数字图像处理试题精选与解析

"这是一份关于数字图像处理的试题集，包含了多项选择题、填空题等，涉及图像处理的基础概念、算法以及相关技术。试题涵盖图像信息量计算、图像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、边缘检测、图像压缩、维纳滤波器的应用、图像属性分析等内容。" 数字图像处理是一门综合性的学科，主要研究如何对数字图像进行操作和分析，以提取有用信息或改善视觉效果。这份试题集中，我们可以看到以下几个关键知识点： 1. **信息量计算**：图像的信息量与其灰度级的数量有关，如题目所示，灰度范围在[0，255]，共有256个灰度级，因此信息量为8比特。 2. **图像与灰度直方图的关系**：图像的灰度直方图是图像像素灰度级分布的统计图形，可以反映图像的亮度分布，但并不是一一对应的关系。 3. **图像处理算法**：锐化处理通常通过高通滤波实现，例如拉普拉斯算子、梯度锐化；平滑处理则常用低通滤波或中值滤波，如高斯滤波和中值滤波；点处理算法如二值化，局部处理如中值滤波。 4. **彩色模型**：计算机显示器主要采用RGB彩色模型，由红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)三原色组合形成各种颜色。 5. **图像压缩**：霍夫曼编码是一种无损压缩方法，压缩比可以通过原始数据量与压缩后数据量的比值计算得出。 6. **图像属性**：图像灰度方差反映了图像的对比度，即像素值之间的差异程度；维纳滤波器常用于图像复原，以减少噪声影响；图像的形态学处理包括腐蚀等操作，用于去除图像中的小物体或连接部分。 7. **边缘检测**：不同的边缘检测算子有不同的抗噪性能，例如Prewitt算子相对较好，而Laplacian算子对噪声敏感。 8. **二值图像处理**：将灰度图像转换为二值图像的命令在MATLAB中是`im2bw`，这在图像分割和分析中非常常见。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，包括图像的表示、处理方法、特征提取和压缩等方面，是理解和实践图像处理技术的关键。通过解答这些问题，可以加深对数字图像处理原理的理解，并提高解决实际问题的能力。