东大数字图像处理重点：频率域研究与图像增强解析

"东大数字图像处理重点试题" 在数字图像处理领域，理解和掌握关键概念是至关重要的。本文档提供了一些东大数字图像处理课程的重点试题，涉及了多个核心知识点。 1. 频率域图像增强：图像增强在频率域进行是因为频率成分与图像的外观特征有直接关联。在频率域，一些复杂的增强任务变得更加简单，比如滤波。通过设计频率域滤波器并应用反变换，可以指导空间域的滤波操作。虽然滤波通常在频率域设计，但最终会在空间域执行。 2. 图像处理运算的性质：直方图均衡化是一种点运算，它改变每个像素的灰度值，而非局部区域。图像的二值化同样也是点运算，将像素值转换为二值（通常是0和1），而不是基于周围像素的局部决策。 3. 灰度直方图：直方图是统计图像中每个灰度级出现频率的图形，反映了像素分布情况。它对于理解图像的亮度分布和对比度至关重要。 4. 连通性：在图像处理中，两个具有相同值的像素如果在8-邻域内，它们被认为是连通的。这一概念在分割和对象识别中非常重要。 5. 图像锐化：锐化滤波器用于增强图像细节，常见的方法包括以像素梯度替换、门限处理、边缘规定灰度级、背景灰度级设定以及梯度二值化。 6. 彩色增强：伪彩色增强是将灰度图像转换为彩色，而假彩色增强则是改变原有彩色图像的色彩。两者的共同点是利用颜色增强视觉感知，但处理的对象不同，前者针对灰度图像，后者针对彩色图像。 7. 图像编码：图像编码的基本原理是去除冗余信息以实现数据压缩，同时保持图像的视觉质量。图像冗余可以是空间冗余（相邻像素间的信息重复）、时间冗余（连续帧的相似性）、视觉冗余（人眼对某些细节不敏感）、信息熵冗余（数据的统计不均匀性）、结构冗余（图像内部的结构模式）和知识冗余（已知的图像规律）。 8. 中值滤波：这是一种非线性的平滑技术，特别适用于去除脉冲噪声和椒盐噪声。它通过取窗口内的中值来代替中心像素的值，保护边缘的同时减少噪声影响。 9. 直方图均衡化：这是一种增强图像对比度的技术，通过将原始图像的直方图转换为更均匀的形式，使得图像的亮部和暗部都能被更充分地展示，从而提高视觉效果。 以上内容涵盖了数字图像处理中的基本概念和技术，对于学习者深入理解图像处理的理论与实践具有重要意义。