2022年数字图像处理复习指南及试题解析

本复习资料涵盖了数字图像处理的基础理论和实践技能，适合于2022年相关课程的学习和复习。主要内容包括： 1. 单项选择题部分： - 提供了关于图像基本概念的考察，如灰度级图像的信息量计算（信息量与灰度范围成对数关系，所以答案是d.8），图象与灰度直方图的关系（通常是一对多关系，因为一个灰度值可以对应多个像素，答案是c.一对多）。 - 局部处理与点处理的区别，例如中值滤波是局部处理（用于噪声去除，答案是d.中值滤波），而梯度锐化是点处理（只作用于像素点，答案是a.梯度锐化）。 - 图像处理技术的应用，如图象平滑处理（如中值滤波能有效抗噪，答案是c.中值滤波），边缘检测算子性能比较（Laplacian算子抗噪性能最好，答案是d.Laplacian算子）。 - 边缘检测算子的方向敏感性，如［-11］模板检测的是水平边缘（答案是a.水平）。 - 二值图象中分支点的连接数（分支点即交叉点，连接数为3，答案是d.3）。 - 图像压缩中的霍夫曼编码，压缩比计算（100x100像元的图象，8bit表示每个像素，压缩比4:1，答案是c.4:1）。 2. 填空题： - 提及图像锐化的不同实现方式，可能是指频域处理（与空间域锐化并存）。 - 常见的图像邻域类型，如邻域矩阵（邻域像素集合）和结构元素（用于滤波操作）。 - 直方图修正方法，可能指的是直方图均衡化和直方图匹配。 - 内插法，如最近邻插值、双线性插值和三次样条插值等。 - 纹理分析方法，分为统计分析（基于像素值的统计特性）和结构分析（关注局部形状和空间布局）。 - 低通滤波的作用，抑制高频成分（噪声）以获得平滑图像，同时保留低频信号（细节）。 - Sobel算子，一种边缘检测算子，对应模板形式可能涉及两个方向的差异，如水平和垂直方向。 3. 名词解释： - 数字图像：数字化的光学或物理图像，由像素组成，每个像素包含亮度或颜色信息。 - 图像锐化：通过增加图像的边缘对比度来突出图像细节的过程。 - 灰度共生矩阵：用于纹理分析的统计方法，研究相邻像素灰度级别的联合概率分布。 - 细化：图像处理中的一种细化过程，常用于边缘检测后的细化边缘表示。 - 无失真编码：编码过程中保持原始图像的视觉信息不变，但减小数据量的编码技术。 4. 判断改错题：这部分包含命题的正误判断，需要根据学习过的知识点进行分析。 通过这份复习资料，学生可以巩固图像处理的基本概念、算法和应用，以及相关技术的理论基础。对于准备考试或者深化理解数字图像处理的人来说，这是一个重要的学习参考资料。