【数字图像处理】是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何对图像数据进行获取、存储、分析和展示。本主题涉及的考试习题涵盖了数字图像处理的基础知识，包括图像分类、图像数字化、彩色模型、图像增强、数据冗余、色彩模型、图像分割以及变换和滤波等核心概念。
1. **图像分类**：根据图像的色彩特性，图像可分为**单色图像（如灰度图像）**和**彩色图像**。单色图像通常只有一种色调，而彩色图像则包含多种颜色成分。
2. **图像数字化**：图像数字化设备需要具备**采样**、**量化**和**编码**三种功能。采样决定了图像在数字领域的分辨率，量化处理连续的灰度或色彩值为离散的数值，编码则是将量化后的数据转换为计算机可识别的二进制形式。
3. **彩色模型**：常见的通用彩色模型有**RGB（红绿蓝）模型**，用于显示器等设备，以及**CMYK（青、洋红、黄、黑）模型**，用于印刷业。
4. **图像增强**：图像增强分为**空间域增强**和**频率域增强**。空间域增强通过直接修改像素值来改善图像的视觉效果，频率域增强则是通过对图像的傅立叶变换进行操作，然后反变换回空间域。
5. **数据冗余**：数字图像的三种基本冗余类型是**空间冗余**（相邻像素之间存在相似性）、**统计冗余**（图像中某些像素组合出现的概率较高）和**编码冗余**（通过编码方式引入的冗余，如预测编码）。
6. **HSI模型**：Hue（色调）、Saturation（饱和度）和Intensity（强度）是构成HSI模型的三个分量，常用于彩色图像处理。
7. **变换图像压缩**：在压缩过程中，常用的子图像尺寸为**8x8**像素块，如JPEG压缩中的DCT（离散余弦变换）。
8. **图像分割**：基于亮度值，图像分割算法通常依赖于**连续性**（相邻像素亮度差异不大）和**边缘检测**（亮度的急剧变化）。间断检测利用的就是亮度的不连续性。
**简答题要点**：
1. 数字图像处理的目的是为了改善图像质量，提取有用信息，便于分析和理解。
2. 图像增强的目的是提升图像的视觉效果，如增强对比度，消除噪声，突出细节等。例如，使用直方图均衡化可以增强图像的整体对比度。
3. 二位离散傅立叶变换对是M×N大小的二维矩阵进行傅立叶变换得到的结果。
4. 频率域滤波通常包括：傅立叶变换、应用滤波器（如低通、高通滤波器）、逆傅立叶变换。
5. 伪彩色增强是将灰度图像映射到彩色空间，真彩色增强则直接处理RGB三通道的彩色图像。
**填图题和计算题**涉及到的具体图像处理操作，如像素邻接关系、频率域分析、图像分割算法的实现，以及特定编码技术的应用，这些都需要结合题目中的具体图像和数据进行解答，无法在此详细展开。
数字图像处理的考试习题涵盖了该领域的主要概念和技术，旨在检验学生对图像的数字化、增强、压缩、分割等核心知识的理解和应用能力。
