数字图像处理基础概念与应用解析

"该文档是关于数字图像处理的简答题及答案集合，涵盖了数字图像处理的基础概念、主要研究内容、应用、图像变换、图像量化、图像类型比较、图像旋转、空穴填充、滤波器、颜色空间、图像压缩等多个方面的知识。" 1. 数字图像处理的主要研究内容包括图像获取、图像增强、图像复原和图像分析等。图像获取涉及图像的数字化过程；图像增强旨在改善图像视觉质量；图像复原是针对图像退化进行恢复；图像分析涉及图像识别与理解。 2. 图像识别与理解是通过计算机技术解析图像内容，理解图像所表达的信息，如物体识别、场景理解等。 3. 数字图像处理的三大研究内容包括图像数字化、图像变换和图像分析。图像数字化包括采样和量化；图像变换如几何变换、傅里叶变换等用于图像特征提取；图像分析涉及图像分类、识别等。 4. 数字图像处理的应用广泛，如医学影像分析、遥感图像处理、视频监控、人脸识别、自动驾驶等。 5. 图像几何变换改变图像的位置、尺寸或形状，如平移、缩放、旋转；图像变换则主要改变像素的数值关系，如傅里叶变换、中值滤波等。 6. 图像的数字化包括采样和量化两个步骤。采样是按照一定频率将连续图像转换为离散图像，量化是将采样后的灰度值映射到有限的灰度级上。 7. 量化级拟小时，可能会导致量化失真，图像细节丢失，出现阶梯效应，图像质量下降。 8. 二值图像只有黑和白两种颜色，用于文字识别、边缘检测等；彩色图像由红绿蓝三基色组合而成，能表示丰富色彩。 9. 二值图像与灰度图像的区别在于，二值图仅包含黑白两色，而灰度图有多个灰度级别，介于黑白之间。 10. 灰度图像由单一通道的亮度信息组成，而彩色图像由多个通道（如RGB）组成，每个通道代表一种颜色分量。 11. 直角坐标系中图像旋转涉及每个像素的新坐标计算，保持像素中心不变，角度不同会导致像素位置变化。 12. 解决图像旋转空穴问题通常采用插值方法，如邻近行插值，将旋转后空白区域的像素值用周围像素的平均值填充。 13. 邻近行插值法：假设空穴像素周围有四个非空像素，其值分别为A、B、C、D，则空穴像素值可取(A+B+C+D)/4。 14. 均值滤波器对高斯噪声有一定的滤波效果，因为高斯噪声在均值计算中会被弱化，但会模糊图像细节。 15. 均值滤波器对椒盐噪声效果较差，因为椒盐噪声是非均值的，滤波后噪声依然明显。 16. 中值滤波器对椒盐噪声有很好的滤波效果，因椒盐噪声会被替换为周围的中值，有效去除离群值。 17. 中值滤波器对高斯噪声滤波效果不佳，高斯噪声在像素分布中较均匀，中值滤波不能有效消除。 18. 使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波效果不同，因为中值滤波更适用于去除脉冲噪声（如椒盐噪声），对连续噪声（如高斯噪声）效果较差。 19. 使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果也不一样，高斯噪声被平滑，椒盐噪声被放大。 20. 腐蚀运算是从图像边界向内收缩，通过一个小结构元素与图像进行“与”操作来实现。 21. 膨胀运算是从图像边界向外扩展，通过一个小结构元素与图像进行“或”操作来实现。 22. YUV表色系适用于彩色电视，因为它将亮度信息（Y）和色度信息（U、V）分开，适应了电视传输的特性。 23. 白平衡原理是调整不同色光下的图像色彩，使其看起来像在白色光源下拍摄的一样。 24. YUV表色系的优点是节省带宽，且对人眼敏感的亮度信息单独编码，有利于图像压缩。 25. 快速傅里叶变换（FFT）是傅里叶变换的一种高效算法，用于快速计算离散傅里叶变换。 26. 傅里叶变换在图像的高通滤波中，通过保留高频成分，去除低频成分，可以突出图像边缘和细节。 27. 在低通滤波中，傅里叶变换保留低频成分，减弱高频成分，起到平滑图像、去除噪声的效果。 28. 小波变换在图像压缩中利用多分辨率分析，将图像信息集中在少数系数上，实现高效压缩。 29. 无损压缩算法如游程编码、霍夫曼编码，能完全恢复原始数据，不会损失信息。 30. 对于给定的扫描结果和霍夫曼编码，混合使用行程编码和霍夫曼编码可能提高压缩率，因为行程编码可减少重复字符的编码长度。 31. DCT变换编码主要思想是将图像数据转换到频域，通过量化压缩高频系数，保留低频信息。 32. DCT变换编码过程包括图像块划分、DCT变换、量化、编码。 33. 一维行程编码记录连续相同字符的个数，主要用于文本压缩。 34. 二维行程编码扩展了一维行程编码，考虑图像的二维特性，对连续相同像素的区域进行编码。 35. 一维行程编码与二维行程编码的主要区别在于处理对象的维度，二维编码更适合图像数据。 36. 压缩编码算法，如JPEG、JPEG 2000等，是根据图像特性设计的不同压缩方法，它们的目标是在保持图像质量的同时减小存储需求。