数字图像处理基础与复习关键点

"该资源是针对2012年数字图像处理课程的复习提纲，主要涵盖数字图像处理的基础知识，包括与图形学的关系、四个处理层次、数字图像的基础概念如人眼对亮度的感知、韦伯定律以及马赫效应等，并深入探讨了图像的数字化过程、分辨率、图像增强在空间域的应用等核心内容。" 详细知识点： 1. 数字图像处理与图形学的关系：数字图像处理专注于图像的数据处理和分析，而图形学则更侧重于图像的创建和显示，两者相互关联，但侧重点不同。数字图像处理是图形学的重要组成部分，为图形的生成、编辑和理解提供技术支持。 2. 数字图像处理的四个层次： - 图像I/O：涉及图像的输入（如扫描仪、视频卡）和输出（如显示器、打印机）。 - 图像表示与转换：包括各种图像文件格式（如JPEG、PNG）以及亮度、对比度、选择和剪贴等操作。 - 图像处理与分析：包括特征提取（如边缘检测）、图像压缩和几何校正。 - 图像理解与解释：通过图像分析进行2D到3D的转换，符号表示和3D建模。 3. 人眼视觉特性：人眼对亮度的感觉是对数函数，且具有有限的鉴别能力，这符合韦伯定律。马赫效应描述了人眼在不同光照条件下的感知变化，同时对比度现象则影响我们对同一物体在不同背景下亮度的感知。 4. 数字图像基础：图像可以表示为二维数组，每个像素具有坐标和灰度（亮度）。黑白图像或灰度图像由灰度等级表示。图像的产生涉及到连续图像的数字化过程，包括采样和量化，影响因素包括空间分辨率和灰度分辨率。 5. 数字图像的分辨率：空间分辨率衡量图像细节程度，每个像素代表物理世界一定区域的平均特性；灰度分辨率定义像素可取的灰度级范围。 6. 邻接和区域概念：在图像处理中，像素的邻接关系影响处理算法，如m邻接和前景邻点。区域是像素的连通集合，其边界由不完全在区域内的像素组成。 7. 距离度量：在图像分析中，常用的距离度量包括欧几里得距离、街区距离（City-Block distance）和棋盘距离，这些在计算像素间的相似性或执行距离变换时很重要。 8. 图像增强空间域：在空间域中，图像处理通过应用算子对每个像素进行操作。点运算仅考虑像素本身，而对数变换和幂次变换等灰阶转换函数用于反差增强。 这个复习提纲覆盖了数字图像处理的关键概念，对于期末复习而言，是理解和掌握该领域基础知识的重要参考资料。