数字图像处理各章节考核要求

数字图像处理各章节考核要求
第0章Matlab
1. 掌握常用的matlab函数，如图像的读写与显示、不同类型图像之间的转换、不同数据类型图像的转换、傅里叶变换、图像的滤波、总面积等。

限于实验过程出现过的函数。

2.会编写简单的图像处理代码。

3.掌握常见编码错误的调试方法。

第1章概述
一、识记与理解
1. 数字图像处理、数字图像处理的目的、特点和优点
2. 数字图像处理应用、研究内容和发展动向。

二、简单应用（无）
第2章数字图像处理的基础
一、识记与理解
1. 数字的函数表达，采样、量化
2. 不同采样间隔或量化等级数对图像质量和数据量的影响
3. 4-邻接、8-邻接、m-邻接和连接性
5. 像素之间的距离计算：欧式距离、城市街区距离和棋盘距离
6. 图像的分类
7.掌握不同分辨率、不同量化等级的图像占用的存储空间大小
二、简单应用
1、图像数字化的过程
2、图像量化等级对图像有什么影响？如果量化等级过小会出现什么现象？为什么？
第3章图像基本运算
一、识记与理解
1. 图像基本运算的分类
2. 图像代数运算的种类及各自的意义
3. 多幅图像平均降噪方法的原理
二、简单应用
1. 会根据图像的灰度分布和图像变换目标选择合适的点变换函数。

要求掌握两个重要的非线变换函数—对数变换和幂变换的特性，结合第5章基于灰度变换的图像增强分析不同变换函数适合的图像情况。

第4章图像变换
一、识记与理解
1. 二维离散傅里叶变换
2. 傅立叶变换的性质
3. 图像变换的目的
4. FFT的基本思想
5. MATLAB中，傅立叶变换的频谱分布特点
二、简单应用
1、掌握傅里叶变换在图像处理中应用的原理。

（含高通和低通）
第5章图像增强
一、识记与理解
1．直方图、直方图均衡化、图像增强的概念、分类及主要研究内容
2. 点处理和模板处理概念
3. 低通滤波对图像处理的作用或者说丢失图像高频成分对图像视觉效果的影响。

二、简单应用
1. 基于灰度变换的图像增强：线性变换、分段线性变、反转变换、对数变换，会根据变换函数预测图像变换的效果。

2. 基于直方图的图像增强：直方图均衡化（参照习题5.4）
3. 空间滤波增强：给定图像矩阵和滤波器，要求计算滤波结果
4. 频域滤波增强：掌握不同滤波器的滤波效果（振铃程度、图像模糊程度、噪声平滑效果）
5.了解同态滤波
第6章图像复原
一、识记与理解
1.图像复原与图像增强的异同点
2.频域滤波复原的通用技术及各自适合复原的图像情况
4.均值滤波、中值滤波、最大值/最小值滤波器
6.逆滤波和维纳滤波
三、简单应用
1．线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理
2．给定图像退化函数，设计图像复原方法。

3、中值滤波对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。

4、均值滤波对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。

第7章图像压缩编码
略
第8章图像分割
一、识记与理解
1. 边缘
2. 阈值分割、根据直方图选择阈值
3.了解区域增长法、区域分裂算法步骤
4. 形态学图像处理方法：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
5. 掌握图像分割的概念、作用及策略。

二、简单应用
1.掌握Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。

2.根据图像的实际情况，设计合适的图像分割方法。

3.能够应用数学形态学的方法完成简单的图像应用处理，如提取区域边缘、计算周长等。

第9章彩色图像处理
一、识记与理解
1. 了解图像的彩色空间，RGB、CMY、CMYK
2. 了解计算机显示器、打印机等常用所采用的彩色空间
二、简单应用
了解彩色图像处理算法与灰度图像处理算法的异同点。

附件：卷面结构
一、填空题（每空1分，共10分）
二、单项选择题（每小题2分，共20分）
三、判断题，对的打“√”，错的打“×”（每小题1分，共5分）
四、简答题（每小题6分，共30分）
五、应用题（第1小题11分，第2、3小题各12分，共35分）
1、直方图均衡化
解题提示：（1）指示采用的变换函数
（2）均衡化过程可以用表格表示：
2、考核空间域滤波方法，常用的滤波方法如均值滤波、中值滤波等。

3、用数学形态学的方法提取边界。