数字图像处理试题解析：二值化、HSI模型与图像复原

"这是一份关于数字图像处理的试卷及答案，内容涵盖了填空题、名词解释和简答题，涉及图像与灰度直方图的关系、图像处理算法、HSI模型、MATLAB函数、边缘检测、编码解码模型、图像复原与增强的区别等知识点。" 在这份试卷中，我们可以提取出以下几个重要的数字图像处理知识点： 1. **图像与灰度直方图关系**：图像中的每个像素值可以对应灰度直方图中的多个频数，这种关系被称为多对一。灰度直方图反映了图像灰度级分布的情况，可以用于分析图像的亮度分布和对比度。 2. **点处理算法**：二值化是一种点处理算法，即将图像像素转化为黑白两色的过程，常用于图像分割。其他提到的算法如梯度锐化、傅立叶变换和中值滤波则不是点处理算法。 3. **HSI模型**：HSI模型在彩色图像处理中被广泛使用，因为它的亮度分量与色度分量是分离的，便于处理，同时色调和饱和度的概念更符合人类视觉感知。 4. **图像操作对直方图的影响**：若将灰度图像中偶数灰度级替换为奇数灰度级，会改变图像的亮度分布，导致亮度增加，但对比度降低。 5. **MATLAB图像处理函数**：fspecial函数用于创建各种滤波器模板，如平均滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。 6. **边缘检测算子**：Sobel算子是常用的边缘检测算子，其模板用于计算像素的梯度强度和方向，以定位边缘。 7. **4-链码与形状数**：4-链码是描述图像边界的一种方式，形状数是基于链码计算的，用于识别和量化图像中的形状。 8. **量化器的作用**：在数据编码与解码中，量化器用于减少图像数据中的心理视觉冗余，通过量化过程将连续的灰度级转换为离散的表示。 9. **MPEG4编码技术**：MPEG4标准采用了离散余弦变换(DCT)和小波变换等技术来压缩视频数据。 10. **图像复原与图像增强**：图像增强主要关注提高图像视觉效果，而图像复原旨在恢复图像的原始质量，需要先验知识了解图像退化的原因和过程。 这些知识点是数字图像处理基础课程的重要组成部分，包括了图像的基础概念、处理方法、滤波、编码、边缘检测和恢复技术等方面，对于学习和复习图像处理非常有帮助。