本资料涵盖《数字图像处理》课程的关键知识点与习题解析，适用于期末考试复习。包含基础理论、算法及应用案例，帮助学生巩固知识体系，提高实践能力。
数字图像处理是计算机科学的一个重要分支领域，它专注于研究如何利用计算机技术对图像进行加工与优化，并借此实现改善画质、提取特征以及识别分类等多种目标。这一课程涵盖了大量专业理论知识及核心概念，在期末复习资料中也详细列举了这些关键知识点。
1. 数字图像是指由有限离散数值表示的坐标点（x,y）灰度值构成的一幅图像，这与传统的模拟图像不同在于其以数字形式存储并便于计算机分析处理。
2. 像素是构建数字图像的基本单元，并且每一个像素拥有特定的位置和颜色或灰度信息。
3. 取样指的是将连续的光信号转换为有限数量离散点的过程；量化则是指划分出一系列代表不同亮度级别的离散值，这两个步骤共同决定了数字化后的图像质量。
4. 空间分辨率是指能够分辨出来的最小细节程度，而灰度级分辨率则表示在不同灰阶之间可区分的变化量。两者分别描述了图像的空间和色调上的清晰度特点。
5. 点操作仅依据单个像素的灰度值进行处理（如反转、幂次变换），相比之下邻域操作会考虑该点及其周围区域的信息，属于更为复杂的图像改进技术（例如中值滤波及对比拉伸）。
6. 灰阶直方图展示了某个给定范围内不同亮度等级上像素的数量分布情况，并常用于增强视觉效果或实施直方图均衡化等处理手段。
7. 中值过滤器是一种非线性方法，通过采用局部区域中灰度级的中间数值来替换中心位置的数据点，主要用于减少图像中的噪声干扰同时保持边缘信息完整无损。
8. 低通滤波允许较低频段的信息传递而抑制高频成分；相反地高通滤波则放大了细节特征如边界和纹理等。两者分别应用于不同的场景以达到平滑或锐化的效果。
9. RGB模型通过红、绿、蓝三种基本色光的组合来生成其他颜色，适用于显示器之类的发光设备显示图像；HSI（色调-饱和度-亮度）色彩空间则更加接近人类视觉感知方式，在许多应用中被广泛采用。
10. 色调表示特定颜色中的主导波长成分，而饱和度反映了这种主色的纯净程度。在RGB系统里，这两种属性分别由三原色的比例关系和纯度决定。
11. 伪彩色技术通过查找表将灰阶值映射到色彩空间中以增强图像细节的可辨识性。
复习资料不仅提供了理论知识框架还包含了实践应用题目帮助学生巩固所学内容并培养解决问题的能力。在准备考试时，深入理解上述要点并且熟练掌握相关操作方法至关重要。同时也要注意研究实际应用场景和技术实现方式来进一步提升自己的专业技能和创新思维能力。
5星
