《数字图像处理》研究生考试大纲

来源:3003com必赢发布时间:2022-06-06浏览次数:685

一、考试题型

1选择题

2、填空题

3简答题

4、综合题

二、考试参考用书

数字图像处理》,李俊山编著清华大学出版社(第四版)。

三、考试内容

第一章 绪论

1、理解和掌握数字图像和模拟图像的概念;

第二章 数字图像处理基础

1、了解人眼的视觉适应性、同时对比效应、马赫带效应、视觉错觉等亮度视觉特性;

2、理解图像成像模型;

3、理解和掌握数字图像的表示方法;

4、掌握空间分辨率和灰度分辨率的概念,并理解空间分辨率变化和灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响;

5、理解和掌握像素的各种邻域,并会判断像素的邻接性和连通性

第三章 图像的基本运算

1、掌握图像的灰度反转和对数变化的基本形式和作用;

2、掌握灰度直方图的概念,并理解灰度直方图的分布特征与图像对比度的关系;

3、掌握图像的相加运算、相减运算并了解相加和相减运算的应用;

4、了解图像的平移、旋转、镜像、转置、缩放等集合运算的求解;

5、会使用最近邻插值方法和双线性插值方法进行插值的计算

第四章 空间域图像增强

1、掌握对比度拉伸、窗切片等基于点运算的图像增强方法;

2、理解直方图均衡化的原理,会使用直方图均衡化方法进行图像增强;

3、理解直方图规定化的原理,会使用直方图规定化方法进行图像增强;

4、会运用邻域平均法和中值滤波法对图像进行空间平滑滤波;

5、理解梯度法检测图像边缘的原理;

6、会运用拉普拉斯算子对图像进行空间锐化滤波

第五章 频率域图像增强

1、了解二维傅里叶变换的定义和傅里叶频谱的特性;

2、理解频率域高通滤波和低通滤波的功能和原理,并掌握频率域图像处理的步骤;

3、熟悉理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器的定义及特点;

4、熟悉理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器的定义及特点;

5、理解带通滤波和带阻滤波的概念

第六章 图像恢复

1、掌握图像的退化模型;

2、了解无约束最小二乘方恢复方法的原理;

3、掌握逆滤波图像恢复方法,并了解无约束恢复的病态性;

4、了解有约束最小二乘方恢复的原理;

5、掌握维纳滤波图像恢复方法;

6、掌握图像噪声的概念,并熟悉常见的图像噪声的概率密度函数

第七章 图像压缩编码

1、了解离散余弦变换的定义;

2、理解图像压缩的基础和原理;

3、掌握图像编码系统模型的组成以及各部分的作用;

4、掌握费诺码、霍夫曼编码、算数编码的编码方法;

5、了解位平面编码和游程编码的思路;

6、掌握变换编码的过程;

7、掌握均方误差、均方信噪比、峰值信噪比的定义

第八章 小波图像处理

1、掌握小波的概念及特点;

2、了解连续小波变换的定义;

3、了解图像小波变换的实现方法

第九章 图像分割

1、了解图像分割的含义;

2、掌握Hough变换的基本原理;

3、掌握基于阈值的分割方法;

4、掌握区域生长法和分裂合并法的分割思路

第十章 图像特征提取

1、了解图像边缘的特征;

2、掌握三种经典的边缘检测算子Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子,理解每种算子的特点;

3、掌握Marr边缘检测算法的原理及主要过程;

4、了解图像纹理的主要特性,会计算图像的灰度共生矩阵;

5、了解图像的形状特征:矩形度、圆形性和球状性;

6、掌握图像的均值、方差、标准差、熵等统计特征并理解每种统计特征反映了图像的什么特点

第十一章 彩色图像处理

1、了解三基色原理、相加混色的三基色和三补色、相减混色的三基色和三补色

2、了解CIE色度图的基本特点

3、掌握亮度、色调、饱和度的含义,熟悉RGB模型和HSI模型

4、理解白平衡法的基本原理;

5、掌握真彩色增强、伪彩色增强和假彩色增强的概念;

6、掌握HSI模型下真彩色增强的亮度、色调、饱和度增强方法;

7、掌握RGB模型和HSI模型下彩色图像的平滑和锐化方法

第十二章 形态学图像处理

1、掌握二值形态学的腐蚀和膨胀运算以及腐蚀和膨胀运算的作用;

2、掌握二值形态学的开运算和闭运算以及开运算和闭运算的作用