"2020年中国科大春季数字图像分析考前复习总结"
这篇资源主要涵盖了中国科学技术大学信息科学学院2020年春季学期数字图像分析课程的考前复习内容,结合了CSDN博客上的考题回忆和知识点总结。复习材料包括了历年试题的回顾和关键知识点的提炼,旨在帮助学生准备考试。
1. **数字弦**:这是一个关于图像中线条识别的概念,要求判断图像中的曲线是否构成数字。在方格图中,数字弦是指在特定方向上连续的像素点形成数字的形状。
2. **连通悖论**:此概念涉及4-连通和8-连通在定义图像区域边界和内部时可能出现的矛盾。例如,一个区域可能同时满足4-连通和8-连通,但在某些情况下,这可能导致边界和内部的不一致。
3. **梯度算子**:这部分内容讨论了不同的梯度算子,如拉普拉斯算子、罗伯特算子、普雷维特算子和索贝尔算子。比较了它们在图像处理中的应用,特别是边缘检测,以及为何Sobel算子通常比Prewitt算子效果更好。
4. **Canny算子与SUSAN算子**:Canny算子是一种经典的边缘检测算法,它通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测来找到边缘。SUSAN算子则是更适应于噪声环境的边缘检测方法,其步骤包括邻域比较、平滑、梯度计算和阈值判断。
5. **链码与形状数**:链码用于表示图像中闭合边界的像素序列,而形状数是一种不受起点选择、旋转和尺度变化影响的形状特征。在图像处理中,形状数可以用来描述和比较形状。
6. **二值形态学**:这部分涉及到二值图像的形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,用于消除噪声和提取边界。题目中可能要求将原始图像通过特定的形态学操作转换成目标图像。
7. **距离变换**:距离变换是计算图像中每个像素点到最近目标像素点距离的过程。对于二值图像,它可以揭示物体轮廓。Chamfer距离是计算一个点到模板轮廓的平均距离,是距离变换的一种变体,常用于匹配和定位。
这份复习资料全面覆盖了数字图像分析的关键概念,对于理解和掌握图像处理的基本理论和方法至关重要。通过深入学习这些知识点,学生可以更好地应对考试,并在实际应用中解决问题。