类图像处理技术。
①任务一：图像增强：聚焦于改善图像亮度、对比度。
②任务二：图像去噪：聚焦于识别和去除不同类型的噪声。
③任务三：图像分割与边缘提取：聚焦于识别和分离图像中的目标区域和边界。;任务3-1图像增强技术综合应用;任务规划
;任务实施
;1.代码运行:脚本应能顺利运行，并依次弹出图像和直方图窗口。
2.视觉效果:
①线性拉伸后的图像应对比度更高，灰度范围更广。
②对数变换后的图像应增强了暗部细节。
③伽马校正后的图像（gamma1）应整体变亮。
④直方图均衡化后的图像应对比度明显提升，且其直方图应趋向于均匀分布。;3.直方图对比:通过比较原始图像和处理后图像的直方图，观察灰度分布的变化。例如，低对比度图像的直方图集中在狭窄区域，均衡化后应更分散。
4.验证语句:脚本运行后，线性拉伸图像的灰度直方图被拉伸至0-255全范围，对比度显著增强。对数变换和伽马校正（gamma=0.6）图像在暗部细节上有所改善。直方图均衡化图像的对比度最佳，且其直方图分布最均匀，验证了这些增强方法对低对比度图像的修复效果。
;THANKS!
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