数字图像处理复习题集-教程与笔记练习题

简介：
《数字图像处理复习题集》是一本配套教程和课堂笔记的习题集，旨在帮助学生通过大量练习掌握数字图像处理的核心概念和技术。 本资源是数字图像处理领域的试题集，涵盖了基础知识及应用领域的内容。 1. 数字图像是通过一个由像素组成的数组来表示的，每个像素代表了图像中的最小单位。 2. 图像处理主要分为两大类：一类是从一幅图像转换到另一幅图像（如增强），另一类则是从图像提取非视觉信息（例如测量）。 3. 根据来源和表现形式的不同，可以将图象区分为物理图象与虚拟图象。前者指通过光学设备直接获取的影像；后者则多采用数学建模的方式生成。 4. 数字图像处理的研究范畴广泛，包括但不限于重建、增强以及分割等技术领域。 5. 采样频率指的是每秒内采集样本的数量, 而分辨率则是指所获得数字图象中像素点总数目。 6. 图像可以被分为连续和离散两大类，并且进一步细分成二值图像、灰度级图像及彩色图像三小类别进行讨论。 7. 动态范围调整技术通过压缩或扩展特定的亮度区间来改善视觉效果，使重要部分更加突出。 8. 直方图均衡化旨在通过对频率分布重新分配以达到增强对比度的效果, 使得整个画面看起来更为清晰明了。 9. 图像增强的目标是提升图像中关键信息的表现力，并削弱干扰因素的影响，从而提高观察者的辨识能力。 10. 基本位置变换包括平移、镜像和旋转等操作；而形状变化则涵盖了放大缩小以及扭曲变形等情况。 11. 影响视觉感知或系统传感器解读的任何不良影响都可视为图像噪声。常见类型有椒盐噪音与高斯噪音两种。 12. 针对不同类型的噪音，可以采用不同的滤波技术进行处理：比如均值法用于减少随机分布的数据波动；中位数法则适用于去除孤立点状干扰信号。 13. 通过微分运算来突出图像细节并加强对比度的过程被称为锐化操作。 14. 图像分割通常采取阈值设定、边界追踪或者区域划分等策略实现目标物体的识别与提取。其中p-参数方法特别适合已知前景占比的情况使用。 15. 腐蚀和膨胀是形态学处理中最基础的操作，前者有助于去除微小杂质或分离粘连的目标；后者则可用于填补内部空洞从而改善轮廓完整性。 16. 在二进制图像分析中, 连通域指的是所有像素值为开(即非零)且彼此相连的区域。欧拉数等于这类连接区的数量减去其中存在的孔隙数目。 这些知识点全面覆盖了数字图象处理的基本概念、技术手段以及具体应用场景，旨在帮助读者深入理解该领域的核心内容与技巧。