直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到（）的目的。

下列说法哪项是正确的: 像素的大小决定了图像的细节可见度|像素的数目与灰度级数越大,图像越模糊|数字图像是在空间坐标上和灰度值上离散化了的模拟图像|每个像素的信息包括在图像矩阵中的位置和灰度值 图像的几何变换，既改变像素的位置，也改变像素的灰度值。 算术运算一般用于灰度图像，指将两个像素的灰度值通过算术操作得到一个新的灰度值，作为对应结果新图像同位置处像素的灰度值，算术运算主要包括（） 为什么对图像进行直方图均衡化后，通常不能产生完全平坦的直方图？ 一般来说，直方图均衡化处理对于灰度分布比较均衡的图像的处理效果比较明显。（） 直方图均衡可以使图像的灰度级范围更宽，有效地增强了图像的对比度（） 直方图均衡化适用于增强直方图呈（）分布的图像。 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（） 图像与灰度直方图间的对应关系是（） 分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学方法，其基本思想是将图像看做是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为（），而其边界为（） 如果构成图像的像素数量少、像素的尺寸大，可观察到的原始图像细节较少，图像的空间分辨率低；反之，像素数量多，图像的空间分辨率高。描述一幅图像需要的像素数量是由每个像素的大小和整个图像的尺寸决定的，在空间分辨率一定的条件下，图像大比图像小需要的像素多，每个单独像素的大小决定图像空间分辩率。若图像矩阵大小固定，视野增加时，图像空间分辨率降低。灰度级数影响着数字图像的密度分辨率。计算机处理和存储数字图像采用的是二进制敌，ADC将连续变化的灰度值转化为一系列离散朗整数灰度值，量化后的整数灰度值又称为灰度级(graylevel)或灰阶(grayscale)。量化后灰度纵的数量由2决定，N是二进制数的位数，称为位(bit)，用来表示每个像素的灰度精度。 灰度直方图能反映衣服图像个灰度级像元占图像的面积比（） 直方图均衡化适用于什么样的图像（） 灰度图像文件中，记录了每个像素的排列位置和灰度级。 灰度图像文件中，记录了每个像素的排列位置和灰度级（） 图像的几何变换是指通过图像像素位置的变换，直接确定该像素灰度的运算。 一般来说，直方图均衡化处理对于灰度分布比较集中的图像的处理效果比较明显。（） 什么是图像复原？其基本思想是什么？ 数字图像的灰度级数由每像素的位数决定，每像素的位数越多，图像的灰度级越多，显示的信息越多。某图像的每个像素由8位组成，则该图像的灰度级数为（）