数字图像处理复习要点：增强、复原与噪声分析

"这份文档是针对数字图像处理课程的期末复习资料，涵盖了分析题、论述题、编程题和计算题。内容包括图像增强的目的和方法、图像取样与量化、一阶微分和二阶微分的区别、图像增强与图像复原的差异、常见的噪声类型及其影响，以及图像处理的三个层次及其示例。" 在数字图像处理中，图像增强是一个关键环节，旨在通过突出图像的特定信息或改善视觉效果，使图像更适宜于人眼观察和机器分析。图像增强的基本方法包括空间域处理，如点处理（如灰度变换和直方图均衡）和邻域处理（如线性平滑和锐化），以及频域处理，如高、低通滤波和同态滤波。 图像的取样和量化是将连续的感知数据转化为数字图像的过程。取样是指在空间上选取图像的离散点，量化则是将连续的灰度值转化为有限的离散灰度级。这两个步骤共同构成了图像的数字化过程。 一阶微分和二阶微分在图像处理中有不同的应用。一阶微分通常用于检测图像边缘，但可能产生较宽的边缘响应，对灰度阶梯变化敏感；而二阶微分则能更好地捕捉细节，如细线和孤立点，对灰度级阶梯变化有双响应，对线和点的响应比一阶微分更精确。 图像增强和图像复原虽然都是图像处理的方法，但有本质区别。图像增强注重视觉效果，不考虑退化过程，而图像复原则需基于对图像退化原因的理解，通过逆过程恢复原始图像，追求与原图像的接近度。 常见的噪声类型包括高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声和脉冲噪声，它们分别对应于不同成像环境和设备产生的噪声现象，影响图像的质量和分析结果。 图像处理的三个层次包括： 1. 低级处理：例如，去除噪声（如使用高斯滤波器）、对比度增强（如直方图均衡化）和锐化（如拉普拉斯算子）。 2. 中级处理：涉及图像分割，将图像划分为不同的区域或对象，如使用阈值分割或区域生长算法。 3. 高级处理：包括图像识别、特征提取和模式识别，例如使用SIFT或HOG算法提取特征，用于人脸识别或物体检测。 这个复习资料全面地覆盖了数字图像处理的重要概念和技术，对于准备期末考试的学生来说非常有价值。