《数字图像处理》习题解析与系统构成

"胡学龙、许开宇合著的《数字图像处理》习题解答，涵盖书中的思考题和习题，旨在帮助读者深入理解数字图像处理的概念和技术。本书适用于学习数字图像处理的学生和专业人士，出版社为电子工业出版社。" 在数字图像处理领域，理解和掌握相关知识对于从事相关工作或研究至关重要。以下是根据提供的部分内容提炼出的关键知识点： 1. **连续图像与数字图像的转换**： - 连续图像通过光学系统和电子设备转化为模拟图像信号。 - 模拟图像信号经过模拟/数字转换器（ADC）转变为数字图像信号。 - 数字化过程包括离散化（空间坐标转换为离散坐标）和量化（连续灰度值转为整数灰度级）。 2. **数字图像处理的优点**： - 高处理精度，避免了模拟处理的失真问题。 - 重现性能好，便于多次处理和复制。 - 灵活性高，可实现各种复杂的算法。 - 应用广泛，适合人眼观察和机器视觉预处理。 - 综合性强，结合了多种计算机科学和技术。 3. **数字图像处理的主要研究内容**： - 图像获取：包括传感器技术和图像采集。 - 图像增强：提高图像的视觉效果。 - 图像变换：如傅立叶变换、小波变换等，用于频域分析和处理。 - 图像编码和压缩：减少数据量，便于存储和传输。 - 图像恢复和重建：纠正图像失真，恢复原始图像信息。 - 图像分割：将图像分成不同的区域或对象。 4. **数字图像处理系统组成**： - 图像输入设备：如摄像头、扫描仪等，用于获取图像。 - 图像运算处理设备：包括计算机或专用硬件，执行图像处理算法。 - 图像存储器：用于临时或长期存储图像数据。 - 图像输出设备：如显示器、打印机，显示或打印处理结果。 - 软件系统：包括操作系统、控制软件和应用软件（如MATLAB的Image Processing Toolbox）。 5. **数字图像处理开发工具**： - Visual C++：面向对象的编程环境，以MFC库支持高效Windows应用程序开发，提供快速运行速度和良好可移植性。 - MATLAB的Image Processing Toolbox：专为图像处理设计，提供丰富的函数库，易于实验和原型设计，适用于科研和教学。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，通过学习和解答书中习题，读者能够深化对这些概念的理解，并具备实际操作和应用的能力。