数字图像处理试题与答案解析

"这是一份关于数字图像处理的期末考试试题，包含了填空题、名词解释等部分，涉及图像处理的基础知识，如图像与灰度直方图的关系、点处理算法、HSI模型、图像变换、边缘检测、编码技术、图像复原与增强等概念。" 在这份试题中，我们可以深入探讨以下几个数字图像处理的知识点： 1. **图像与灰度直方图**：灰度直方图是描述图像中不同灰度级像素分布的统计图形，多对一的关系意味着多个像素可能具有相同的灰度值，形成图像的特征。 2. **点处理算法**：二值化是一种点处理操作，它将图像转换为黑白两色，通常用于预处理以简化图像结构。其他如梯度锐化、傅立叶变换和中值滤波则不是点处理算法。 3. **HSI模型**：HSI模型将颜色分解为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和强度（Intensity），其中亮度分量与色度分量分离，便于处理，且更符合人类视觉感知。 4. **图像变换**：题目提到了MATLAB中的`fspecial`函数，它可以创建各种滤波器模板，例如平均滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等，用于图像平滑和边缘检测。 5. **边缘检测**：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，其模板用于计算图像的梯度，识别出边缘位置。 6. **编码技术**：量化器在源数据编码与解码中用于减少心理视觉冗余，即人眼对某些细节不敏感的特性来压缩图像数据。 7. **MPEG4标准**：该标准采用DCT（离散余弦变换）和小波变换等技术进行视频编码，有效降低数据存储和传输需求。 8. **图像复原与增强**：两者的主要区别在于，图像增强侧重于提升视觉效果，而图像复原则是基于对图像退化原因的理解，尝试恢复原始图像的质量。 9. **8-连通性和灰度直方图**：8-连通性描述了像素之间的邻接关系，灰度直方图则反映了图像的灰度分布情况。 10. **中值滤波**：这种非线性滤波方法对椒盐噪声有很好的去除效果，通过取像素邻域的中值来平滑图像，保持边缘信息。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，涵盖了图像的表示、处理方法、编码技术以及复原和增强策略等方面。理解和掌握这些概念对于学习和应用数字图像处理至关重要。