国科大王伟强图像处理期末考试题2023

图像处理是一门涵盖广泛技术的学科，涉及图像的获取、分析、理解和合成。在这个领域，国科大教授王伟强的课程涵盖了多项核心概念，这些概念在图像处理的期末考试中显得尤为重要。以下是这些知识点的详细解释： 1. **高斯滤波器的转换**：高斯滤波器分为高通和低通两种，它们在频域中的表现不同。高斯高通滤波器（GHPF）允许高频成分通过，而高斯低通滤波器（GLPF）则允许低频成分通过。要从高斯高通滤波器转换为低通滤波器，只需将高通滤波器的传递函数从1减去。 2. **维纳滤波公式**：维纳滤波是一种用于图像复原的技术，考虑了图像退化和噪声的影响。公式中的各项分别表示退化函数的频域表示、复共轭、噪声的功率谱、未退化图像的功率谱、退化图像的变换和复原图像的变换。 3. **颜色空间**：不同的颜色空间用于不同的图像处理任务。例如，RGB颜色空间由红、绿、蓝三个通道组成，HSI和HSV颜色空间则将颜色分解为色调、饱和度和明度，便于处理色彩信息。 4. **NTSC、CMY、CMYK和YCbCr颜色空间**：这些是常见的颜色模型，用于电视、印刷和数字图像。NTSC使用YIQ系统，CMY和CMYK用于彩色印刷，YCbCr则常用于视频和数字图像处理，因其与人眼对亮度和色度的感知相匹配。 5. **傅立叶卷积和相关性质**：傅立叶变换在图像处理中用于频域分析，卷积定理阐述了两个函数在空间域的卷积等于它们在频域的傅立叶变换的乘积。乘积定理则说明了空间域的逐点乘积对应于频域的卷积。 6. **幂律变换**：幂律变换，即伽马校正，是一种非线性增强图像对比度的方法。通过调整伽马因子，可以调整图像的亮部和暗部，改善视觉效果。 7. **巴特沃斯低通滤波器**：这种滤波器常用于图像平滑，去除噪声。截止频率的选择至关重要，过高会丢失细节，过低则可能导致图像模糊。 8. **完美重建滤波器**：在信号处理中，一组滤波器可以实现完美重建，意味着经过滤波后的信号能完全恢复原始信息。这通常用于小波变换和子带编码，滤波器需满足特定条件以确保无信息损失。 9. **逆谐波均值滤波器**：这是一种针对椒盐噪声的图像复原滤波器，通过计算像素邻域的逆谐波平均值来去除噪声，特别适用于处理二值或近似二值的噪声。 以上知识点是图像处理领域的基础，理解和掌握这些内容对于学习和应对国科大王伟强教授的图像处理期末考试至关重要。同时，它们也是实际应用中解决图像问题的关键工具。