数字图像处理：填空、解释与简答题精华汇总

数字图像处理试卷涵盖了丰富的理论知识和实践技能，以下是详细的内容分析： 一、填空题部分： 1. 图像与灰度直方图的关系表明，一个图像可以对应多种灰度分布，即存在多对一的映射关系。 2. 在提供的算法中，点处理操作通常针对单个像素或邻域内的像素，其中属于点处理的是二值化（B），因为它只作用于单一像素的属性。 3. 彩色图像处理中HSI模型的优势在于，亮度和色度分离，使得处理时更易于控制，且色调和饱和度概念与人类视觉感知密切相关。 4. 通过偶数项像素灰度替换为奇数项像素灰度，图像亮度会因为整体灰度值提升而增加，但对比度因为变化的幅度减小而降低。 5. MATLAB的fspecial函数提供了多种滤波器类型，如平均滤波（average）、高斯滤波（gaussian）、拉普拉斯滤波（laplacian）等，用于图像平滑或边缘检测。 6. Sobel算子是一种检测边缘的算子，其模板形式是一个3x3的卷积核，包括-1、0和1的权重。 7. 4-链码是用于表示图像轮廓的编码方式，给定的链码10103322对应的形状数是03033133，这表示了图像轮廓的转折变化。 8. 量化器在源数据编码与解码过程中起到关键作用，它通过减少心理视觉冗余来压缩数据，提高编码效率。 9. MPEG4标准采用了DCT（离散余弦变换）和小波变换等高效编码技术，以实现视频压缩。 10. 图像增强和复原的区别在于，增强是根据用户主观需求增强图像的某些特性，而复原则依赖于图像退化机制，试图恢复原始图像。 二、名词解释： 1. 数字图像：数字化表示的二维图像，由像素组成，每个像素代表图像上的一小块区域。 2. 8-连通性：像素间通过八方向相邻关系连接，共同构成一个连通区域。 3. 灰度直方图：统计图像中各灰度级像素出现频率的图形，用于分析图像的灰度分布。 4. 中值滤波：一种非线性滤波方法，通过取像素邻域的中间值来减少噪声和保持边缘细节。 三、简答题部分（略）： 这部分可能涉及对图像处理基本概念的深入理解，如图像变换、滤波、编码理论、边缘检测等的原理和应用。简答题将测试学生对这些知识点的综合运用能力。 这份试卷全面考察了数字图像处理的基本概念、技术操作和理论理解，包括图像的数字化表示、滤波方法、颜色空间转换、编码理论以及图像处理的不同应用场景。学习者通过解答这些问题，可以深化对数字图像处理技术的理解，并掌握实际操作技巧。