数字图像处理基础概念与技术

"该文档是关于数字图像处理的练习题，涵盖了图像颜色模型、图像处理技术、图像退化与恢复、灰度直方图、滤波、边缘检测、数学形态学、图像编码与传输、图像分割及骨架提取等多个知识点。" 1. 图像颜色模型：在加色图像中，红、绿、蓝是三基色，它们的不同组合可以形成各种颜色。HSI模型是另一种颜色表示方式，其中H代表色调，S代表饱和度，I代表亮度。 2. CMYK模式：在印刷行业中广泛使用的CMYK颜色模型，由青色、品红色、黄色和黑色四种颜色组成，通过它们的不同比例混合来表现各种色彩。 3. 量化：图像处理中的量化是对像素灰度值的离散化，量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率越高，图像质量越好，但数据量也会增大。量化分为标量量化和矢量量化，前者根据等级划分，后者对多个样本一起处理。 4. 频率域处理：频率域法利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，增强特定频率成分以实现图像增强，然后通过反变换返回空间域。 5. 图像退化与恢复：图像退化包括模糊、失真和噪声等问题，恢复过程通常包括分析退化原因、建立退化模型、反向推演和恢复图像。 6. 灰度直方图：它是图像统计分析的重要工具，显示了图像中各个灰度级像素的分布情况，用于评估图像的对比度和均匀性。 7. 边缘检测：图像边缘是灰度值发生显著变化的地方，高频成分在频率域中体现，低通滤波能有效去除噪声，但可能会影响边缘信息。 8. 数学形态学：这是一种基于结构元素操作的图像处理方法，用于形状分析和识别，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等，常用于图像分割和骨架提取。 9. 活动图像编码传输：与静态图像相比，活动图像系统需要考虑时间连续性，因此需要传输缓冲存储器来处理帧间的依赖关系。 10. 图像分割：基于数学形态学的分割算法通过形态学运算将复杂的目标分解为简单的子集，以简化分析和识别。 11. 形态骨架：骨架是物体形状的核心表示，具有平移不变性、逆扩张性和等幂性，可以通过腐蚀和开启运算从二值图像中提取。 这些练习题覆盖了数字图像处理的基础和高级概念，适合学习者加深理解并提升技能。