数字图像处理详解与答案解析

"《数字图像处理》参考答案，作者许录平，电子工业出版社出版" 在数字图像处理领域，本书提供了详细的章节要求和习题解答，帮助读者深入理解相关概念和技术。以下是根据提供的内容总结的关键知识点： 1. 图像数学表达式解析： 表达式 \( I(f(x, y, z), t, \lambda) \) 描述了一个图像，其中： - (x, y, z) 是空间坐标，定义了图像中的位置。 - λ 是波长，对应于颜色信息，用于表示彩色或多光谱图像。 - t 是时间，表明图像可能是动态的，即随时间变化。 - I 是光点 (x, y, z) 的强度或幅度，表示像素的亮度。 2. 图像类型与表达式的关系： - f(x, y) 表示的是二维平面上的静态灰度图像，它不包含时间变化（t）和颜色信息（λ），也不考虑深度（z）。 3. 数字图像处理系统的组成部分及作用： - 图像输入：采集图像或把连续图像转换为数字图像。 - 图像存储：存储图像数据，以便后续处理和访问。 - 图像输出：显示或保存处理后的图像结果。 - 图像通信：负责图像数据的传输和通信。 - 图像处理与分析：执行各种图像处理算法，进行图像分析。 4. 第二章核心概念： - 三基色原理与颜色模型：理解RGB、CMYK等颜色模型，以及如何通过三种基本颜色混合形成各种色彩。 - 人的视觉特性：探讨人眼对亮度、对比度和颜色的感知机制。 - 图像数字化：了解将连续图像转化为离散像素的过程，包括采样和量化，以及分辨率对图像质量的影响。 - 数字图像表示：学习像素阵列、灰度级、位深度等数字图像的基本特征。 习题解答示例： 2.6 题目讨论了人眼对亮度的感知。当两幅形状相同的图像，其实际亮度可能不同，但人眼可能会感觉其中一个更亮。这涉及到人眼对亮度的非线性感知，以及视觉对比度效应。即使两个图像的灰度值不同，如果背景或相邻像素的灰度值影响了对比度，我们可能会感知到某个图像更亮。黑色（灰度值0）和白色（最亮）作为参照，可以影响我们对中间灰度级别的判断。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，对理解和实践图像处理技术至关重要，包括图像的获取、表示、分析和应用。通过深入学习，可以掌握图像处理的各种算法和应用，例如图像增强、复原、分割、识别等。