数字图像处理考试重点整理

"数字图像考试答案整理.pdf" 这篇资料是对数字图像处理相关知识的复习和总结，涵盖了选择题和填空题，主要涉及以下几个知识点： 1. 图像信息量：图像的信息量通常与灰度级的数目有关。如果灰度级均匀分布，范围在[0, 255]，则信息量为log2(256) = 8比特，因为每个像素有256种可能的状态。 2. 图像与灰度直方图的关系：灰度直方图是图像像素灰度级的频率分布，可以是一对多的关系，一个灰度级可能对应多个像素。 3. 局部处理算法：局部处理算法影响图像的局部区域，例如中值滤波，常用于去除噪声。 4. RGB色彩模型：RGB色系下的彩色图像由红色、绿色和蓝色分量组成，每个分量都是灰度图像。值（0，255，0）表示绿色，（255，255，255）表示白色。 5. 图像平滑处理：中值滤波是一种平滑处理，用于去除噪声，而梯度锐化和Laplacian增强则是增强图像边缘。 6. 边缘检测算子：Prewitt算子具有较好的抗噪性能，用于检测图像边缘。 7. 图像放大处理：图像放大可能导致马赛克现象，双线性插值可以改善放大后的过渡效果，但会引入一定程度的图像畸变。 8. 静止图像压缩标准：JPEG是用于压缩静止图像的标准。 9. 图像存储大小计算：256*256的图像，灰度级数为16，其大小为256 * 256 * log2(16) / 8 = 32KB。 10. 图像处理效果识别：图2可能是通过对图1进行边缘检测得到的，增强了图像的边缘信息。 11. 霍夫曼编码：霍夫曼编码是一种变长编码，码字长度与符号出现的概率成反比，出现概率小的符号码字长。 12. K-L变换（K-L，即Karhunen-Loève或Hotelling变换）是一种统计变换，用于降低图像的维数并保留主要信息。 13. 图像邻域：图像处理中常见的邻域包括4-邻域和8-邻域，分别考虑像素的上下左右和上下左右及对角方向的相邻像素。 14. 直方图修正：直方图均衡和直方图规定化是常用的图像调整技术，用于改变图像的整体亮度和对比度。 15. 视觉感知：视网膜的锥状体细胞负责分辨图像细节，而棒状体细胞则主要参与夜视和运动检测。 这些知识点是数字图像处理领域的基础内容，包括图像的量化、直方图分析、滤波、边缘检测、压缩、空间和频域变换等方面。理解和掌握这些概念对于学习和应用图像处理技术至关重要。