数字图像处理复习重点：MATLAB代码与核心概念

"该复习提纲涵盖了数字图像处理的关键知识点，包括MATLAB程序代码和重要概念的理解，适用于2012年的网络工程师考试复习。主要涉及的章节有第1、2、4、5、6、7、8、9、10章，其中未涉及第3章的内容。" 在数字图像处理领域，以下几个方面是复习的重点： 1. **第一章**：理解图像处理的基本概念，如研究内容、意义、数字图像和图像工程的三个基本层次。同时，需要熟悉MATLAB在图像处理中的应用。 2. **第二章**：掌握采样和量化的原理，了解BMP图像文件格式以及不同类型的图像。 3. **第四章**：这是最重要的章节，包括灰度变换（尤其是线性变换）、直方图均衡化和直方图规定化的基本概念，中值滤波、均值滤波、图像增强、图像锐化、Sobel算子和Laplacian算子的应用。还需了解MATLAB语句用于图像增强实例。 4. **第五章**：理解阈值的基本概念，学习全局阈值的各种算法，掌握最优阈值求解、区域增长、区域分裂与合并算法。重点掌握Canny边缘检测过程，哈夫变换检测直线和曲线的过程，以及区域标记与轮廓跟踪。 5. **第六章**：关注图像的插值算法，如图像的平移、缩放、旋转和镜像等复合变换。这些操作在MATLAB中的应用也是复习的重点。 6. **第七章**：理解频域处理图像的原理，掌握二维离散傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换及其逆变换，通过书上的例题和作业加深理解。 7. **第八章**：掌握形态学基本运算，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算和击中击不中算法。需要能够根据原图像和结构元素画出这些运算过程，并应用到形态学噪声滤除中。 8. **第九章**：学习图像颜色模型的基本概念，学会根据需求选择合适的颜色模型。熟悉MATLAB编程，以及imfilter、imhist、histeq、imshow、imread、fspecial等函数在处理彩色图像时的应用。 9. **第十章**：掌握图像的几何特征和形状特征，如周长、MER、欧氏距离、市区距离、棋盘距离的计算，以及圆形度的测度。学习边界链码、一阶差分链码、简单图形的骨架和图像欧拉数。 10. **第十一章**：重点学习图像分析中的4种算法，具体细节未给出，但通常会涉及到图像分割或特征提取等高级概念。 复习时，不仅要理解和记忆这些概念，还要通过MATLAB实践来加深理解，因为实际操作是检验理论知识是否扎实的重要方式。此外，解决相关习题和完成课堂作业能有效提升解决问题的能力，对于准备考试来说至关重要。