数字图像处理复习重点与解析

"这是一份关于数字图像处理的复习资料，包含了填空题、简答题和推导题，适用于考研或期末考试复习。内容涵盖了数字图像的基础概念、人眼视觉特性、图像处理中的噪声去除、图像空间分布和质量、正交变换、剃度算子、傅立叶变换、Radon/Hough变换、图像色彩处理、CT成像算法、韦伯比、形状描述子以及直方图均衡化等核心知识点。" 正文： 1. **数字图像的基本单元** 是像素，它是图像中最小的可操作单位，具有特定的位置和颜色值。 2. **人眼的视觉细胞** 主要由视锥细胞和视杆细胞构成，分别负责色彩视觉和暗视觉。 3. **人类视觉空间** 由亮度、色度和对比度三个参数构成，这些参数决定了我们对图像的感知。 4. **开运算** 去掉的是物体边缘的细小孤立噪声点，而**闭运算** 则可以去掉图像中的小孔洞或缝隙噪声。 5. **图像的空间分布** 通常用像素的排列来描述，而**图像的质量** 则涉及分辨率、噪声水平、对比度等多个因素。 6. **一般人眼睛静止图像分辨率** 大约在20/20视力标准下，对应约为60 cycles/degree，这相当于在一定距离下分辨出的最小细节。 7. **可见光的波长范围** 从大约380纳米到700纳米，涵盖了红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫七种颜色。 8. **正交变换** 如傅立叶变换、离散余弦变换等，具有保持能量守恒和正交基的特性，常用于图像的频域分析。 9. **剃度算子** 是一种边缘检测算子，如Sobel、Prewitt等，表达式通常涉及差分运算，能检测图像的局部变化。 10. **傅立叶变换的五个性质** 包括线性性、保范性、共轭对称性、尺度不变性、平移不变性，这些性质使其在图像频域分析中有重要作用。 11. **Radon/Hough变换** 主要思想是从像素点集到参数空间的转换，用于检测直线或曲线，如在CT成像中寻找物体的边缘。 12. **真彩、假彩和伪彩** 在图像处理中，真彩是指用RGB三个通道表示的真实颜色，假彩是将多通道数据映射到RGB显示，伪彩则是将单通道灰度图像通过色彩映射显示为彩色。 13. **CT成像的代数算法** 通常涉及傅立叶变换和反投影，用于重建断层图像。 14. **韦伯比** 描述了两个刺激的相对强度，它与亮度的关系在于，相同比例的亮度变化在低亮度时感觉更明显。 15. **形状描述子** 是用于识别和描述物体形状的特征，如霍夫变换的轮廓特征、边缘检测后的拐点等，正方形的形状描述子可能包括边长、角度和对称性。 16. **直方图均衡化** 是通过改变图像像素的分布，使得图像整体对比度增强，其推导涉及概率论和信息论的概念，可以提高图像的视觉效果。 这份复习资料全面覆盖了数字图像处理的关键概念和技术，是备考者深入理解和掌握这一领域的宝贵资源。