数字图像处理课程设计报告，完整实验报告附源码

一、实验要求 利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、准备一张风景图片。 3、利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑，实现美颜功能。 5、利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。 撰写实验报告，将上述处理的原理与处理流程进行介绍；保存上述每一步的结果图像，并附加在实验报告中；最终对处理结果进行分析，并附加程序。 二、实验环境 解释器：Python3.9、开发环境：PyCharm 图像增强使用自适应直方图均衡化操作。 因为原始图像为RGB彩色图像，直接使用直方图均衡化操作后会使颜色失真，故先将原始图像转化到HSI空间，对其中I通道（亮度）进行直方图均衡化，再转回RGB空间 在数字图像处理领域，本次课程设计涵盖了多个关键知识点，包括图像增强、美颜处理、背景虚化、图像二值化以及人像迁移。下面将详细阐述这些技术的原理和实现过程。 1. **图像增强**：图像增强是通过改变图像的局部特性来改善图像视觉效果的过程。在本设计中，采用了自适应直方图均衡化，这种方法能够根据图像局部区域的特性调整直方图，提高对比度，特别是在低对比度图像中。将RGB图像转换到HSI空间，因为在HSI空间中，I通道代表亮度，对其进行直方图均衡化不会影响颜色信息。然后，再转换回RGB空间，以保持色彩的真实性，同时增强图像的亮度。 2. **实现美颜功能**：美颜处理通常涉及到皮肤平滑和颜色校正。在本设计中，采用了双边滤波器来平滑皮肤，减少皱纹和色斑。双边滤波器结合了空间和颜色信息，既能平滑皮肤又不破坏边缘，同时保留了人脸细节。在HSV色域中进行肤色检测，选择合适的阈值将非皮肤区域排除在外，确保只对皮肤进行处理。 3. **背景虚化**：背景虚化是一种模拟相机深度效果的技术，通常通过模糊背景来突出前景。在这里，使用了均值滤波器对风景图片进行处理，以降低其细节，从而达到虚化效果。为了与人像合成，还需要调整风景图片的尺寸，使其与人像尺寸一致。 4. **图像二值化**：二值化是将图像转换为黑白图像的过程，将像素值分为两个级别，例如0和1。在本设计中，通过比较像素值与背景色的相似度来进行二值化，将背景部分标记为1，其余部分标记为0。另一种方法是通过图像减法，将原始图像与纯色背景图像相减，得到的绝对值图像可以更准确地识别背景像素。 5. **人像迁移**：人像迁移是将人像从一个背景中移出并放置在另一个背景中的技术。在此设计中，首先利用二值图像确定人像区域，然后将风景图片中对应区域的像素置为黑色，最后将处理后的人像与修改后的风景图合并，实现人像的无缝移植。 实验结果的分析应考虑图像质量的提升，比如对比度是否增强，美颜效果是否自然，背景虚化是否成功，以及人像迁移的融合程度。同时，代码的效率和可读性也是评估的重要标准。在撰写实验报告时，需要详尽地描述每一步骤的原理，展示处理过程的图片，并提供源代码以供参考。 这个课程设计项目深入实践了数字图像处理中的多个关键技术，对于理解和掌握图像处理算法有着极大的帮助。通过实际操作，学生可以更好地理解这些理论概念，并具备处理真实世界图像问题的能力。