数字图像处理试题解析与知识点总结

"这是一份关于数字图像处理的试题，涵盖了多项选择题、填空题等，涉及图像信息量计算、图像处理技术如锐化、平滑、边缘检测、彩色模型、霍夫曼编码、图像压缩比、维纳滤波器的应用以及图像的局部和全局属性等多个知识点。" 详细知识点： 1. 图像信息量：信息量通常与图像的灰度级数量有关，这里提到的图像灰度范围在[0，255]，意味着它有8位深度，因此信息量为8比特。 2. 图像与灰度直方图的关系：灰度直方图反映了图像像素灰度值的分布情况，是一种统计表现，不是一一对应的关系。 3. 图像锐化处理：高通滤波可以增强图像的边缘和细节，是锐化处理的一种常见算法。 4. 点处理算法：二值化是一种将图像像素转化为黑白两色的处理，属于点处理。 5. 彩色模型：计算机显示器主要使用RGB（红绿蓝）彩色模型来显示颜色。 6. 图像平滑处理：中值滤波可以有效去除图像噪声，常用于平滑处理。 7. 模板[-11]检测：此模板主要用于检测垂直方向的边缘。 8. 图像压缩比：计算压缩比是原始数据量除以压缩后数据量，根据题目，压缩比为2:1。 9. 维纳滤波器：通常用于图像复原，特别是在存在噪声的情况下。 10. 图像灰度方差：方差反映了图像的对比度，即像素灰度值的差异程度。 11. 局部处理：中值滤波是一种局部处理，它只考虑像素邻域内的值。 12. 数字图像处理内容：图像存储不属于数字图像处理的基本内容，而是处理后的结果存储。 13. 灰度转二值图像：在MATLAB中，将灰度图像转换为二值图像的命令是`im2bw`。 14. 形态学处理：腐蚀是形态学处理中的一个操作，用于消除小物体或细化边缘。 15. 方向链码长度：根据给定的链码，曲线长度可以通过计算相邻方向之间的角度变化来估算。 16. 抗噪性能最好的边缘检测算子：Prewitt算子具有较好的抗噪性能。 17. 二值图像分支点连接数：分支点有三个连接分支。 此外，试题还提及了图像的保真度与压缩类型（无损和有损）、色调、饱和度和亮度对彩色图像的影响、图像的存储需求以及数字图像处理系统的组成（包括图像输入、处理和输出等部分）。这些知识点都是数字图像处理领域的基础内容。