图像处理习题.docx

图像处理是计算机科学的一个重要领域，涉及到对数字图像的分析、操作和改进。这个领域涵盖了广泛的理论和技术，包括图像表示、增强、变换、压缩和恢复等。以下是对给定习题中涉及的一些关键知识点的详细解释： 1. 图像数学表达式 `I = f (x, y, z, λ, t)` 描述了图像的动态、彩色和空间特性。其中，`(x, y, z)` 表示空间位置，`λ` 代表波长，对应颜色，`t` 表示时间，用于描述动态图像，`I` 是光点的强度或幅度。 2. 存储图像所需的位数取决于图像的尺寸和色彩深度。例如，一个1024x768像素、256灰度级的图像需要6291456位（6MB），而一个512x512像素、32位真彩色图像需要8388608位（8MB）。 3. 像素的4邻域、对角邻域和8邻域是指像素周围的相邻像素，分别在水平、垂直方向、对角线上。 4. 二值图像只有两种颜色（通常是黑色和白色），灰度图像由256级灰度构成，彩色图像包含红绿蓝（RGB）三个通道，可以表示数百万种颜色。RGB图像直接用红、绿、蓝三种颜色的强度表示颜色，而索引彩色图像通过索引表映射到特定的颜色。 5. 直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整灰度级分布使图像的对比度提高。它通过扩展频繁出现的灰度级和压缩稀少出现的灰度级来达到目的。 6. 在线性拉伸中，通过设置适当的系数a和b，可以将直方图的峰值移动到新的位置，例如将双峰直方图的峰值从23和155移动到16和240。 7. 灰度变换增强包括线性和非线性变换，如对数变换和指数变换，它们能改变图像的灰度级分布，以改善视觉效果。 8. RGB模型（红绿蓝）表示颜色的强度，HSI模型（色调、饱和度、亮度）更符合人类视觉感知。H表示颜色，S表示颜色纯度，I表示亮度。 9. 伪彩色图像处理主要方法包括灰度分层、灰度变换和频域滤波，用于将单色图像转换为具有视觉吸引力的彩色图像。 10. 图像亮度变化会直接影响直方图的位置，对比度变化会影响直方图的形状和分布。 11. 图像平滑（如均值滤波、中值滤波）用于减少噪声，而图像锐化（如拉普拉斯算子、梯度算子）旨在突出图像边缘和细节。 12. 数据压缩可以通过消除冗余来减小图像的存储需求。无冗余数据理论上不能压缩，但实际应用中可以通过有损压缩技术达到压缩目的。 13. 图像退化可能由多种原因引起，如物理变形、噪声干扰、设备局限等。 14. 图像复原致力于恢复退化的原始图像，而图像增强主要关注提升图像的视觉质量，不一定恢复原始信息。 15. MATLAB中的图像处理语句：`I=imread('lenna.bmp')`读取图像，`imshow(I)`显示图像，`B=fft2(I)`计算二维离散傅立叶变换，`C=fftshift(B)`对变换结果进行位移，`imshow(log(abs(B)), [])`和`imshow(log(abs(C)), [])`显示对数尺度下的傅立叶变换图像。 16. JPEG压缩过程包括：分块、颜色空间转换（减少心理视觉冗余）、零偏置转换、离散余弦变换（DCT，减少空间冗余）、量化（进一步减少冗余）和符号编码（熵编码，减少统计冗余）。 这些知识点构成了图像处理的基础，涵盖了图像的表示、存储、增强和压缩等多个方面。理解和掌握这些概念对于深入学习和应用图像处理技术至关重要。