数字图像处理试题与解析

"这是一份关于数字图像处理的试卷及答案，包含填空题、名词解释等题目，涉及图像处理的基础概念和算法。" 详细知识点解释： 1. 图像与灰度直方图间的对应关系：图像中的每个像素点对应灰度直方图中的一个灰度级，但一个灰度级可能对应图像中多个像素点，因此是多对一的关系。 2. 点处理算法：点处理算法是对图像中的每个像素点单独进行操作，例如二值化，将像素值设置为0或1，以实现图像的黑白化；而梯度锐化、傅立叶变换、中值滤波则是线性或非线性的空间滤波，涉及到像素邻域的操作。 3. HSI模型：HSI模型将彩色图像分解为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)三个分量，其中亮度与颜色信息分离，便于处理，且更符合人类视觉感知。 4. 直方图操作：对灰度图像的直方图进行奇偶项替换，会改变图像的灰度分布，导致整体亮度增加，但由于相邻灰度级之间的差异减小，对比度降低。 5. MATLAB函数`fspecial`：该函数用于创建自定义滤波器模板，包括平均滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波、普列维特(Prewitt)滤波、索贝尔(Sobel)滤波和锐化滤波。 6. 边缘检测Sobel算子：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，其模板用于计算图像中每个像素点的梯度，从而检测边缘。 7. 4-链码与形状数：4-链码用于描述图像中物体的边界，形状数是链码的一种统计特性，可以反映边界形状。 8. 量化器在数据编码中的作用：量化器在源数据编码中用于将连续的信号转换为离散的信号，减少心理视觉冗余，提高压缩效率。 9. MPEG4编码技术：MPEG4标准采用离散余弦变换(DCT)等技术进行视频编码，同时引入了小波变换以进一步提升压缩性能。 10. 图像增强与复原的区别：图像增强主要关注改善图像的视觉效果，而图像复原旨在恢复图像的真实信息，通常需要已知图像退化的过程和模型。 11. 数字图像：数字图像由像素矩阵构成，每个像素代表图像的一个特定区域，并拥有特定的数值（灰度级或色彩值）。 12. 数字图像处理：利用计算机技术对图像进行操作，如增强、分割、识别等，以达到改善质量或提取有用信息的目的。 13. 灰度直方图：反映了图像中不同灰度级像素出现的频次，是分析图像统计特性的基础。 14. 中值滤波：中值滤波器通过取窗口内像素的中值来去除噪声，特别适用于去除椒盐噪声。 15. 邻域与4-邻域：邻域指的是像素的相邻像素集合，4-邻域包括一个像素的上、下、左、右四个相邻像素。 16. 直方图均衡化：通过对原始图像的灰度变换，使得新图像的直方图更加均匀，提升图像的整体对比度，是图像增强的一种常见方法。