HITSZ DIP 研究生开卷考试复习重点：图像处理技术

"这份资料是针对HITSZ DIP研究生课程的开卷复习材料，包含了一个全面的复习目录，主要涵盖了数字图像处理(DIP)的基础知识。" 在DIP领域，复习材料首先介绍了数字图像处理的基本概念，从第1页到第10页。这部分可能涉及图像的数字化、表示方法以及图像处理的重要性。接着，它深入到图像增强的主题，这是图像处理的一个关键部分，旨在提高图像的质量或提取有用信息。 图像增强在空间域中的方法包括点处理技术，如阈值分割、对数变换、幂律变换、伽马校正、灰度级切片和位平面切片，以及图像减法和平均等操作。阈值分割常用于二值化图像，对数变换和幂律变换可以改善图像的对比度，伽马校正用于调整图像的整体亮度和对比度，而位平面切片则用于分析图像的各个位平面信息。图像减法和平均则分别用于去除背景噪声和提升图像的清晰度。 在空间滤波和邻域操作中，资料讨论了相关和卷积的概念，这两种操作在图像平滑、降噪和模糊处理中非常常见。平滑滤波器如平均滤波器可以消除高频噪声，但同时可能会导致图像细节的丢失。顺序统计滤波器，如最小值、最大值和中值滤波器，则在去除椒盐噪声方面特别有效。此外，图像锐化技术如拉普拉斯算子、拉普拉斯变种、高增益滤波和罗伯特交叉算子、索贝尔算子等被用来突出图像边缘，提高图像的细节表现。 进入频率域，复习材料讲解了傅里叶变换的基础，包括傅里叶级数和傅里叶变换，以及其在图像处理中的基本性质。傅里叶变换用于将图像从空间域转换到频率域，以便分析图像的频谱特性。这里还涉及了基本的滤波器类型，如-notch滤波器用于消除特定频率成分，低通滤波器（如高斯滤波器、理想低通滤波器和巴特沃思滤波器）用于平滑图像，以及高通滤波器用于增强图像的高频成分，揭示图像的边缘和细节。 这个复习目录覆盖了数字图像处理的关键概念和技术，对于准备HITSZ DIP研究生考试的学生来说，是一份非常宝贵的参考资料。学习这些内容不仅可以帮助理解图像处理的基本原理，还能掌握实际应用中的各种处理技巧。