数字图像处理：关键概念与实战题目详解

在数字图像处理这门课程中，涵盖了丰富的理论知识和实践技能。首先，填空部分考察了基础概念的理解。1. 直方图均衡是通过牺牲像素间的局部对比度来提高整体图像的对比度，使细节更加明显。2. 图像无失真压缩的理想极限是源图像的信息熵，即数据冗余最小的情况。3. 图像的复杂度越高，冗余信息越多，其压缩潜力越大。4. 图像恢复旨在恢复原始图像信息，强调的是信号还原，而图像增强则是提升图像视觉效果，侧重于增强细节。5. 主分量变换因其能够最大化图像能量的保留，而区别于其他正交变换，如傅立叶变换等。 判断题部分检验了学生对具体技术细节的掌握。1. 错误，模拟图像采样不仅会得到数字图像，还会引入采样噪声，数据量并非简单地与采样频率成正比。2. 错误，BMP文件中颜色表数组长度取决于颜色深度，而非固定的242。3. 正确，双线性插值相对于最近邻插值有更快的速度和更好的视觉连续性。4. 错误，频谱图像中心对应的是直流成分，而不是高频信息。5. 错误，灰度开闭运算是边缘检测操作，灰度开运算用于去除小的噪声斑点，灰度闭运算用于连接断裂边缘。 问答题涉及实际操作和算法分类。1. 2尺度塔式分解是多分辨率分析的一种，LL代表低低频分量，LH表示低频到高频成分，HL表示高频到低频，HH是高频到高频，具体计算需要知道图像的系数矩阵。2. 处理灰度图像时，需要读取像素值，如果是伪彩色化，则需要将灰度值映射到颜色空间，并保存为新的BMP文件。3. 点处理针对单个像素操作，如阈值处理；局域处理考虑小区域内的像素关系，如滤波器应用；全局处理关注整个图像的统计特性，如直方图均衡。4. 图像恢复是利用先验知识或重建算法从失真或损坏的图像恢复清晰图像，原理可能涉及反滤波、逆变换等；图像增强则侧重于提升图像视觉质量，如对比度调整、锐化等，两者都以原图像为基础，但目标和方法不同。 最后，分析计算题要求运用理论知识解决实际问题，如图像压缩的系数计算、图像处理算法设计、以及图像处理任务的具体实现，这部分通常涉及数值计算和算法设计的深入理解和应用。