试题一

1.试举出 2 个图像处理的应用实例。

医学影像处理：
在医学领域，图像处理用于处理CT、MRI、X射线等医学影像。通过图像增强、噪声去除、边缘检测等技术，医生能够更加清晰地观察病变组织和器官结构，从而辅助疾病诊断。比如，肿瘤检测中的图像分割技术可以帮助识别肿瘤的边界和大小。 人脸识别技术：
在安防、智能设备解锁和身份验证等领域，图像处理中的人脸识别技术被广泛应用。该技术通常通过图像预处理、特征提取和匹配等步骤来识别和验证人脸身份。例如，智能手机的面部解锁功能就是基于此技术，通过捕捉用户面部图像来进行身份认证。

2.模拟图像转换为数字图像需要哪些处理过程? 它们与数字图像分辨率有什么关系？

采样（Sampling）：采样是将模拟图像的连续空间（如光的强度或颜色分布）转换为离散的点（像素）的过程。在这个过程中，图像的空间范围被分割成一系列的离散网格，每个网格上的点称为一个像素。
采样率（或采样密度）决定了图像的分辨率。采样率越高，生成的数字图像分辨率越高，细节越丰富。 低采样率可能会导致图像失真或失去细节，产生“锯齿”效果。 量化（Quantization）：量化是将每个像素的光强度或颜色值从连续的模拟值转换为离散的数字值的过程。图像的灰度或颜色范围被分割成一系列的级别，每个级别对应一个数字值（通常是整数）。
量化的位深度（即每个像素表示颜色或灰度的比特数）决定了图像中每个像素的颜色或亮度的精度。位深度越高，数字图像的颜色或灰度级数越多，图像的质量也越高。 例如，8位量化可以表示256种灰度或颜色，而16位量化则可以表示65536种。

分辨率与数字图像的关系：

数字图像的分辨率与采样率密切相关。图像分辨率通常由两个部分定义：

空间分辨率：由采样率决定，即图像中每单位面积包含的像素数。空间分辨率越高，图像细节越多，质量越高。分辨率通常以每英寸像素数（PPI）或每米像素数（PPCM）来衡量。
灰度/颜色分辨率：由量化级别决定，表示图像中颜色或灰度级别的数量。更高的颜色或灰度分辨率可以使图像中的渐变更加平滑，避免色彩或灰度带来的“阶梯效应”。综合来说：
采样率决定了图像的空间分辨率，即图像的清晰度和细节。
量化级别决定了图像的灰度或颜色分辨率，即图像的颜色或亮度的精度。

3.什么是图像直方图？直方图有哪些应用？

图像直方图是统计图像中像素值分布的函数，不同灰度级的像素点的个数。

应用： 1.图像增强（Histogram Equalization）直方图均衡化是常见的图像增强方法，通过调整图像的对比度，使得图像中不同亮度的像素分布更加均匀。它可以增强图像中的细节，使得图像更加清晰。特别是在对比度较低的图像（如模糊的照片）中，直方图均衡化可以提升视觉效果。 2.图像分割（Histogram-based Segmentation）直方图可以用于图像的分割，特别是在二值化（thresholding）处理中。例如，通过分析直方图，可以找到最佳的阈值来将图像分割成前景和背景部分。在图像中找到合适的阈值，可以用于物体检测、形状识别等任务。 3.图像分类：直方图对比小计算题： 500