数字图像处理试题与解析

"这些题目来自一份关于数字图像处理的试题集，涵盖了图像信息量计算、图象与灰度直方图的关系、图像处理算法分类、彩色模型、图像平滑与锐化、编码压缩、滤波器应用、图像属性分析、局部处理、图像二值化、形态学处理、边缘检测、图像连接数等多个知识点。" 数字图像处理是一个广泛的研究领域，涉及到图像的获取、分析、理解和展示。这份试题集中的内容展示了这个领域的核心概念： 1. **信息量**：信息量与图像的灰度级数量有关。如果灰度范围在[0, 255]，则有256个可能的灰度级，因此信息量为log2(256) = 8比特。 2. **灰度直方图**：它反映了图像中各个灰度级的出现频率，通常表现为多对一的关系，即一个灰度级可能对应多个像素。 3. **图像锐化处理**：目的是突出图像的边缘和细节，如高通滤波可以增强高频成分，达到锐化效果。 4. **图像处理算法分类**：点处理算法作用于每个像素，如梯度锐化；局部处理影响像素邻域，如中值滤波；全局处理考虑整个图像，如直方图均衡化。 5. **彩色模型**：计算机显示器主要使用RGB模型，由红绿蓝三原色组合形成各种色彩。 6. **图像平滑处理**：用于减少噪声和不规则性，中值滤波是一种有效的平滑方法，能保留边缘。 7. **边缘检测**：不同模板对应不同的边缘检测方向，例如，[-1 1]模板主要检测垂直方向的边缘。 8. **数据压缩**：压缩比为原始数据量与压缩后数据量之比，题目中的压缩比为40000/80000 = 0.5，即1:2。 9. **维纳滤波器**：适用于图像复原，可以同时考虑噪声和图像细节。 10. **图像灰度方差**：反映图像的对比度，方差越大，对比度越高。 11. **局部处理**：中值滤波是一种局部操作，能去除椒盐噪声。 12. **数字图像处理内容**：不包括数字图像存储，其他如图像数字化、增强和分割都是关键部分。 13. **图像二值化**：将灰度图像转换为黑白图像，常用命令为`im2bw`。 14. **形态学处理**：包括腐蚀、膨胀等操作，常用于图像分割和噪声消除。 15. **方向链码**：用于描述曲线，长度与链码值有关，本题中长度为6。 16. **边缘检测算子**：Prewitt算子具有较好的抗噪性能。 17. **二值图像分支点**：分支点连接着三个或更多区域，所以连接数为3。 试题集还提到了无损压缩和有损压缩的区别，以及数字图像处理系统的构成，包括图像输入、处理和输出等环节。这些知识点是学习数字图像处理的基础，对于理解图像处理原理和技术至关重要。