XTU期末复习：数字图像处理关键概念与数据量分析

在XTU数字图像处理期末考试复习资料中，主要探讨了数字图像的基础概念、多样性和数据量，以及图像的数字化过程。以下是详细知识点： 1. **数字图像概念**： 数字图像是一种二维图像，由有限的数字数值像素表示，空间坐标和亮度函数值均为离散数值。它们可以用二维亮度函数f(x,y)来表示，并且是由图像数字化技术获得的，可以被数字计算机处理和存储。 2. **数字图像的多样性**： - 成像多样性包括反射、发光和吸收成像三种方式，对应不同的成像原理。 - 视角多样性体现在图像尺度上，涵盖了从微观电子显微镜图像到宏观遥感和天文图像的广泛范围。 - 图像的尺度反映了频域信息，粗质图像信息集中在低频，精细图像包含丰富的高频信息，可以通过滤波进行处理。 3. **图像数据量**： - 二值图像仅占用1位，灰度图像有8位灰度级（256色），索引图像通过查找表表示颜色，而真彩色图像则使用3维颜色分量（RGB）的24位表示（16777216种颜色）。 4. **图像数字化过程**： - 包括采样和量化两个步骤：采样是将连续的空间坐标转换为离散的像素位置，决定了空间分辨率；量化则是将连续的亮度值转换为有限的离散值，决定了灰度级分辨率。 - 空间分辨率由采样间隔决定，它影响图像的像素密度和有效像素数量，分辨率越低，图像质量越差，放大时可能出现模糊。 - 灰度级分辨率受量化位数影响，位数越多，量化误差越小，图像质量越高。 5. **分辨率与图片质量**： 图像的质量不仅取决于空间分辨率，还与灰度级分辨率有关。细节丰富的图像，尤其是对于高质量的图像，高空间分辨率和灰度级分辨率都是关键因素。 通过这些知识点的理解，考生可以系统复习数字图像处理的基础理论，掌握图像的表示、数据量化以及图像质量的影响因素，为期末考试做好准备。在考试中，可能还会涉及图像处理的基本操作、滤波、压缩和编码等更深入的内容。