2017-2018-A-答案1

《数字图像处理》课程的相关知识点主要涵盖图像的存储、处理、分析、输出，以及相关的概念和技术。以下是根据题目内容解析的详细知识点： 1. 图像处理基础： - 图像增强：图像增强是一种通过改变图像的灰度分布来改善视觉效果或者提取有用信息的技术。常见的方法包括点处理（如灰度变换、直方图均衡化）、邻域处理（如平滑、锐化）以及频域处理（如滤波）。 - 伪彩色图像处理：用于将灰度图像转化为彩色图像，通常通过强度分层或灰度级到RGB色彩空间的转换实现。 2. 图像距离计算： - 欧氏距离：在欧几里得空间中，两点之间的直线距离，计算公式为 `d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)`。 - 街区距离（曼哈顿距离）：在二维网格中，沿着垂直和水平方向的距离之和，计算公式为 `d = |x2-x1| + |y2-y1|`。 - 棋盘距离：在棋盘格中，从一点到另一点必须经过的最小单元格数，计算时取两个坐标差的较大值。 3. 图像处理方法： - 均衡化：一种直方图处理技术，通过调整图像的灰度分布，使图像的整体对比度增强。 - 均值滤波：通过计算像素邻域的平均值来平滑图像，减少噪声，但可能会导致边缘模糊。 - 拉普拉斯滤波：一种边缘检测算子，用于找出图像中的突变点，常用于边缘检测。 4. 数据压缩与编码： - 霍夫曼编码：一种无损的数据压缩编码方法，根据字符出现频率分配不同的二进制码，频繁出现的字符编码较短。 - 符号信源熵：衡量信息源的不确定性，计算公式为 `H(p) = - å pi * log2(pi)`，其中pi是第i个符号的概率。 - 编码效率：编码平均长度与信源熵的比值，表示编码的效率。 5. 噪声去除与压缩： - 中值滤波：对噪声具有很好的抑制作用，特别是在去除椒盐噪声时效果显著。 - LZW编码：一种无损压缩算法，通过查找并存储重复的字符串来减少数据量，尤其适用于含有大量重复模式的图像。 这些知识点是数字图像处理课程的基础内容，理解和掌握它们对于深入学习图像处理、分析和压缩技术至关重要。在实际应用中，这些理论会结合具体的编程语言和工具，如OpenCV库，来实现图像的各种处理操作。