数字图像处理试题集：复习关键点

"这份文档包含了数字图像处理课程的模拟试题，包括填空、简答和计算题，适合期末复习使用。题目涵盖了图像信息量、图像处理技术、彩色模型、图像平滑、边缘检测、图像压缩等多个核心概念。" 在数字图像处理中，信息量是一个关键概念。例如，一幅灰度级均匀分布的图像，灰度范围在[0, 255]，其信息量为8比特，因为每个像素可以表示256种不同的灰度级别，对应2的8次方。 图像与灰度直方图之间的关系是一对多的关系，直方图可以反映图像灰度级的分布情况。而图像处理技术包括各种类型，如锐化处理、平滑处理和点处理等。其中，高通滤波和梯度锐化是锐化处理的例子，它们用于增强图像的边缘；低通滤波和加权平均法则常用于图像平滑，减少噪声；中值滤波在去除椒盐噪声方面表现出色，也属于平滑处理的一种。 在彩色模型方面，计算机显示器主要使用RGB模型，它由红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)三原色组合形成各种色彩。其他颜色模型如CMYK用于打印，HSI和HSV则常用于色彩分析和转换。 图像的局部处理包括中值滤波，这是一种非线性滤波方法，特别适用于消除椒盐噪声。而灰度线性变换、二值化等则属于点处理，它们对每个像素单独操作。例如，im2bw命令用于将灰度图像转换为二值图像。 图像的形态学处理主要应用于结构分析，包括腐蚀、膨胀等操作，它们常用于去除图像中的小颗粒噪声或分离物体。图像的特征如边缘检测是通过算子如梯度、Prewitt、Roberts和Laplacian来实现的，其中Prewitt算子抗噪性能较好。 图像压缩是另一个重要主题，包括无损压缩和有损压缩，前者不会丢失任何信息，后者则会牺牲一定的质量来实现更高的压缩率。压缩比的计算通常是原始数据量与压缩后数据量的比率。 最后，图像的属性如灰度方差反映了图像的对比度，方向链码可以描述曲线的形状和长度，分支点在二值图像中连接数为3，表示它可以连接三个不同区域。 这些模拟试题覆盖了数字图像处理的基础理论和实际应用，对于学习者来说是全面复习和掌握该领域知识的重要资料。