广工数字图像处理复习指南与详解

广东工业大学2015年数字图像处理复习考纲详细涵盖了数字图像处理的基础理论和实践应用。该考纲分为两个主要部分：基本内容和数字图像基础。 在绪论部分，首先介绍了数字图像处理的三个层次：低级处理关注图像的输入输出，例如图像缩放和平滑处理；中级处理涉及特征提取，如区域分割和边界检测，这些有助于机器理解和识别图像；高级处理则指向更复杂的认知功能，比如在无人驾驶和自动化机器人领域的应用。 其次，概述了数字图像处理的基本内容，包括图像获取、表示和表现、图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩、彩色图像处理以及图像形态学等技术。这些都是构建图像处理系统的关键组成部分，其中输入（采集）、存储、输出（显示）、通信以及图像处理与分析都是不可或缺的环节。 在数字图像基础部分，深入讲解了图像数字化的过程，包括采样和量化，这两个步骤是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。图像是通过取样确定图像在空间中的位置，量化则是赋予这些位置特定的灰度值。灰度分辨率和空间分辨率是评价图像质量的重要参数，前者衡量的是图像灰度等级的精细程度，后者关乎图像中可辨识细节的数量。 简答题中，涉及到了图像形成模型的公式、采样和量化的一般原则、分辨率与图像质量的关系以及数字图像类型的分类。例如，采样原则强调根据图像内容调整采样率和量化精度，以平衡清晰度和数据量。图像类型包括矢量图和位图，位图又进一步细分为二值、灰度、真彩色和索引图像。 在分析题部分，具体考察了像素的邻域计算，如4邻域、对角邻域和8邻域，这对于图像处理中的邻域操作和滤波算法理解至关重要。通过对特定像素（如p(5,3)）周围像素坐标的确定，考生需要掌握如何在图像处理中处理局部信息。 这份复习考纲提供了全面的数字图像处理知识体系，旨在帮助学生深入理解并掌握图像获取、处理、分析和应用的各个方面，为应对考试和实际工作打下坚实的基础。