1.对图象进行二维FFT变换，得到图象的幅度谱信息，分析图像的空间域信息与图像的二维频谱信息之间的关系。 2.利用FIR滤波器对图像信号进行二维滤波。FIR滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、sobel边缘检测滤波器等。对比各种滤波器的效果（空域对比、频域对比）。 3.如果对细节丰富的图象直接降采样，可能导致采样后的图象频谱混叠，如何避免频谱混叠？通过编程实验来分析原因，并寻找解决方法，给出结论。 4.图象包括灰度图像和彩色图象。设计报告格式要规范，要明确阐述研究方案、实现的原理、方法、步骤，实验数据要能充分说明本研究方案的正确性、先进性。

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本实验报告旨在介绍遥感数字图像校正的基本方法和步骤，具体包括辐射定标、大气校正和几何校正。本实验使用软件ENVI 5.0版本作为平台进行实验，以校正一幅遥感数字图像为例。 在实验目的方面，本实验旨在： 1.进行辐射定标，将数字图像中的原始数据转换为能量单位。 2.进行大气校正，消除大气的影响，使得数字图像能够更加准确地反映地面的信息。 3.进行几何校正，校正数字图像的几何形态，使得数字图像在空间上更加准确地对应地面。 在实验内容方面，本实验分为以下三个步骤： 1.进行FLAASH校正，使用FLAASH算法进行辐射定标，将数字图像中的原始数据转换为辐射亮度温度，消除仪器响应的影响。 2.进行大气校正，使用MODTRAN模型对数字图像进行大气校正，消除大气的影响，得到真实的地表反射率。 3.进行几何校正，进行数字图像的投影和重采样，使得数字图像能够更加准确地对应地面的实际情况。 在实验数据和平台方面，本实验使用软件ENVI 5.0版本作为平台进行实验，并以一幅遥感数字图像为实验数据。实验数据包括原始数字图像和校正后的数字图像。

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 使用 Python 实现对手写数字的识别工作，通过使用 windows 上的画图软件绘制一个大小是 28x28 像素的数字图像，图像的背景色是黑色，数字的颜色是白色，将该绘制的图像作为输入，经过训练好的模型识别所画的数字。 手写数字的识别可以分成两大板块：一、手写数字模型的训练；二、手写数字的识别。其中最为关键的环节是手写数字模型的训练。本次选取使用的模型是多元线性回归模型。手写数字有 10 中，分别是 0~9，所以可以将该问题视为一个多分类问题。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125389873

灰度和彩色图像处理，word版本 可编辑，附分析与总结 读取二进制文件lab3prob4,文件的尺寸是435*580，图像数据类型为‘uint8’，（1）读取并显示图像，colormap设置为gray；（2）重新显示（1）中图像，colormap设置为HSV； （3）自己尝试定义一个新的colormap，幅度值的变化范围为[0 255]。 分别读取二进制文件lab3prob3r, lab3prob3g, lab3prob3b, 图像数据类型为‘uint8’，图像的尺寸是1024*1024，（1）合并RGB三通道，并显示图像；（2）对RGB三个通道分别进行灰度线性处理，实现三个通道的灰度值均值为140,均方差为60，然后再合并显示图像；（3）把RGB颜色模型转换到HSV颜色模型，对V分量进行线性变换实现均值为140,均方差为60，然后显示新的图像；（4）比较（2）和（4）中图像，进行简单分析和说明； 创建如下图1所示图像，一个圆为红色，一个圆为蓝色，另外一个圆为绿色，圆的半径为100。（1）组建一个RGB图使其显示如下颜色，B的中心坐标（400,375），G的中心坐标（300,420）,R的中心坐标（300,300）；（2）分别使R,G,B中的一个值为0.5 （原来为1，单位化后的值范围（0-1）），并显示得到的图的颜色；（3）创建如图2所示的颜色盘（中心坐标（100,100）），半径为100；（提示使计算在HIS空间，然后利用HSV2rgb转化）；

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传统的字符分割方法一般针对单行车牌，本文提出一种针对单行和双行两种结构的车牌字符分割方法。首先进行图像预处理，减少噪声及环境干扰。将车牌图像分为两部分，对前两个字符的部分先垂直投影，再结合先验知识判断进而准确分割；对后五个字符的部分用垂直投影法确定动态阈值并结合连通域分析进行字符分割。实验结果表明，该方法同时适用于单双行结构车牌，对字符粘连断裂的情况也能很好的分割。