数字图像处理基础概念与应用

"该资源为一份关于数字图像处理的简答题及答案，涵盖了数字图像处理的基本概念、主要研究内容、图像类型的区别、图像变换、滤波、颜色模型、编码技术等多个方面的知识。" 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、图像分析与理解等。图像获取涉及图像的数字化过程，包括采样和量化；图像增强旨在改善图像的视觉效果，如对比度调整；图像复原是恢复图像因噪声或失真导致的质量下降；图像分析与理解则涉及到图像识别和理解，包括特征提取、分类和模式识别。 2. 图像识别与理解是指通过计算机系统分析图像，提取关键特征，进而识别出图像中的物体、场景或行为，实现对图像内容的高级理解。 3. 数字图像处理的三个主要研究内容包括图像的几何变换（如旋转、平移、缩放）、图像的色彩和灰度处理（如色彩空间转换、直方图均衡化）、以及图像的滤波与降噪（如均值滤波、中值滤波）。 4. 数字图像处理的应用广泛，例如医学成像（如CT、MRI扫描）、遥感图像分析、人脸识别、自动驾驶车辆的视觉系统、图像压缩与通信、以及社交媒体的图像编辑和分享。 5. 图像几何变换改变图像的位置、大小和形状，而图像变换更侧重于像素级别的操作，如灰度变换、傅里叶变换，不改变图像尺寸。 6. 图像的数字化步骤包括采样、量化和编码。采样是将连续图像转换为离散样本，量化是将采样值映射到有限数量的灰度等级，编码则是将量化后的数据转换为二进制形式存储。 7. 图像量化级较小可能导致量化噪声，即图像细节丢失，因为相邻的灰度级被合并，造成图像平滑，降低了图像的灰度分辨率。 8. 二值图像只有黑白两种颜色，用于表示二分类信息，如文字识别；而彩色图像由红绿蓝三种颜色组合而成，可以表达丰富的颜色信息。 9. 二值图像与灰度图像的区别在于灰度图像有连续的灰度等级，而二值图像只有黑白两种状态，通常用于边缘检测和文字识别。 10. 灰度图像与彩色图像的区别在于彩色图像有RGB三个分量，呈现多种颜色，而灰度图像只有一个亮度分量，没有颜色信息。 11. 直角坐标系中图像旋转过程涉及每个像素的新位置计算，根据旋转角度和中心点进行坐标变换。 12. 解决图像旋转空穴问题通常采用插值方法，如邻近行插值或均值插值，将空缺像素用周围像素的平均值或最近邻的像素值填充。 13. 邻近行插值法空穴填充举例：取空穴像素周围的像素行的平均值来填充，以保持边缘连续性。 14. 均值插值法空穴填充举例：计算空穴像素周围所有像素的平均值，然后用这个平均值填充空穴，降低噪声影响。 15. 均值滤波器对高斯噪声有一定的滤波效果，因为高斯噪声平均后会被平滑，但可能会模糊图像细节。 16. 均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理是利用噪声点周围的正常像素值来稀释噪声，但在椒盐噪声环境下易丢失边缘信息。 17. 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果好，因为椒盐噪声点被周围像素的中值替代，有效去除点状噪声，但对高斯噪声效果不佳。 18-20. 中值滤波器和均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波效果不同，因为它们的原理针对不同类型的噪声。中值滤波器更适合椒盐噪声，均值滤波器对高斯噪声有一定效果，但两者在处理这两种噪声时效果不一致。 21-22. 腐蚀运算的处理过程是用结构元素与图像进行逻辑与操作，去除边界像素，使图像变小；膨胀运算则是用结构元素与图像进行逻辑或操作，增加边界像素，使图像扩大。YUV颜色模型适用于彩色电视，因为它分离了亮度信号Y和色差信号UV，减少了传输带宽。 23-25. 白平衡是调整图像不同颜色通道的亮度，以消除光源色温对图像的影响，使图像色彩更加真实。YUV颜色模型的优点包括节省带宽、便于编码和解码。快速傅里叶变换(FFT)能快速计算傅里叶变换，高通滤波用于保留图像高频成分，如边缘，低通滤波则保留低频成分，平滑图像。 26-28. 傅里叶变换在图像处理中用于频率域分析，高通滤波可剔除低频噪声保留边缘，低通滤波则平滑图像去除高频噪声。小波变换可实现多尺度分析，用于图像压缩时能同时保持图像质量和压缩率。 29. 无损压缩算法如游程编码、霍夫曼编码，保留原始数据的所有信息，解压后图像完全复原。混合编码可能提高压缩率，因为行程编码对连续重复的像素序列效率高，霍夫曼编码对非均匀分布的像素有效。 30-35. DCT变换编码主要思想是将图像从空间域转换到频域，通过量化减少不重要的频率成分，达到压缩目的。主要过程包括DCT变换、量化、熵编码。一维行程编码记录连续相同像素的个数，二维行程编码考虑行和列的连续性，提高压缩效率。两者区别在于处理维度不同。