数字图像处理复习要点：名词解释与概念解析

"图形图像复习题" 本复习题涵盖了数字图像处理的关键概念，旨在帮助学习者巩固和深化对图像工程的理解。以下是对各个知识点的详细解释： 1. 数字图像：数字图像由离散的像素点构成，每个像素点代表一个特定的亮度值或颜色。I(r,c)表示在二维坐标系中，位置为(r,c)的像素点的数值，它是连续图像f(x,y)经过采样和量化后得到的结果。 2. 图像工程：包括图像处理和图像分析两个层面。图像处理主要关注像素级别的操作，如图像的色彩校正、平滑、锐化等，以改善视觉效果。而图像分析则涉及目标检测、分割，提取图像中的有用信息。 3. 图像理解：比图像分析更高级，涉及到对图像内容的深度理解，利用知识和经验推理出图像背后的客观场景，如物体识别、场景理解等。 4. 名义分辨率：衡量图像精细度的指标，表示单位面积内的像素数量，常用单位是像素/英寸或像素/厘米。 5. 灰度直方图：反映了图像中不同灰度级像素出现的频率，是评估图像灰度分布的重要工具。 6. 低通滤波器：用于消除图像中的高频成分，如噪声和边缘，以平滑图像。在频域中，它减弱高频区域的信号。 7. 高通滤波器：与低通滤波器相反，高通滤波器增强图像的高频成分，如边缘和细节，但可能导致噪声放大。 8. 邻域：像素的邻域是指与其相邻的像素集合。4-邻域包含上下左右四个像素，8-邻域则还包括对角线上的像素。 9. 图像变换：将图像从一个空间转换到另一个空间，比如从空域到频域。常见的变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换等，其中傅里叶变换和离散余弦变换常用于图像压缩。 10. 图像增强：图像增强旨在提升图像质量，增强某些特征，例如对比度，同时可能会牺牲其他信息。它可以是空域滤波或频域滤波。 11. 空域滤波：直接对图像像素进行操作，通过滤波函数h(x,y)对图像f(x,y)进行处理，常用于平滑噪声或增强边缘。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，对于理解和应用图像处理技术至关重要。通过复习和练习，可以深入理解这些概念，并应用于实际的图像分析和处理任务中。