数字图像处理试题与解析

"这份资料包含了数字图像处理的试题和详细答案，适合备考或者学习者进行自我测试和复习。涵盖了一项选择题、填空题等多种题型，涉及到图像的灰度分布、信息量计算、图像处理算法、彩色模型、图像平滑与锐化、边缘检测、图像编码与压缩、图像复原等多个核心知识点。" 以下是对标题和描述中所述知识点的详细说明： 1. **图像信息量**：信息量通常与图像的灰度级数量相关。在本例中，灰度范围在[0,255]，意味着有256个不同的灰度级，因此信息量为log2(256) = 8比特。 2. **图像与灰度直方图的关系**：灰度直方图是图像像素灰度值的统计分布，它反映了图像的亮度分布，但并不是一一对应的，因为一个灰度值可能对应多个像素。 3. **图像锐化处理**：锐化处理可以增强图像的边缘和细节，高通滤波是常用的锐化方法，因为它能放大高频成分。 4. **点处理算法**：点处理是对每个像素独立操作，如二值化，将像素值转化为黑白两色；而梯度锐化、傅立叶变换和中值滤波则不是点处理。 5. **RGB彩色模型**：计算机显示器主要使用RGB（红绿蓝）模型来表示颜色。 6. **图像平滑处理**：中值滤波常用于去除噪声，是一种平滑处理方法。 7. **边缘检测模板**：模板[-1 -1]主要用于检测垂直方向的边缘。 8. **图像压缩**：压缩比计算为原始数据量除以压缩后数据量，本题为100000 / 40000 = 2.5，所以压缩比为2:1。 9. **维纳滤波器**：常用于图像复原，特别是去除噪声的同时保持图像细节。 10. **图像灰度方差**：方差是衡量图像对比度的指标，反映了灰度值的分散程度。 11. **局部处理**：中值滤波是一种局部处理方法，作用于像素及其邻域。 12. **数字图像处理内容**：不包括数字图像存储，其他选项如图像数字化、图像增强、图像分割是数字图像处理的基本任务。 13. **灰度到二值转换命令**：在MATLAB等环境中，通常使用`im2bw`命令。 14. **形态学处理方法**：腐蚀是形态学处理的一种，用于消除小物体或细化结构。 15. **方向链码与曲线长度**：方向链码描述了曲线的方向，其长度与实际曲线长度不一定相同，但题目中未给出具体坐标，无法计算准确长度。 16. **边缘检测算子**：Prewitt算子抗噪性能相对较好，适合在存在噪声的图像中使用。 17. **二值图像分支点连接数**：分支点有3个连接数，分别指向父节点和两个子节点。 这些试题涵盖了数字图像处理的基础理论和应用，对理解和掌握图像处理的关键概念十分有帮助。