在空间域图像中，线性的地物为（）成份，大块面状的地物为（）成分。

图像锐化除了在空间域进行外，也可在（）进行

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图像理论把通信中的一维问题推广到二维空间上进行研究。通信研究的是时间域和频率域的问题，图像理论研究的是（）和（）之间的关系。

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黑白图像中，如果某一区域的黑度越大，则该区域的密度值（）。

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最小距离是一种相对简化了的分类方法。前提是假定图像中各类地物波谱信息呈（）分布，每一个类在K维特征空间中形成一个（）状的点群，依据像素距各类中心距离的远近决定其归属。

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为了对感兴趣的目标进行识别和分析，需要将其分离出来，然后提取所具有的特征，进而进行识别分类。（）是模式识别的首要工作之一。从地物识别角度来看，（）更适用于处理高空间分辨率的图像。

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空间域图像滤波称为（）和（）处理，强调像素与其周围相邻像素的关系，常用的方法是（），但是随着采用的模板窗口的（），运算量会越来越（）。

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关于图像的数字化中的采样环节是指使空间连续变化的图像离散化，即用空间上部分点的灰度值表示图像，或图像在空间上的离散化。

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在二维坐标系中具有连续变化的空间位置和灰度值的图像称为（）。

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在频率域滤波中，保留图像的低频部分抑制高频部分的处理称为（），起到（）作用。保留图像的高频部分而削弱低频部分的处理称为（），起到（）作用。低通滤波、平滑、高通滤波、锐化

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