数字图像处理课后习题解答与解析

"数字图像处理 冈萨雷斯 课后题答案 中文答案" 这部分内容主要涉及数字图像处理的基础知识，包括亮度适应、光速计算、光源波长与观测物体的关系、相机分辨率、颜色识别、图像量化、灰度级处理、图像数据传输速率计算以及视频传输中的数据量估算。 2.2 亮度适应：这是图像处理中的一个重要概念，指的是图像在不同光照环境下，通过调整图像的亮度和对比度，使其在视觉上看起来更加清晰和舒适。这一过程通常涉及到图像直方图的均衡化或自适应直方图均衡化等技术。 2.3 光速计算：λ=c/v，这里λ表示波长，c表示光速，v表示频率。光速c大约是2.998×10^8米/秒，根据给定的频率60赫兹，可以计算出对应的波长约为4.99×10^6米，即大约5000公里。 2.4 波长与观测物体的关系：观测物体时，光源的波长应与物体的尺寸相当或更小，以便能清晰分辨物体的细节。在这个问题中，需要选择波长远紫外光来观测特定大小的物体。 2.5 相机分辨率：分辨率是衡量相机能分辨细节的能力，通常以像素表示。在这个例子中，通过计算得出相机能解析的线对数为5，意味着在图像中能分辨出每两个相邻线条之间的间隔。 2.6 颜色识别：为了确定物体的颜色，可以通过使用不同颜色的滤波器来获取物体对不同颜色光的响应。如果物体对红绿蓝三色的响应一致，那么物体就是白色的。更高级的系统可能会使用三台带有滤波器的相机同时工作，以提高速度和准确性。 2.7 图像量化：图像量化是指将连续的灰度等级转换为有限数量的离散灰度级的过程。问题中提到，使用m位量化，当眼睛能感知到8级灰度变化时，可以得出m=5，即至少需要5位来表示32个或更少的灰度级别。 2.8 灰度级处理：在使用两位强度分辨率时，可以将0到255的范围划分为四个灰度区间，并对每个区间内的数值赋予相同的代表值，如63、127等，以减少灰度级别的不连续感。 2.9 图像数据传输：计算图像数据传输的时间，需要考虑图像的大小（如8位、1024*1024像素）、传输速率（如56K波特或750K波特）以及起始和停止位。通过这些参数可以计算出传输图像所需的时间。 2.10 视频传输数据量估算：在给定的视频系统中，计算了水平和垂直像素数，以及每秒传输的数据量。两小时内传输的数据总量可以通过视频的分辨率、帧率和颜色深度来计算。 以上内容涵盖了数字图像处理的多个核心概念，包括光学原理、图像质量、颜色理论、图像数据处理和传输等。这些都是理解并进行实际图像处理工作时不可或缺的基础知识。