2007年数字图像处理试题与答案解析

“2007数字图像处理试题答案” 这篇资料主要涉及了数字图像处理的一些基本概念和常见操作，包括图像与灰度直方图的关系、图像处理算法分类、HSI色彩模型的应用、图像处理中的各种操作及其影响，以及MATLAB中的滤波函数等。以下是这些知识点的详细解释： 1. **图像与灰度直方图**：图像的灰度直方图是一个统计图形，表示图像中各个灰度级的像素数量分布，而图像本身是由多个像素点构成的，因此图像与灰度直方图之间的对应关系是多对一，即一个灰度级可能对应图像中的多个像素。 2. **点处理算法**：在给定的算法中，梯度锐化、二值化、傅立叶变换和中值滤波中，只有二值化是点处理算法，因为它仅改变每个像素自身的值，而不涉及邻域像素。 3. **HSI模型**：HSI模型是彩色图像处理中常用的模型，其中H代表色调，S代表饱和度，I代表亮度。它的优势在于将亮度和色度信息分离，便于处理，并且色调和饱和度的概念更符合人类视觉感知。 4. **图像直方图操作**：将灰度图像中偶数项像素灰度替换为对应奇数项像素灰度，会导致图像亮度增加，因为奇数灰度级通常小于偶数灰度级，但对比度会降低，因为相邻像素的差异减小。 5. **MATLAB滤波函数**：fspecial函数可以创建不同类型的滤波器模板，如平均滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波、普雷维特算子、索贝尔算子和锐化滤波。 6. **边缘检测算子**：Sobel算子是一种用于边缘检测的模板，它包含两个方向的梯度模板，用于计算水平和垂直方向的梯度。 7. **4-链码与形状数**：4-链码用于描述图像中轮廓的连接顺序，形状数是根据链码计算出来的，用于识别和描述图形的特征。 8. **量化器**：在源数据编码与解码模型中，量化器的作用是将连续的信号转换为离散的表示，通常会导致信息损失，目的是减少心理视觉冗余，提高压缩效率。 9. **MPEG4编码技术**：MPEG4标准采用DCT（离散余弦变换）和小波变换等技术进行视频编码，以实现高效的数据压缩。 10. **图像复原与图像增强**：图像增强主要关注改善图像视觉效果，是主观的过程；而图像复原旨在恢复图像的原始质量，基于对图像退化机制的理解，是客观的过程。 此外，还提到了数字图像的定义、8-连通性、灰度直方图的概念，以及中值滤波的原理，这些都是数字图像处理的基础知识。中值滤波通过取邻域像素的中值来去除噪声，尤其适用于椒盐噪声的去除。像素的邻域和四邻域定义了像素之间的连接关系，是图像处理操作中的基本概念。