本课程为湘潭大学（XTU）数字图像处理期末复习资料汇总版，内容涵盖主要理论知识和经典例题解析，旨在帮助学生巩固学习成果、提升应试能力。
数字图像处理是计算机科学中的一个重要领域，涉及对图像数据的获取、分析、增强及解释。在XTU的期末考试中，学生需要掌握一系列关键概念和技术，包括矩阵操作、滤波器类型、噪声处理以及图像分割算法。
1. **创建空白矩阵**：
要生成一个10x10的空白矩阵，应使用`zeros((10, 10))`函数。选项B和D看似相似但不正确的是：B错误地忽略了维度需要在括号内表示，即正确的形式是`zeros((10, 10))`或对于Python而言推荐的形式为`numpy.zeros((10, 10))`。
2. **纹理**：
图像中的局部随机性与宏观规律性的特性被称为纹理。这种分析对图像识别、分类和内容理解至关重要，通常通过统计方法来研究。
3. **滤波器**：
高通滤波器允许高频信号通过并抑制低频成分，常用于边缘检测任务中。题目提及了巴特沃斯、指数及高斯三种类型的高通滤波器，它们具有不同的频率响应特性，并适用于不同种类的图像处理需求。
4. **噪声处理**：
均值滤波有效地减少高斯噪声的影响，通过计算邻域像素平均值得到平滑效果。中值滤波则用于去除椒盐噪声，它将每个像素替换为其邻域内像素值的中间值，特别适用于含有明显离散点状干扰的情况。
5. **图像数据化**：
该过程包括采样和量化两个主要步骤：采样是把连续图像信号转换为一系列离散样本；而量化则是将这些样本映射到有限数量的灰度级上。
6. **简答题**：
- 空域滤波直接在像素值上操作，例如均值或中值滤波器用于平滑和增强。
- 频率域滤波则是在频谱空间内应用以改变不同频率成分强度，如高通与低通。
7. **综合题**：
- 腐蚀与膨胀是形态学处理手段，可用于特征提取或者噪声消除。
- Prewitt及Sobel算子用于边缘检测：Prewitt对梯度变化敏感；而Sobel同时考虑水平和垂直方向的梯度信息，提供更精准定位。
这些知识点涵盖了数字图像处理的基础理论和技术。对于计算机科学专业的学生而言，理解并掌握上述内容至关重要，有助于提升自身在这一领域的研究与实践能力。
5星
