数字图像处理试题与知识点概览
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"这是一份关于数字图像处理的试卷,包含多项选择题,涉及图像信息量、灰度直方图、图像处理算法、彩色模型、图像平滑与锐化、边缘检测、图像压缩、图像复原、图像对比度等多个方面的知识。" 1. 图像信息量:图像的信息量与其灰度级的数量有关。如果灰度范围在[0, 255],通常对应8位的灰度图像,因此有2^8=256个可能的灰度级,信息量为8比特。 2. 图像与灰度直方图:图像的灰度直方图反映了像素灰度级的分布情况,是一种统计表现,通常是一个灰度级对应一个累积频率,因此是“多对一”的关系。 3. 图像锐化处理:锐化处理旨在增强图像的边缘和细节,如梯度锐化、拉普拉斯增强等,而低通滤波和平滑处理是模糊图像,中值滤波常用于去除噪声。 4. 点处理算法:点处理是对每个像素独立进行操作,如二值化,即将图像转换为黑白两色;而梯度锐化、傅立叶变换等则涉及邻域像素。 5. 彩色模型:计算机显示器主要使用RGB(红绿蓝)模型来表示颜色,而CMY或CMYK用于印刷,HSI和HSV是色彩空间的另一种表示方式。 6. 图像平滑处理:图像平滑处理旨在减少噪声,中值滤波是一种有效的噪声去除方法。 7. 边缘检测:模板[-1, -1]可以检测垂直方向的边缘,因为它对垂直方向的变化敏感。 8. 图像压缩比:原始数据量与压缩后数据量的比率,100*100像素,8bit/像素,总数据量为10000字节,压缩后为40000bit,约等于5000字节,压缩比为2:1。 9. 维纳滤波器:主要用于图像复原,结合噪声统计特性恢复图像。 10. 图像灰度方差:灰度方差反映了图像的对比度,即像素灰度值的分散程度。 11. 局部处理:灰度线性变换和二值化是局部处理,傅立叶变换是全局处理,中值滤波既可以视为局部也可视为全局。 12. 数字图像处理内容:不包括数字图像存储,包括图像数字化、增强、分割等。 13. 灰度转二值图像命令:在MATLAB中,将灰度图像转换为二值图像的命令是`im2bw`。 14. 形态学处理:包括腐蚀、膨胀、开闭运算等,用于处理图像的形状和结构。 15. 方向链码与曲线长度:方向链码12345表示曲线沿着顺时针方向连续变化,长度通常是曲线转折点的数量,这里是5。 16. 图像边缘检测算子:算子的选择对抗噪声能力有很大影响,例如Canny算子、Sobel算子等具有较好的抗噪性能。 这些题目涵盖了数字图像处理的基础概念和技术,包括图像的基本属性、处理方法、色彩表示、数据压缩以及图像分析等方面的知识。理解和掌握这些内容对于深入学习数字图像处理至关重要。
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