MATLAB简答题 (2).pdf

MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析软件，尤其在图像处理领域有着广泛的应用。在MATLAB中，我们可以处理各种类型的数字图像，理解图像的基本概念和处理方法至关重要。 1. 图像和数字图像的区别在于，图像通常指的是我们肉眼看到的自然景物的直观表现，而数字图像则是将这种图像通过数字化技术转化为由像素构成的离散表示。数字图像存储在计算机中，常见的格式有BMP、PCX、TIFF、GIF等，它们具有较高的灵活性和创造性，可以用于照片、绘画等各种视觉内容的表示。 2. 采样和量化是将模拟图像转换为数字图像的关键步骤。采样是将连续的模拟信号转变为时间上离散的信号，而量化则是将采样得到的值转化为数字，通常通过A/D转换器完成。这一过程包括了采样、量化和编码三个阶段。 3. 索引图像是一种特殊类型的图像，它的像素值直接对应于一个颜色映射表的索引，即通过索引来确定像素的颜色。RGB彩色图像则由红、绿、蓝三种颜色通道的值组合而成，可以产生丰富的色彩效果。两者的主要区别在于颜色表示的方式和色彩深度。 4. 数字图像的四种基本类型包括：二值图像（黑白图像，只有0和1两种灰度）、索引图像（基于颜色索引表）、灰度图像（单通道，不同灰度值表示不同亮度）和真彩色图像（如RGB图像，每像素有三个颜色通道）。 5. MATLAB在开发数字图像系统方面的优势体现在其简洁的语言、灵活的编程结构、丰富的运算符和库函数、强大的图形处理能力、友好的用户界面以及良好的可移植性和扩展性。 6. 均匀采样和非均匀采样是两种不同的采样方式，前者是所有采样间隔相等，后者则不等。在量化过程中，均匀量化适用于信号变化相对均匀的情况，而非均匀量化则更适合处理信号变化不规则的情况，可以提高量化精度。 7. 图像在空间域上的处理运算通常分为四类：代数运算（如加减乘除）、几何运算（如旋转、缩放）、领域操作（如滤波、腐蚀、膨胀）和块操作（如块匹配、模板匹配）。 8. 点运算不改变图像内像素的空间位置关系，因为它只对每个像素的灰度值进行独立变换，而不涉及像素的相对位置。 9. 点运算也称为灰度变换，因为变换只针对每个像素的灰度值。通过适当的灰度变换，可以增强图像的对比度，扩大或缩小灰度动态范围，使得图像的明暗对比更加明显。 10. 灰度变换同样可以减弱对比度，通过将原始灰度范围映射到较小的范围，可以减少灰度层次，从而降低对比度。 11. 点运算的典型应用包括对比度增强、对比度拉伸、灰度变换、光度学标定、显示标定、轮廓线提取和剪裁等。 12. 代数运算的应用实例包括去除加性随机噪声（通过图像平均）、背景消除（如差影法）、局部显示（如掩膜图像处理）和局部增强、校正设备非线性影响等。 13. 图像减法运算在实践中可用于检测场景变化、自动现场监测、混合图像分离以及消除背景干扰。 14. 图像相加运算可以消除加性随机噪声，因为噪声通常表现为独立且均值为零的随机变量，多帧图像相加可以抵消噪声的影响，提高图像质量。 15. 梯度幅度图像能够突出图像的轮廓，因为边缘和轮廓通常对应于灰度值急剧变化的区域，而梯度正是描述灰度值变化率的量，因此通过计算梯度可以有效地识别和突出图像的边缘特征。 这些知识点构成了MATLAB图像处理的基础，理解和掌握它们对于使用MATLAB进行图像分析和处理至关重要。