HITSZ DIP 研究生开卷考试复习重点:图像处理技术
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更新于2024-08-04
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"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。
2023-05-04 上传
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