**数字图像处理**是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及到图像的获取、分析、理解和处理等多个环节。在西华大学的数字图像处理课程中，学生会深入学习这一领域的理论知识和实际应用技巧。2017-2018学年的期末考试A卷是对这一学期学习成果的全面检验。
一、基础概念
图像可以被看作二维信号的表示，由像素阵列组成。在数字图像处理中，我们关注像素的数值属性，如灰度值或颜色信息。基础概念包括图像的分辨率、色彩模型（如RGB、CMYK、灰度），以及图像的类型（如位图和矢量图）。
二、图像变换
图像变换是将图像从一个空间转换到另一个空间的过程，包括平移、旋转、缩放等几何变换，以及傅立叶变换、小波变换等频域变换。傅立叶变换在图像处理中用于分析图像的频率成分，而小波变换则能提供多尺度分析，对图像的局部特征进行有效提取。
三、图像增强
图像增强旨在改善图像的质量，提高视觉效果，常见的方法有直方图均衡化、对比度拉伸、锐化等。直方图均衡化通过对像素值分布进行调整，可以扩大图像的动态范围；对比度拉伸则可以改善图像的整体对比度；锐化操作通过增强图像边缘，使图像看起来更清晰。
四、图像分割
图像分割是将图像划分成具有不同特性的区域，是图像理解的关键步骤。常见的分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny算子、Sobel算子）等。这些方法依据像素间相似性、边界强度或其他特性来确定分割边界。
五、图像编码与压缩
图像数据通常占用大量存储空间，因此需要编码和压缩技术。无损压缩保留了原始数据的所有信息，如霍夫曼编码、游程编码；有损压缩则允许数据损失，如JPEG、MPEG等，它们通过减少冗余信息和感知不可见的细节来实现高压缩比。
六、程序设计
在数字图像处理课程中，编程能力是必不可少的。学生可能需要使用OpenCV、MATLAB等库进行图像处理程序的编写，实现上述提到的各种处理方法。例如，用Python的OpenCV库实现图像的读取、显示、变换、增强、分割以及编码压缩等功能。
七、应用领域
数字图像处理广泛应用于医学影像分析、遥感图像处理、人脸识别、车牌识别、数字娱乐（如游戏开发、电影特效）等领域。通过深入学习和理解，学生能够运用所学知识解决实际问题，推动科技进步。
这份数字图像处理的期末考试A卷，不仅涵盖了上述基础知识，还可能包含实际操作题目，以测试学生对理论知识的理解和应用能力。通过解答这份试卷，学生将能巩固所学，为未来在相关领域的工作或研究打下坚实的基础。
