数字图像整理知识点主要涵盖以下几个方面：
1. **图像的重要性**：在人类接收的信息中，图像占据了大约75%的比例，这表明图像在信息传递中扮演着至关重要的角色。
2. **数字图像定义**：数字图像由离散的数字信号构成，方便计算机进行处理。它可以用二维函数f(x, y)来定义，其中x和y代表空间坐标，f(x, y)表示像素的强度或灰度。
3. **数字图像处理**：这一过程是利用计算机对图像进行分析和处理的技术，包括图像采集、通信、存储、显示和处理与分析等多个环节。
4. **图像处理技术**：
- **图像预处理**：涉及图像的数字化（采样和量化）、变换、编码、增强和恢复，以及重建（用于构建三维图像）。
- **图像分析**：主要包括图像分割（识别图像中的目标）和识别（提取特征数据或符号）。
- **图像理解**：在分析基础上，进一步理解图像内容和含义，解释客观场景。
5. **图像工程**：这是图像处理技术的整体框架，分为图像预处理、分析和理解三个层次。
6. **应用领域**：图像处理广泛应用于电磁波谱的各种频率，例如伽马射线、X射线、紫外线、可见光、红外线等。
7. **图像处理系统的组成部分**：包括图像传感器（如电视摄像机、扫描仪、数码相机等）、显示设备（如电视监视器、电脑显示器等）、存储器件（如RAM、磁盘、光盘等）以及传输速率的计算。
8. **颜色模型**：有RGB（红绿蓝）、YIQ（NTSC彩色电视）、YUV（PAL彩色电视）和HSI（色调、饱和度、辉度）模型，用于表示和处理颜色。
9. **傅立叶变换**：在数字图像处理中，傅立叶变换分析图像的频谱分布和统计特性，有助于图像的增强和过滤。
10. **图像增强**：目的是改善视觉效果和突出图像特征，增强方法分为空域处理（点运算、滤波增强）和频域处理。
11. **图像噪声**：图像噪声是指在获取或传输过程中引入的随机干扰，椒盐噪声和高斯噪声是最常见的类型。
12. **幂次变换**：通过调整幂次g，可以实现图像的亮度调整，如g<1使图像变亮，g>1使图像变暗，g=1则保持不变。
13. **灰度直方图**：它是图像灰度级分布的统计表示，用于评估图像的对比度和亮度分布。
14. **直方图均衡化**：通过将原始图像直方图转换为均匀分布，提升图像的对比度。
15. **空域滤波增强**：通过对图像中的每个点应用滤波器模板来增强图像，这种方法直接影响图像的局部区域。
这些知识点构成了数字图像整理的基础，对于理解和处理数字图像至关重要，无论是在科研、医疗、遥感还是艺术创作等领域都有着广泛应用。
