武汉大学数字图像处理考试复习要点与关键技术

武汉大学数字图像处理考试复习重点文档涵盖了数字图像处理的基础理论和关键概念。首先，文档介绍了图像的表示，包括用数学函数f(x,y,z,λ,t)来描述三维图像，以及简化为二维函数f(x,y)的处理。在模拟感知阶段，它强调了如何通过获取局部对比来模拟真实场景中的视觉响应，特别是针对彩色图像的表示，如照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)。 接着，文档深入到数字图像处理系统的核心部分，涉及到图像二值化的阈值设定，这是将图像转化为黑白二值图像的重要步骤，影响着后续处理的质量。此外，它提到了图像的像素总数，即n，这在处理中具有基础性的统计意义。算法形式上，文档列举了从单幅或多幅图像到单幅图像的转换过程，以及数字图像的不同类型，如静态图像的矢量图和栅格图像，以及BMP文件的数据存储顺序。 图像的数学描述进一步扩展到二维连续傅里叶变换，这是一种强大的工具，用于图像滤波、压缩和卷积运算等。一维和二维离散傅里叶变换的特性被详细阐述，包括可分离性、周期性、共轭对称性等，这些性质使得它们在处理过程中极具效率。频率域处理是另一大重点，如图像增强，它分为空间域和频率域增强两种方法。空间域增强涉及灰度变换、线性变换、分段线性变换、对数变换、指数变换以及直方图处理，如直方图修正和平滑方法，如邻域平均、超限像素平滑、低通滤波和中值滤波等。图像的空间锐化则是通过梯度算子，如Roberts、Prewitt和Sobel算子来增强边缘。 频率域增强则通过傅立叶变换处理图像频谱，以达到增强效果。最后，文档还提及了Laplacian增强算子和高通滤波法，这些都是图像处理中的高级技术。 总体而言，这份文档旨在帮助考生全面掌握武汉大学数字图像处理课程的重点，从基础概念到实际操作技巧，为复习和考试提供了丰富的参考材料。