一、课程背景
数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。
正因为图像处理在社会生活中有着越来越重要的作用，这也就体现了我们学习这门课程的必要性。而通过课程的学习可以让我们掌握一些图像处理的初步技术，从而为今后在图像处理的学习方面打下了基础。
二、课程选题
由于老师并没有做出规定去做哪一道题目，这给了我们很大程度上的自主性。我根据自身的情况和能力，选择了经典的几种边缘检测算子的特点的比较这个题目，和图象的平移和镜像，又因为在计算机图形学这门课中有讲到图片相加的具体程序，在这里图简单做一下颜色取反。通过对这些算法的编写，更加深入地了解了图像处理的过程，并且也在一定程度上提高了自己的编程能力。
边缘检测技术是所有基于边界分割的图像分析方法的第一步，首先检测出图像局部特性的不连续性，再将它们连成边界，这些边界把图像分成不同的区域，检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析。为了得到较好的边缘效果，现在已经有了很多的边缘检测算法以及一些边缘检测算子的改进算法。但各算子有自己的优缺点和适用领域。基于以上理由，在此对学到的一些一些经典边缘检测算子进行实际编程验证，以便实际应用中更好地发挥其长处。
