数字图像处理教程：邻域、分辨率与直方图均衡化

本资源是一份针对数字图像处理的习题集，涵盖了多个重要的概念和技能练习。以下是部分内容的详细解读： 1. **像素邻域与图像结构**: 像素邻域是图像处理中的基本概念，它定义了像素与其周围像素的连接关系。在4邻域中，每个像素（如位置(x,y)）与其水平和垂直方向上的邻居相连。4邻域示意图显示了这种简单的结构，即上下左右共四个像素。8邻域则在此基础上扩展，包括对角线上的相邻像素，形成一个包含8个像素的邻域。这两个邻域图有助于理解像素在空间上的局部关系。 2. **空间分辨率计算**: 对于长宽比为4:3的1600万像素的数码相机，空间分辨率的计算涉及将像素总数除以长和宽的比例。通过给定的比例和像素数量，可以得出分辨率为4619像素（宽度）乘以3464像素（高度），这表明了相机在二维平面上能够达到的清晰度。 3. **灰度图像直方图均衡化**: 对于一个64x64的灰度图像，其直方图包含了各个灰度级的像素分布。直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，旨在改善图像对比度，使所有灰度级别均匀分布。通过对表格中的数据进行分析和处理，可以调整像素的灰度分配，使得图像的整体视觉效果更均衡。 4. **图像灰度直方图和熵计算**: 提供的图像灰度直方图展示了像素值出现的频率分布，而熵则是衡量该分布随机性的度量。通过计算这个矩阵的熵，可以评估图像的复杂性和信息量，对于图像编码和特征提取等任务至关重要。 5. **滤波器设计与实现**: 要求在MATLAB中手写实现理想低通、巴特沃斯低通和指数低通三种类型的滤波器，这是信号处理中的基本操作，用于图像平滑、噪声去除或边缘检测等任务。对于7x7的二值图像，使用Roberts算子和Prewitt算子计算梯度，以及用H8计算拉普拉斯值，这些操作涉及到图像边缘检测的算子应用。 这份习题集覆盖了数字图像处理的关键知识点，包括像素邻域、空间分辨率、直方图处理、图像特征计算以及滤波器设计，旨在提升学生对图像处理算法和技术的理解和实践能力。