数字图像处理技术

1. 5-1
   原理认知概念识别　原理解释　参数观察

   图像数字化原理与实践

   本实验通过交互式操作,深入理解图像从模拟到数字的转换过程。学习采样、量化等核心概念,掌握分辨率、色深对图像质量的影响。

   约 8 分钟 图像数字化与处理工程
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2. 5-2
   原理认知概念识别　原理解释　参数观察

   图像增强技术体验

   探索图像增强的多种技术手段,包括直方图均衡化、对比度调整、锐化等。通过实时参数调节,理解各种增强算法的原理与应用场景。

   约 7 分钟 图像增强与美化处理
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3. 5-3
   操作训练工具使用　参数调节　结果检验

   图像滤波与降噪处理

   深入学习图像噪声的类型与特点,掌握各种滤波算法的原理。通过对比实验,理解不同滤波器在保留细节与去除噪声之间的权衡。

   约 7 分钟 图像降噪与预处理工程
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4. 5-4
   操作训练工具使用　参数调节　结果检验

   边缘检测与特征提取

   学习计算机视觉中的基础技术——边缘检测。理解梯度、方向等概念,掌握经典边缘检测算子的原理与应用。

   约 8 分钟 计算机视觉与图像分析
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5. 5-5
   综合应用方案设计　多技术统筹　问题解决

   图像分割与目标识别

   探索将图像划分为有意义区域的技术,学习阈值分割、区域生长、聚类等经典方法。体验深度学习在语义分割中的强大能力。

   约 9 分钟 图像分割与目标检测
   未开始
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6. 5-6
   创新拓展/价值反思创新迁移　价值判断　伦理反思

   图像修复与智能美化

   学习图像修复技术,包括去除划痕、填补缺失区域等。体验AI驱动的智能美化功能,如人像美颜、风格迁移等前沿应用。

   约 8 分钟 图像修复与美颜应用
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每个实验正常完成共 24 步，满分 100 分。达成要求与评分规则见全链路认知。