数字图像处理复习重点与试题解析

"数字图像处理期末考试复习指南和答案" 在数字图像处理领域，这些题目涉及到了多个核心知识点。首先，我们来看选择题的第一题，它涉及到灰度变换中的幕次变换。幕次变换是一种灰度校正方法，当幕次大于1时，这种变换适用于图像整体偏亮的情况，目的是提高图像的对比度，使得图像的暗部细节更加明显。 第二题考察的是图像的灰度方差，方差反映了图像灰度值的离散程度，因此它直接关系到图像的对比度，即图像不同区域灰度值的差异。 第三题提到的彩色模型，计算机显示器通常使用RGB模型，由红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)三种颜色组成，通过不同比例的混合来呈现各种颜色。 第四题涉及边缘检测，模板［-1 1]T用于检测水平方向的边缘，因为它在水平方向上具有非零差分，能有效识别水平方向的灰度变化。 第五题，图象锐化处理的目的是增强图像细节，其中高通滤波器可以有效地增强边缘，因此是锐化处理的一种。 第六题，维纳滤波器主要用于图像复原，它考虑了信号和噪声的功率谱，适用于有噪声的图像处理。 第七题，对于彩色图像增强，加权均值滤波可以在RGB彩色模型下应用，它可以平滑图像，但可能会降低图像细节。 第八题，B滤波器指的是维纳滤波器，在图像复原中需要计算噪声功率谱和图像功率谱以实现最优恢复。 第九题，高频提升滤波器是在高通滤波基础上加入常量，以增加图像亮度，解决高通滤波后图像通常较暗的问题。 第十题，图像的灰度直方图与图像像素的分布对应，多对一的关系意味着一个灰度级别可能对应多个像素。 第十一题再次强调高通滤波是锐化处理的一种，它可以增强图像的边缘。 第十二题，256*256的图像，如果灰度级数为16，所需比特数为256 * 256 * log2(16) = 256K。 第十三题，均匀分布的灰度图，其信息量为0，因为所有像素都相同，没有信息熵。 第十四题，中值滤波是局部处理的一种，它对像素周围的像素进行排序并取中值，主要用于去除椒盐噪声。 第十五题，二值化是点处理，将图像转换为黑白两色。 第十六题，中值滤波是图像平滑处理的典型例子，特别适合去除椒盐噪声。 第十七题，1个字节表示的灰度图可以表示256个灰度强度，范围是0到255。 第十八题，对于椒盐噪声，中值滤波是最有效的抑制技术，因为它是基于像素邻域的统计特性进行滤波的。 总结来说，这些题目覆盖了图像处理的基础概念，包括灰度变换、彩色模型、边缘检测、滤波器、图像锐化、复原、信息量计算、噪声抑制以及图像处理的基本算法如二值化、傅立叶变换和直方图均衡化等。理解和掌握这些知识点对于深入学习数字图像处理至关重要。