国科大彭思龙等老师图像处理课程期末考试快速复习策略，能确保在期末考试中快速达到及格的目标。
面向人群：由于部分同学在考前对图像处理课程的理解并没能达到非常深的水平，或者部分同学并非是计算机相关的专业，故需要在短时间内通过一个复习的思路达到及格的目标是非常必要的（此攻略仅仅面向考试，不可作为学习期间的参考）。
考试构成
按照往年的情况，全卷为8道大题（若非特殊情况不会有小题的，不要抱有能靠小题蒙的心理，开课多年一直是只有大题），一般为杨戈老师出前4题，彭思龙老师出后4题，题目中包含计算，证明，以及概念描述。
注意：考试内容与平时作业的关系并不大，请勿去复习平时的编程作业。
复习策略
第一题往往是一个比较简单的题目，如：给出位深度求图像灰度级；给出物理芯片像素的尺寸和与被拍摄物体的所占像素数量，计算物体的尺寸，对频率的理解，对几种颜色显示模式的理解。例子如下（第一题往往较为简单，理解例子即可）：
采样定理以及其证明（重要，除非明确说了不考，不然全部要记住）
证明过程：https://blog.csdn.net/u013346007/article/details/53422356
纯证明题，重点掌握卷积的过程
例题（证明题多变，需要好的数学功底）：
（1）证明两个高斯卷积后仍然为高斯（考过，而且如果是第一次见往往比较难证出）
证明过程： https://blog.csdn.net/liguan843607713/article/details/42215965
（2）证明二维傅里叶变换是一个线性变换：
证明过程如下：
形态学处理，寻找连通分量的具体步骤需要附带公式
上图为公式，表述为： 在原二值图像中选取一个初始点X0，用结构元B对其进行膨胀，再与原图像求交集，将膨胀的结果限制在原始图像内，重复膨胀和求交集的过程，直到Xk = Xk-1，最后的Xk就是要求的连通分量。（考时公式和表述都写上）
直方图均衡化的主要步骤以及公式
自适应中值滤波主要流程以及公式
canny算子的主要步骤
小波域硬阈值去噪的方法和流程
补充： 对于寻找全局阈值的方法也需要掌握（资料有）
资料：复习笔记：
链接：https://pan.baidu.com/s/1IC6OMIDoua-muobGt8FAvA
提取码：z462
本文作者实测，大约要2-3天时间（因人而异，不过多复习点肯定更为稳妥）才可掌握文章中的内容，望大家控制好复习时间。掌握文章中列出来的要点以及看看笔记的内容已经足够应付考试的大多数题目，但希望仍然要认真做平时的编程题目，那些更贴近实际的应用。
攻略制作不易，望大家在觉得有帮助的情况下可以进行点赞。
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