湘潭大学数字图像处理复习要点：量化、变换与增强

湘潭大学数字图像处理复习资料涵盖了图像处理的基本概念和核心原理，旨在帮助学生准备考试或深入理解这一领域的知识。以下是关键知识点的详细解释： 1. **广义函数与量化**： 广义函数是数学中的一个概念，通常在信号处理和图像处理中，它描述的是非线性的、离散化的信号表示方法。量化则是将连续的信号值转换为离散的整数值，便于计算机处理，例如在图像采集后，将像素强度映射到有限的灰度级别。 2. **图像变换与目的**： 图像变换是对图像在不同空间域的重新组织，如频率域的傅里叶变换或小波变换。其主要目的是为了简化处理过程，突出特定特征，如滤波、压缩或增强图像。 3. **图像处理及其原因**： 图像处理涉及一系列操作，旨在优化图像质量、提取有用信息或满足视觉需求。由于图像在采集、存储和传输过程中易受失真影响，处理有助于减少噪声、恢复几何关系和提高视觉效果。 4. **采样与一维函数**： 采样是将连续信号离散化的过程，一维函数f(t)的采样函数为f(kT)，其中k为整数，采样周期T与信号频率有关。采样频率应足够高以避免信息丢失（至少为最高频率的两倍）。 5. **直方图与二值图像**： 直方图是图像灰度级分布的统计描述，用于分析图像的亮度信息。二值化是通过设定阈值将图像分割为黑（0）和白（1）两种状态，以便于进一步的形状分析和物体识别。 6. **图像复原与增强**： 图像复原着重于恢复原始图像质量，依赖于退化机制的理解；而图像增强则关注提升图像视觉效果，可能牺牲一定程度的细节。两者顺序很重要，先复原再增强可确保效果最佳。 7. **图像分割与灰度特性**： 分割算法利用图像灰度的不连续性和相似性，寻找像素的边界和区域。这种方法包括边缘检测和阈值分割，后者通过设置灰度阈值来分离背景和对象。 8. **直方图均衡化与线性变换**： 直方图均衡化是一种调整图像对比度的技术，通过重新分配像素灰度分布以提高整体的均匀性。线性变换则是图像处理中的基本操作，将图像的灰度范围映射到新的区间，常用在增强和预处理步骤中。 9. **中值滤波**： 中值滤波是图像平滑的一种方法，它通过计算每个像素周围像素的中值来替换该像素值，特别适用于去除椒盐噪声。奇数窗口的选择有助于保持边缘信息，避免过度平滑。 10. **邻域平均法比较**： 中值滤波和邻域平均法都是基于像素邻域的处理，但中值滤波更注重保持局部结构，对于噪声敏感的场景更有效。 以上知识点总结了数字图像处理的核心概念和技术，为湘潭大学的学习者提供了复习的重要参考资料。