《福州大学数字图像处理练习题集》是为学习数字图像处理课程的学生编写的辅助教材。本书包含了大量精选习题及解答，内容涵盖了图像处理的基础理论和实际应用技巧，有助于学生加深对相关知识的理解与掌握，适用于课堂教学、自学以及考试复习使用。
《福州大学数字图像处理习题集》是一份宝贵的学习资源，专为对数字图像处理感兴趣的学者和学生提供实践平台，帮助他们深入理解该领域。这份习题集汇集了福州大学历年来的考试试题，涵盖了数字图像处理的各个方面，是提升技能、备考的理想资料。
数字图像处理是一门涉及计算机科学、电子工程和信号处理等多学科交叉的技术领域。它主要研究如何利用数字计算机获取、存储、传输、分析和显示图像信息，在实际应用中广泛应用于医学影像学、遥感技术、安全监控系统以及人工智能等领域。
习题集中的内容可能包括以下几个关键知识点：
1. 图像基本概念：如灰度图像与彩色图像的类型，像素及矩阵形式表示方法，分辨率定义及其量化等。
2. 图像数字化过程：介绍扫描仪和相机的工作原理；探讨采样、量化的具体步骤以及Nyquist准则的应用，同时讨论aliasing现象的影响。
3. 图像增强与恢复技术：利用滤波器提升图像质量的方法，包括低通滤波、高通滤波、中值滤波及锐化处理等；分析噪声模型并介绍去除噪声的策略如均值滤波和Wiener滤波方法。
4. 图像变换理论及其应用：讲解傅立叶变换在数字图像中的作用，并深入探讨频域特征提取的意义。同时，解释离散余弦变换（DCT）原理以及其如何应用于JPEG压缩标准中。
5. 图像分割技术：通过灰度或颜色特性将图像划分为多个区域的技术方法，如阈值分割、边缘检测算法（Canny算子、Sobel算子和Prewitt算子）及基于生长的分段策略等。
6. 图像编码与压缩机制：解释不同的图像编码方案及其原理；深入学习JPEG系列标准以及MPEG视频压缩技术的应用细节。
7. 几何变换操作：介绍平移、旋转、缩放和其他变形效果，并说明相应的矩阵运算规则。
8. 彩色图像处理技巧：理解RGB模型和HSI颜色空间的概念，掌握色彩转换的方法与应用实例。
9. 特征提取算法及其在识别任务中的作用：探讨形状描述子（如HOG、SIFT、SURF）及纹理分析技术（GLCM、Gabor滤波器），并说明其如何应用于目标检测和模式分类等领域。
10. 机器学习与深度学习方法在图像处理上的应用实例：例如卷积神经网络(CNN)架构及其变体如R-CNN系列和YOLO模型等。
通过解答这些习题，学生能够巩固理论知识，并提高实际操作技能。这对于在校生及从事相关工作的专业人士来说都是极其宝贵的学习材料，也为未来深入研究数字图像处理领域奠定了坚实的基础。
5星
