数字图像处理复习要点：简答、计算与程序设计

"《数字图像处理》2010级复习思考题及答案包含了关于数字图像处理的关键概念和问题解答，涉及简答题、计算题和程序设计题，涵盖了图像处理的基础理论和应用技术。" 在数字图像处理领域，以下几个知识点至关重要： 1. 数字图像处理的主要研究内容包括图像获取、图像增强、图像复原、图像编码与压缩、图像分析与理解等。这些内容旨在改善图像质量、提取有用信息，并进行高效存储和传输。 2. 图像几何变换与图像变换的区别在于作用对象和目的。几何变换关注图像的空间位置变化，如平移、旋转、缩放，常用于图像配准；而图像变换则涉及图像的数学映射，例如傅里叶变换和小波变换，用于频域分析，帮助理解和处理图像的频率成分。 3. 图像的数字化过程包括采样和量化两步。采样将连续图像转换为离散点集，量化则是将连续的亮度值转换为有限的离散值，形成像素。这两个步骤决定了数字图像的质量和存储需求。 4. 量化级数过小会导致伪轮廓现象，这是由于颜色信息丢失，导致相邻灰度级间过渡不平滑，视觉上出现假象的边缘。适当增加量化级数可以减少这种失真，提高图像的灰度分辨率。 5. 图像编码压缩方法分为有损和无损两类。有损压缩如JPEG，通过去除人眼不易察觉的信息来减小文件大小；无损压缩如PNG，压缩后能完全恢复原始数据。编解码系统结构通常包括编码器、熵编码、解码器和熵解码等部分。 6. 数学形态学在图像处理中有多种应用，如： - 边缘检测：使用结构元素检测图像边缘，可以定制结构元素以适应特定边缘方向，但可能对噪声敏感。 - 图像分割：通过形态学运算将图像分割成多个互不相交的区域，便于后续分析。 - 图像细化：可以细化图像中的线条，使其更清晰，适合于骨架提取。 - 噪声滤除：利用开闭运算等方法去除图像中的椒盐噪声或其他局部噪声。 此外，复习材料还可能涵盖了傅里叶变换在图像频域分析中的应用、小波变换在图像多尺度分析中的作用，以及各种图像编码压缩算法的原理和实现，如霍夫曼编码、游程编码等。对于学习和准备“数字图像处理”课程的学生，这些内容是深入理解和掌握该领域知识的关键。