【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、传输、分析和展示。本资料是一个关于数字图像处理的学习教案，包含了填空题、判断题、问答题和计算题等多种题型，帮助学生深入理解和掌握相关知识。
1. **图像分类**：图像根据其空间坐标和亮度的连续性被分为两类，即模拟图像和数字图像。模拟图像在空间和亮度上都是连续的，而数字图像则是将模拟图像经过采样和量化后得到的离散形式。
2. **图像处理层次**：图像处理的内容分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。狭义图像处理主要涉及图像的变换和操作；图像分析侧重于从图像中提取有用信息；图像理解则涉及到更高级别的解释和决策。
3. **颜色与视觉效应**：物体的色分为有色物体和消色物体。马赫带效应揭示了人类视觉在处理图像边缘时的特性，即在一定反差的图像边界处，视觉会产生过度感知，感觉某些部分特别亮或暗。
4. **图像数字化**：在数字图像处理中，图像首先被采样成离散的像素，然后通过量化将像素的灰度值转换为离散的整数值。像素的灰度级表示其明暗程度，灰度级数决定了图像的灰度分辨率。
5. **量化与比特位数**：量化灰度级数通常与存储每个像素所需比特位数有关，如256级灰度通常使用8位表示，因为2的8次方等于256，可以覆盖0到255的整数范围。
6. **图像灰度直方图**：直方图是描述图像灰度分布的统计图表，反映了不同灰度级像素出现的频率。直方图的形状提供了关于图像对比度和亮度分布的信息，例如，偏左的峰值可能表明图像整体较暗，而峰值陡峭则可能意味着图像对比度较低。
7. **傅里叶变换**：在图像处理中，傅里叶变换用于分析图像的频率成分。低频成分对应图像的整体亮度变化，而高频成分则与图像的细节和边缘相关。
8. **点运算**：点运算是一种逐像素的处理方式，包括对比度增强、对比度拉伸等，它们可以直接改变像素的值以改善图像的显示效果。
9. **图像增强**：图像增强通过灰度变换来改进图像的质量，例如，直方图均衡化能够展宽图像的灰度分布，提高对比度，使图像看起来更加清晰。
10. **直方图均衡化**：直方图均衡化是通过特定变换使图像的灰度直方图接近均匀分布，从而增强图像的对比度，特别是对于那些初始直方图集中在少数灰度级的图像特别有效。
11. **直方图修整法**：直方图修整法旨在调整图像的灰度分布，例如，通过直方图均衡化，可以使图像的灰度级分布更加均匀，改善视觉效果。
这个学习教案涵盖了数字图像处理的基础概念、图像的数字化过程、图像分析方法以及图像质量的评价和改善技术，适合初学者或准备相关考试的学生作为复习资料。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
