数字图像处理复习题总结：信噪比、直方图、灰度直方图、连通性、中值滤波和像素邻域。

数字图像是指通过二维函数来描述的图像，其中 x、y 分别代表空间坐标，而 f(x,y) 代表该点处的图像的亮度和灰度。如果 x、y 和 f 的值都是离散的有限值，那么这种图像就被称为数字图像。信噪比是描述信号强度和噪音强度之间比率的概念。直方图是用来表示数字图像中每个灰度级与其出现概率之间的统计关系。通过横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数，可以清晰地看出不同灰度级的像素出现的频率。灰度直方图则是将整个数字图像中所有像素的灰度值按大小排序后统计频率得出的直方图。连通则是描述像素之间在空间上的连接性，8-连通表示具有相同值的像素 p 和 q 在集合 N8(p) 中，即两者可以通过八个方向之一相互连接。中值滤波是一种滤波方法，根据当前像素周围窗口或领域内像素的灰度值排序，并取其中值作为当前像素的输出值。而像素的邻域则是指一个像素周围形成的像素集合，四邻域则是仅包括上下左右四个方向像素的邻域。 在数字图像处理中，直方图和灰度直方图是非常常见的工具，用来帮助我们了解图像的灰度分布情况，从而有助于选择合适的图像处理方法。通过直方图，我们可以直观地看到图像中各个灰度级的像素分布情况，而通过灰度直方图，我们可以更清晰地了解每个灰度级像素的出现频率，从而可以更准确地进行图像处理。 连通性在图像处理中也是一个重要的概念，特别是在目标检测和分割中起着关键作用。通过定义像素之间的连通关系，我们可以实现对图像中目标的精准检测和分割。通过确定像素之间的连接性，可以更好地理解图像中各个部分之间的关系，从而有助于更好地理解和处理图像。 中值滤波则是一种常用的图像平滑处理方法，特别适用于消除图像中的椒盐噪声等离散噪声。通过对当前像素周围像素灰度值进行排序，取中间值作为输出，可以有效地去除噪声，保留图像细节。中值滤波在数字图像处理中被广泛应用，是一种简单但有效的去噪方法。 总的来说，数字图像处理中的这些概念和方法在实际应用中起着重要作用。通过理解和掌握这些概念，我们可以更好地处理数字图像，实现图像的增强、分割、识别等各种图像处理任务。同时，随着数字图像处理技术的不断发展，我们还可以不断探索更多更高级的图像处理方法，为图像处理领域的进步和发展做出贡献。