一、实验目的编程环境配置：在Python编程环境下，安装常见图像处理库（OpenCV）了解图像不同的文件存储格式；理解并掌握数字图像的基本操作；熟练掌握查看图像信息，图像灰度化的方法；熟练掌握帧差法的使用二、实验内容1.编程环境配置：在Python编程环境下，安装图像处理库（OpenCV）模块。2.在计算机的图画软件中创建一幅图像，分别存储为BMP、GIF、JPEG和TIFF格式的图像文

在空域增强方面，运用Sobel算子验证了一阶微分对边缘特征的强化效果，理解了梯度计算如何提升图像锐度与细节表现；通过直方图均衡化实践，直观体会到像素灰度重分布对医学图像对比度的改善机制，尤其在处理低对比X光片时，均衡化使骨骼纹理显著清晰。在频域处理中，傅里叶变换与低通滤波的实现让我认识到频域分离对图像平滑与噪声抑制的作用，频谱图对比揭示了高低频分量与图像特征的关联性。频域滤波中截止频率的选择直接影

总体来说，蚁群算法为求解TSP提供了一种生物启发式的解决方案，通过不断迭代实现路径的优化。算法性能分析可以通过对不同规模的问题（例如10、20、100个城市）进行实验，记录每个规模下的收敛速度和最优路径长度。一般来说，问题规模增大时，收敛速度会减慢，且需要更多的蚂蚁数量和迭代次数才能找到接近最优的解。熟悉和掌握蚁群算法的原理、流程和信息素更新策略，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响

Mermaid：代码化图表绘制工具指南 Mermaid是一款基于JavaScript的开源工具，允许用户通过编写代码来生成各种图表（如流程图、时序图等）。其核心优势包括： 高效性：无需拖拽操作，通过简洁代码即可生成图表 兼容性：支持主流平台（VS Code、GitHub等），可无缝嵌入Markdown文档 多样性：支持流程图、时序图、类图等多种图表类型 使用方式： 流程图：graph TD定义方向

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。A*算法是一种启发式搜索算法，它使用启发式函数来估计从当前节点到目标节点的最短路径。在TSP问题中，我使用欧几里得距离作为启发式函数。旅行商问题让大家认识到了启发式算法如A*算法在解决路径优化问题时的高效性，它通过启发式评估来减少搜索空间，提高求解速度。请用启发式算法，如A*切法求解.使用Pyth

在本次实验中，我们使用了BP神经网络（反向传播网络）和卷积神经网络（CNN）分别对MNIST手写数字数据集进行了分类任务。BP网络在浅层结构下分类效果一般，容易出现过拟合，需要较长训练时间才能达到较好效果。而CNN在处理图像数据方面具有明显优势，通过卷积层提取局部特征、池化层缩小特征尺寸，模型学习到更多图像的空间信息，提高了分类准确度。实验结果显示，CNN在MNIST分类任务中明显优于BP网络，体

旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。A*算法是一种启发式搜索算法，它使用启发式函数来估计从当前节点到目标节点的最短路径。在TSP问题中，我使用欧几里得距离作为启发式函数。旅行商问题让大家认识到了启发式算法如A*算法在解决路径优化问题时的高效性，它通过启发式评估来减少搜索空间，提高求解速度。请用启发式算法，如A*切法求解.使用Pyth

本次实验内容为：综合应用-区域生长算法提取感兴趣区域通过手动设置初始种子点，利用区域生长算法得到脑部区域，这在医学领域可以辅助医生进行医疗诊断。案例描述：区域生长算法常用于提取图像中的感兴趣目标区域，为后续图像分析做准备。本案例采用区域生长算法提取医学图像中的人的脑部区域。案例数据：数据为1张人脑图片brain.jpg。案例步骤参考：（1）导入包；（2）读入图片srclmg(单通道灰度图);（3

在本次实验中，我们使用了BP神经网络（反向传播网络）和卷积神经网络（CNN）分别对MNIST手写数字数据集进行了分类任务。BP网络在浅层结构下分类效果一般，容易出现过拟合，需要较长训练时间才能达到较好效果。而CNN在处理图像数据方面具有明显优势，通过卷积层提取局部特征、池化层缩小特征尺寸，模型学习到更多图像的空间信息，提高了分类准确度。实验结果显示，CNN在MNIST分类任务中明显优于BP网络，体