图像处理选择题
💡
原文英文，约5200词，阅读约需19分钟。
📝
内容提要
本文总结了WBUT考试中图像处理的关键问题，包括数字图像定义、图像传感器、图像变换、颜色模型及数字图像处理技术与应用。重点讨论了像素、亮度、图像采样、傅里叶变换、噪声类型及去除方法等概念。
🎯
关键要点
- 数字图像是通过摄影过程捕获的真实场景或物体的离散表示。
- 线传感器用于捕获三维图像，逐行扫描数据。
- 会聚透镜用于在相机胶卷上形成图像。
- 傅里叶变换用于将输入图像转换为处理后的图像。
- 二维空间中两点的欧几里得距离公式为√((x-s)² + (y-t)²)。
- HIS颜色模型是公认的颜色模型之一。
- 数字图像处理依赖于离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）。
- 像素是数字图像的基本单元，具有特定位置和数值。
- 亮度是量化光源发出的能量，通常以瓦特（W）为单位测量。
- 图像采样是量化的前提，涉及空间坐标的离散化。
- 数字图像处理主要处理离散信号和数字信号。
- 颜色图像处理因数字图像在互联网上的使用显著增加而变得重要。
- 像素的强度范围在8位图像中为0到255。
- 图像矩阵的每个元素称为像素。
- 图像增强是改善图像视觉质量的技术。
- 直方图均衡化可以改善图像的对比度。
- 维纳滤波器用于图像恢复，特别是处理模糊和噪声。
- 中值滤波器有效去除盐和胡椒噪声。
- 波形变换在图像压缩中具有显著优势，能够避免可见的块效应。
- 形态学操作如腐蚀和膨胀用于图像处理，能够分离接触的物体。
- Hough变换用于检测图像中的直线。
- 图像恢复是一个客观过程，旨在恢复退化的图像。
- 直方图表示图像中像素强度的分布，是空间域的特征。
➡️
