数字图像处理系统

####1. 项目简介 实验项目主要包括两大模块：数字图像的基础处理和图像风格的快速转换。系统对具体的图片进行处理，可以实现诸如图像增强、边缘提取、几何变换、图像融合等基础功能。此外，通过引入深度学习神经网络，系统基于TensorFlow Slim实现了图像风格的快速迁移。

####2. 环境配置

• Windows 10
• Python 3.9.1
• Tensorflow 2.5.0
• Numpy 1.19.5
• Python-opencv 4.5.5
• Matplotlib 3.2.1
• VSCode 1.66

####3. 项目框架

• StyleMigration_Paper：图像风格快速迁移项目报告（含改进方法和实验效果结图）
• /Output_Image：实验截图合集
• /EdgeDetection：边缘检测
• /FrequencyDomainProcessing：图像增强--频域处理
• /SpatialProcessing：图像增强--空域处理
• /GeometricTransformation：几何变换
• /ImageNoise：图像噪声
• /ImageOperation：图像运算
• /MorphologicalProcessing：形态学处理
• /ThresholdSegmentation：阈值分割
• /StyleMigration：图像风格迁移
• ../img：原始图片
• ../code：源码文件
• ../result：实验结果

####4. 项目分工 实验源码：李尔牧云 项目文档：李尔牧云、方斯琦
图片风格迁移实验报告：方斯琦、韩佳琦