数字图像处理知识梳理：选择题与概念解析

"数字图像处理相关的考试题目及答案解析" 在数字图像处理领域，了解基本概念和算法至关重要。以下是一些关键知识点： 1. 图像信息量：图像的信息量与其灰度级的数量有关。如果灰度范围在[0，255]，则有256个可能的灰度级，因此信息量为log2(256)=8比特。 2. 图像与灰度直方图：灰度直方图描述了图像中各个灰度级的分布，它与图像不是一一对应的关系，因为一个灰度级可以对应图像中的多个像素。 3. 图像处理算法： - 锐化处理：目的是增强图像边缘，如高通滤波、拉普拉斯算子等。 - 平滑处理：用于减少噪声，例如低通滤波、加权平均法、中值滤波。 - 点处理：作用于单个像素，如梯度锐化、二值化。 - 局部处理：影响像素邻域，如中值滤波。 4. 彩色模型：计算机显示器主要采用RGB模型，它由红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)三种颜色组合形成各种色彩。 5. 霍夫曼编码：一种无损数据压缩方法，用于减少图像数据量。压缩比可以通过原始数据量与压缩后数据量之比计算得出。 6. 维纳滤波器：常用于图像复原，通过最小化重构误差来恢复失真图像。 7. 灰度方差：反映图像的对比度，方差越大，图像的对比度越高。 8. 形态学处理：包括膨胀、腐蚀、开闭运算等，主要用于图像分割和特征提取。 9. 二值图像转换：将灰度图像转换为二值图像，通常使用阈值处理，如`im2bw`命令。 10. 方向链码：用于描述曲线的走向，长度可以通过计算各相邻方向之间的角度差求得。 11. 边缘检测算子：Prewitt算子具有较好的抗噪性能，梯度算子快速但易受噪声影响，Roberts算子适用于低分辨率图像，Laplacian算子能检测到微弱边缘。 12. 分支点：在二值图像中，分支点连接着三条或更多的边界，其连接数为3。 以上知识点涵盖了数字图像处理的基础内容，包括信息理论、图像处理算法、颜色模型、编码技术、滤波器、图像统计特性以及形态学操作等。这些知识对于理解和应用数字图像处理技术至关重要。