数字图像分析复习笔记：图像变换、采样量化、形态学

中科大数字图像分析复习 数字图像分析是计算机科学和电子工程领域中的一门重要技术，它涉及到数字图像的处理、分析和识别。下面是数字图像分析的知识点总结： 图像数字化 图像数字化是将连续的图像信号转换为离散的数字信号的过程。这个过程涉及到采样和量化两个步骤。采样是将连续的图像信号转换为离散的图像信号，量化是将采样后的图像信号转换为数字信号。 在采样过程中，空间分辨率和幅度分辨率是两个重要的概念。空间分辨率越低，图像的边界就会出现块状现象；幅度分辨率越低，图像就会出现虚假轮廓。 图像变换 图像变换是将图像从一个域转换到另一个域的过程。常见的图像变换包括图像旋转、平移、尺度变化等。 可分离和正交图像变换 可分离和正交图像变换是图像变换的一种特殊类型。可分离图像变换是将2D图像变换分成两个1D图像变换的过程。正交图像变换是将图像变换到另一个域，使得图像在该域中具有正交性的特点。 哈达玛递推式 哈达玛递推式是一种常用的图像变换算法，它可以将图像从一个域转换到另一个域。 KL变换（PCA） KL变换（PCA）是一种常用的降维算法，它可以将高维数据降低到低维，使得数据在低维空间中具有更好的表达性。 形态学 形态学是数字图像分析的一门重要分支，它研究图像的形状和结构特征。形态学操作包括膨胀、腐蚀、开启和闭合等。 二值形态学 二值形态学是形态学的一种特殊类型，它研究二值图像的形状和结构特征。二值形态学的操作包括膨胀、腐蚀、开启和闭合等。 图像处理技术 图像处理技术是数字图像分析的一门重要分支，它研究图像的处理和分析技术。常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像分割等。 图像识别 图像识别是数字图像分析的一门重要分支，它研究图像的识别和分类技术。常见的图像识别技术包括基于形状的识别、基于纹理的识别等。 数字图像分析是一个广泛的领域，它涉及到图像处理、图像识别、图像变换、形态学等多个方面的技术。