数字图像处理概述与基本操作详解

数字图像处理是一门涉及计算机科学和信号处理的重要领域，主要关注如何通过数字化手段对图像数据进行分析、转换和优化。课程中包含丰富的理论与实践内容，旨在帮助学生理解和掌握图像处理的基本概念和技术。 1. 填空题部分强调了数字图像处理的两个关键操作方向：一是图像与图像之间的转换，如图像增强，它提升图像的质量或特征；另一个是从图像到非图像的表示，比如图像测量，这是通过算法提取出图像的定量信息，用于诸如尺寸、形状等的计算。 - 从图像到非图像的表示：这种转换可能涉及到图像特征提取、量化分析或者特征描述符的生成，例如灰度共生矩阵、角点检测等。 2. 图像分割是根据图像内部特性将其划分为多个区域的过程，常见的方法包括： - 阈值方法：基于图像像素值与预设阈值的比较来划分，如全局阈值、自适应阈值等。 - 边界分割方法：关注边缘像素的检测和连接，如边缘检测算法（Canny、Sobel等）。 - 区域提取方法：根据像素的相似性或连接性来划分，如区域生长或分水岭算法。 3. 在二值图像分析中，像素间连接关系很重要。例如： - 四连接：指当前像素与其上下左右四个相邻像素有连接。 - 八连接：更全面地考虑上下左右前后八个相邻像素的连接。 4. 形态学处理是基于结构元素的操作，包括腐蚀和膨胀： - 腐蚀：通过减小目标区域的大小，去除小的物体或填充小的空洞。 - 膨胀：增大目标区域，用于填补空洞或连接分离的组件。 5. 对于二值图像的特性分析，欧拉数是重要的指标，它衡量了连通域的数量和孔洞的数量。 6. 选择题部分考察了对常见图像处理技术的理解： - 图像处理结果示例可能对应不同的技术，如Lena图经不同处理后的变化，A选项可能是傅里叶变换用于频域分析，B选项可能代表小波变换的多尺度分析，C和D选项更多涉及亮度或对比度的调整，边缘检测会强化图像的轮廓，而对比度减弱则会使图像变暗。 通过以上填空和选择题，可以看出数字图像处理课程涵盖了基础概念（如连接性和形态学运算）、图像分割、变换（如傅里叶和小波变换）以及常用图像处理技术（如锐化、去噪、对比度调整等）。学生学习这些知识点，不仅能够深入理解图像数据的内在结构，还能应用于实际图像处理任务，如图像识别、机器视觉等领域。