数字图像处理.考试题合集.doc

《数字图像处理》考试题合集涵盖了数字图像处理领域的多个核心概念和技巧，以下是对这些概念的详细解析： 1. **灰度直方图**：是图像中各个灰度级像素数量的统计分布，反映了图像灰度的频率分布，常用于分析图像的对比度和亮度分布。 2. **线性移不变系统**：在图像处理中，这样的系统能够保持输入信号的线性特性，意味着输出是输入的线性函数。这对于图像滤波和变换操作至关重要。 3. **图像分割**：是将图像划分成具有特定意义的区域，有助于识别图像中的对象和特征，是图像分析和理解的基础步骤。 4. **数字图像处理**：将图像转换为数字形式，通过计算机算法进行处理，包括图像增强、复原、压缩等，广泛应用于医学、遥感、安全监控等领域。 5. **像素的邻域**：像素的邻域指的是像素周围的其他像素，如4-邻域（上下左右）和8-邻域（上下左右及对角线），在图像处理中用于定义局部操作的范围。 6. **数字图像**：是由离散的像素点组成，每个像素点代表特定的灰度值，是实际图像在计算机中的数字化表示。 7. **图像锐化**：通过增强图像边缘和轮廓，提高图像细节的可见性，常用的方法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。 8. **灰度共生矩阵**：用于描述图像像素对的灰度共生关系，提供了一种量化和分析图像纹理的方法。 9. **细化**：在图像处理中，细化技术用于将线条细化到单像素宽度，常用于提取图像的骨架结构。 10. **无失真编码**：压缩后的图像在解压缩后能完全恢复原图像，没有信息损失，是高质量图像传输的重要技术。 11. **数字影像**：在计算机中存储和处理的离散图像，具有不连续的空间坐标和灰度值，基于离散数学原理进行分析和处理。 此外，还有其他一些概念，如： - **图像采样**：将连续图像转换为离散点的过程，遵循奈奎斯特定理以避免信息丢失。 - **灰度量化**：将连续的灰度值映射到有限的离散灰度级，是数字图像的基本步骤。 - **像素**：数字图像的基本单位，具有位置和灰度值属性，参与图像的各种计算和操作。 - **线性拉伸**：通过线性函数调整图像灰度范围，增强对比度。 - **辐射误差**：传感器测量值与真实物理量之间的差异，需要通过辐射校正来减小。 - **图像平滑**：通过滤波器减少图像噪声，提升图像质量。 - **滤波**：改变信号的过程，分为高通滤波（保留高频，去除低频，用于起锐化效果）和低通滤波（保留低频，去除高频，用于平滑图像）。 - **植被指数**：利用光谱反射率差异计算的指数，用于识别和分析植被覆盖。 - **监督分类**和**非监督分类**：分别是已知类别信息和未知类别信息的图像分类方法。 - **特征空间**：多波段图像的灰度值构成的多维空间，用于分析和比较图像特征。 这些知识点构成了数字图像处理的基础，理解和掌握它们对于深入研究图像分析、机器视觉和相关应用至关重要。