数字图像处理：课后习题与答案解析

本资源是一份关于数字图像处理的课后习题答案，涵盖了多项选择题和填空题，涉及图像的基本概念、处理方法、滤波器应用、颜色模型、图像编码与压缩等方面的知识。 1. 图像的信息量通常与它的灰度级数量有关。在灰度范围为[0, 255]的情况下，每个像素可以有256个不同的灰度级，因此信息量为log2(256) = 8比特。 2. 图像的灰度直方图描述了图像中各个灰度级的出现频率，它与图像之间是多对一的关系，因为一个灰度级可以对应图像中的多个像素。 3. 图像锐化处理的目的是增强图像的边缘和细节，其中高通滤波是常用的方法，它能够放大高频成分，使图像看起来更清晰。 4. 点处理是指作用于图像上单个像素的操作，例如二值化，即将像素值设定为黑白两种状态。 5. 计算机显示器主要使用RGB（红绿蓝）彩色模型来呈现颜色。 6. 图像平滑处理旨在减少噪声和不规则变化，中值滤波是一种常用的平滑算法，尤其对抗椒盐噪声效果显著。 7. 模板[-1 1]常用于检测垂直方向的边缘，因为它在水平方向上的差分较大。 8. 霍夫曼编码是一种无损数据压缩方法，压缩比计算为原始数据量除以压缩后数据量，此处为100000 / 40000 = 2.5，所以压缩比是2:1。 9. 维纳滤波器常用于图像复原，通过逆过程来补偿图像失真。 10. 图像灰度方差反映了图像的对比度，即像素灰度值的变化程度。 11. 局部处理指的是只影响图像邻近区域的操作，中值滤波就是这样的例子，它能有效去除斑点噪声。 12. 数字图像处理不包括数字图像存储，因为这是数据处理前后的管理问题，而非处理本身。 13. 将灰度图像转换为二值图像的命令在MATLAB中是`im2bw`。 14. 形态学处理方法包括膨胀、腐蚀等操作，用于处理图像的形状特征。 15. 方向链码表示曲线的走向，其长度可以通过计算所有相邻方向之间的角度差的平方根之和得到，这里为5。 16. Prewitt算子在边缘检测中具有较好的抗噪性能，因为它采用了平滑权重。 17. 在二值图像中，分支点连接数为3，因为它们连接了三个不同的区域。 18. 图像锐化也可以在频率域进行，通过对频谱进行操作来增强高频成分。 19. 对于彩色图像，色调、饱和度和亮度是区分颜色的主要特性。 20. 无损压缩保留所有原始数据，而有损压缩会丢失一些信息，以换取更高的压缩率。 21. 存储1024×1024像素，256灰度级的图像，每个像素需要8比特，总数据量为1024 * 1024 * 8比特，即8M比特。 22. 基本的数字图像处理系统包括图像输入、预处理、分析和处理、后处理以及图像输出等部分。 这些知识点涵盖了数字图像处理的基础理论和常见的处理技术，对于理解和实践图像处理非常重要。