为什么要用8个亮度级来描述图像？
模拟摄像机的信噪比约为45dB，每一位是6dB，所以8位可以包括有效范围，选择8位像素的另一个好处是：方便把像素存储成字节；而且，8位的A/D转换器最便宜。
怎么定义合适的图像大小N？即分辨率？
N太小导致图像锯齿化严重，N太大会导致存储空间的增大，所以需要选择合适的分辨率对图像进行存储，但是你需要了解数字信号处理理论。
为什么要进行傅里叶变换？
将信号映射到分量频率的方法，频率的单位是Hz，用于度量时间上的重复速率。假设有一个音乐中心：声音来自一个CD播放器，经过扩音处理以后在扬声器上进行播放，扬声器可以改变低音或者高音，低音包含低频分量，高音包含高频分量，扬声器的傅里叶变换就是将时间连续的声音信号转换成频率分量的方法。
为什么要这么做呢？我们没用改变信号，只是改变了信号的表达方式，傅里叶变换表明信号是由什么频率组成的，特定频率的幅度就是原信号中该频率的总量，将所有频率对应的正弦波进行叠加就能得到原图像（理论上）。
傅里叶变换怎么表示？
傅里叶变换得到的结果是复数，所以用幅度和相位来表示，幅度等于实部和虚部的平方和求根，相位等于arctan实部/虚部。
实部和虚部的正负性可以确定相位在哪一个象限，幅度表示每一个频率分量的总量，相位描述的是频率分量产生的时序。
卷积运算怎么和傅里叶变换进行结合？
两个信号的卷积可以通过两个信号的傅里叶变换的乘积进行逆变换求取，卷积的对偶性可以大幅度的提高视觉算法的计算速度。
奈奎斯特采样标准？
采样频率至少是被采样信号的最大频率的2倍，才能保证通过样本重构原信号。
傅里叶变换的特性有哪些？
位移不变性，图像分解为频率分量与图像中的特征位置无关，假设将图像中的特征移动一定的距离，或者从不同的位置采集图像，其傅里叶变换的幅度不会发生变化，这个特性称为位移不变性。
旋转，如果将图像进行旋转，那么其傅里叶变换也旋转。因为频率反应的是图像中特征的朝向，所以傅里叶变换是具有朝向依赖性的。
频率的尺度变化，时间是频率的倒数，如果图像被压缩，那么频率就会相应的扩展。
傅里叶变换的应用有哪些？
滤波！去除高频分量（例如声音处理中去除高频的嘶嘶声），想要保留低频信息，用低通滤波器进行处理。当然去除高频分量会导致图像模糊（边缘信息丢失）。
什么是单点运算，分为哪几种？
直方图用于描述图像，通过改变直方图的运算，即达到了改变图像的效果。
什么是群运算？
群指模板内的点，最常见的群运算是空间滤波，例如均值滤波所得到的图像是对原图像中的各点近邻点进行平均运算的结果，这些运算通常是为特征提取进行预处理，提高显示质量的。
亮度直方图的作用？
亮度直方图表示每种亮度级在图像中的占有率，图像的对比度就是通过亮度级的范围来度量的，显示特定亮度级像素的数目。当使用到的亮度级范围较窄的时候，图像的视觉效果就会很差，将亮度级的范围拉伸到0~255之间会大大提高图像的视觉效果（图像变得清晰），这是改善视觉效果的基本做法。
直方图还可以用于观察噪点，这对于去噪也是很有用户的。
作业：实现直方图计算程序
点运算？
图像处理中的点运算是一种基本运算，图像中的每个像素值是对原像素值进行处理得到的新的像素值。
线性亮度转换关系点算子。亮度级k控制图像的总体亮度，增益l控制对比度，l大于1的时候，灰度输出范围将会增加。K=1.2，l=10的效果是将直方图整体右移且范围增大。
作业：实现线性点算子，并观察效果
锯齿算子？
强化局部对比度变化的算子。
直方图标准化？
作业：实现直方图标准化代码
直方图均衡化？
作业：实现直方图均衡化代码
阈值处理？
作业：实现阈值处理代码
最优阈值处理的作用？
一种优化的阈值处理方式，用于图像的分割：分离图像的前景和背景。Otsu方法（1979）是最受欢迎的阈值处理方法之一。
自适应方法有什么特点？
不对整幅图像进行运算，关注图像的局部区域。
群运算？（空间滤波运算）
根据像素邻域来计算新的像素值，通常使用模板卷积的形式表示，模板是一组加权系数，模板通常是正方形的，大小是奇数从而可以恰当的定位。
作业：实现均值滤波，高斯滤波，中值滤波
来源：CSDN
作者：ingy
链接：https://blog.csdn.net/simonyucsdy/article/details/103599513