在數位影像中，下列何者常用來評估像素灰階數值分布表現？

本題觀念：

本題測驗考生對於醫學數位影像處理（Digital Image Processing）基礎概念的理解。在數位影像中，需要特定的數學或統計工具來量化與評估影像的特徵，其中「評估像素灰階數值分布表現」是判斷影像對比度、亮度以及進行後處理（如直方圖等化）的核心基礎。

選項分析

• (A) 直方圖（histogram）：正確。在數位影像處理中，直方圖的X軸代表影像可能的灰階數值（例如 8-bit 影像為 0~255），Y軸代表該灰階數值在整張影像中所出現的像素總數或機率。這正是用來直觀評估與統計「像素灰階數值分布表現」的最常用工具。
• (B) 傅立葉頻譜（Fourier spectrum）：錯誤。傅立葉轉換（Fourier Transform）是將影像由空間域（Spatial domain）轉換至頻率域（Frequency domain）。頻譜圖顯示的是影像的高頻（代表邊緣、細節或雜訊）與低頻（代表平滑區域）成分，主要用於影像濾波，而非單純評估灰階值的分布。
• (C) 灰階共生矩陣（gray-level co-occurrence matrix, GLCM）：錯誤。灰階共生矩陣是一種用於影像「紋理分析（Texture analysis）」的統計方法。它考量的是相鄰像素之間特定灰階值出現的空間相對關係與機率（例如計算對比度、能量、熵等）

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