2020年中国科大DIA考前复习：图像分析要点解析

"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。