数字图像处理复习重点：试题与技术解析

"这是一份关于数字图像处理的复习题集，涵盖了数字图像的基本概念、处理操作、分类、采样、量化、动态范围调整、直方图均衡化、图像增强、基本位置变换以及形状变换等内容，旨在帮助学习者巩固和深化对数字图像处理的理解。" 在数字图像处理领域，图像被表示为数字阵列，每个数组元素代表图像的一个像素，像素是图像的最小构成单元。图像处理主要包括图像到图像的转换（如图像增强）和图像到非图像的转换（如图像测量）。图像分为物理图像和虚拟图像，前者是实际物体的直接表现，后者则是通过数学方法构建的概念图像。 数字图像处理的研究内容广泛，例如图像重建，其目标是基于二维图像数据重构三维物体的图像。量化是将连续信号转换为离散信号的过程，分为均匀量化和非均匀量化。图像有连续图像和数字离散图像之分，而根据内容，数字图像通常分为二值图像（黑白）、灰度图像和彩色图像。 采样频率指每秒采样的次数，而图像分辨率描述的是采样后图像总像素的数量。动态范围调整用于优化图像显示效果，包括线性和非线性两种方法。直方图均衡化通过调整像素分布，使图像对比度增强，提升视觉效果。 图像增强是图像处理的关键技术，它强化图像中的有用信息，抑制无用信息，提升图像可读性。动态范围是指图像中最亮与最暗部分的亮度差，灰度窗口则关注特定灰度范围内的内容，增强这部分的对比度。基本的位置变换包括平移、镜像和旋转，而形状变换涉及图像的放大、缩小和错切。 平移操作不会改变图像的内容，而放大图像时，由于数据量增加，需要对未知数据进行估计。相反，图像缩小则不需要额外估计未知数据。错切是平面景物非垂直投影到平面上的结果，会导致图像形状失真。这些复习题全面覆盖了数字图像处理的基础知识，是学习和备考的重要参考资料。