数字图像处理：填空、名词解释与简答题精华汇总

数字图像处理试卷涵盖了丰富的理论知识和实践技能，涉及多个关键概念和算法。以下是部分题目详解： 1. **填空题** - **图像与灰度直方图对应**：图像中的每个像素映射到灰度直方图的不同灰度级，但并非一对一对应，因为一幅图像可能包含多种灰度分布。 - **点处理算法**：二值化是点处理算法，它只操作单个像素，改变其灰度值，如边缘检测中的Sobel算子虽然也是点处理，但题目中提到的模板形式展示的是用于边缘检测的一维结构。 - **HSI模型**：HSI模型因其亮度与色度分离，且色调与饱和度与人类视觉感知紧密相关，因此常用于彩色图像处理。 - **灰度直方图变换**：通过对图像灰度值进行奇偶变换，改变图像的亮度和对比度，偶数项像素灰度替换为奇数项，通常会使图像对比度减小。 - **MATLAB函数**：fspecial函数提供了多种滤波器类型，如平均滤波、高斯滤波等，用于图像平滑或边缘检测。 - **Sobel算子**：Sobel算子是检测边缘的算子，模板中的元素形成斜向梯度，用于找出图像中的边缘。 - **4-链码**：形状数描述了链码中特定序列的循环次数，如10103322的形状数是03033133，表示链码中某些部分重复出现的模式。 - **量化器**：在源数据编码中，量化器通过将连续信号转换为离散值来减少心理视觉冗余，提高压缩效率。 - **MPEG4编码技术**：MPEG4采用DCT（离散余弦变换）和小波变换等，用于压缩视频数据。 2. **名词解释** - **数字图像**：由像素组成的数据表示的二维图形，可用于计算机处理和显示。 - **8-连通性**：在像素间的连接关系中，两个像素被认为是8-连通的，如果它们在彼此的8个邻域中至少有一个相连。 - **灰度直方图**：统计图像中不同灰度级像素出现的频率，用于描述图像的灰度分布。 - **中值滤波**：一种非线性滤波方法，通过取像素窗口内的像素值中位数作为新像素值，以减少噪声干扰。 3. **简答题** - **图像增强与复原的区别**：图像增强是主观地改善图像质量，如对比度调整，而图像复原是基于图像退化机制恢复原始信息，更依赖于数学模型和先验知识。 这些知识点展示了数字图像处理的基础理论、操作技巧以及实际应用中的关键概念，有助于理解图像处理的基本流程和技术细节。