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14年数字图像处理考试重点

14年数字图像处理考试重点
14年数字图像处理考试重点

14年数字图像处理考试重点

第一章

1、基本概念

(1)图像处理(image processing):是对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需

求的行为。

(2)数字图像处理(digital image processing),就是利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理,以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。

(3)图像分析:通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术

◆图像分析是比图像处理更高一级的计算处理过程。

◆图像分析的目的:是缩减对图像的描述,以使其更适合于计算机处理及对不同目标的分类。

◆图像分析的基本特征:输入是图像,输出是对输入图像进行描述的信息。

图像处理是对图像的低级处理阶段,图像分析是对图像的高一级的处理阶段。图像的低

级处理阶段和高一级的处理阶段是相互关联和有一定重叠性的。

1.2 数字图像处理系统的组成

1.3 图像处理技术研究的内容

包括图像变换,图像增强,图像恢复,图像压缩编码,图像分割与特征提取,形态学图像处理,彩色、多光谱及高光谱图像处理、图像的表示与描述等。

●图像变换(image transform)

是简化图像处理过程和提高图像处理效果的基本技术,最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。

●图像增强(image enhancement)

是或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方显现图像中那些模糊了的细节,

以使图像更清晰地被显示或更适合于人或机器的处理与分析的一种技术。

●图像恢复(image restoration)

是一种从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目的一种技术,其目的是获得与景物真实面貌相像的图像。

●图像压缩编码(image compression)

是在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能地减少图像的存储量,以满足图像存储和实时传输应用需求的一种技术。

●图像分割(image segmentation)

是图像处理技术中最为困难的任务之一,其基本思路是把一幅图像划分成背景和目标,从而提取感兴趣的目标来。

●图像形态学处理技术(morphological processing)

是一种新的提取图像元素的技术,在表现和描述物体形状方面具有很好的处理效果和应用价值。

1.4 图像处理技术的应用领域

图像处理技术的主要应用领域有:

生物医学(medical image)、遥感技术(remote sensing image)、工业生产(industry)、军事技术(military)、通信技术(communication)、侦缉破案(criminal investigation)、气象预报( weather forecast)、宇宙探索(space exploration)、考古( archaeology)等,已经遍布国民经济的各个领域。

第二章

2.2 人眼的亮度视觉特性

◆大量实验表明,主观亮度(subjective brightness,

人的视觉系统感觉到的亮度)与进入人眼的光的强度成对数关系。对图像进行对数运算处理后,比较适应人的视觉特性。

◆人眼对从亮突变到暗环境的适应能力称为暗适应性

◆人眼对亮度变化跟踪滞后的性质称为视觉惰性

(Visual inertia,短暂的记忆特性)。

2、同时对比效应(simultaneous contrast)

是指人眼对某个区域的亮度感觉并不仅仅取决于该区域的强度,而是与该区域的背景亮度或周围的亮度有关的特性。

3、马赫带效应(Mach band effect)

2.3.2 数字图像的表示

1、均匀采样和量化

为了描述上的方便,本书仍用f(x,y)表示数字图像。设x∈[0,M-1],y∈[0,N-1],f∈[0,L-1],则数字图像可表示成式(2.7)形式的一个M×N的二维数字阵列。

其中:

每个(x,y)对应数字图像中的一个基本单元,称其为图像元素(image element),简称为像素(pixel or pel);且一般取M、N和的灰度级L为2的整次幂( integer power of 2),即:

M=2m (2.8)

N=2n (2.9)

L=2k (2.10)

这里,m、n和k为正整数(integer)。

看上去一个“像素”就是一个正方形的色块,事实上,“像素”是一个纯理论的概念,它没有形状也没有尺寸,看不见摸不着,只存在于理论计算中。

存储一幅M×N的数字图像,需要的存储位数为:

b = M ×N ×k

2.5.1 像素的相邻和邻域

1、相邻像素与4-邻域(4-neighbors)

设图像中的像素p位于(x,y)处,则p在水平(horizontal)方向和垂直(vertical)方向相邻的像素qi最多可有4个,其坐标分别为:

(x-1,y),(x,y-1),(x,y+1),(x+1,y)

由这4个像素组成的集合称为像素p的4-邻域,记为N4(p)。

2、对角相邻像素与4-对角邻域

(4-diagonal neighborhood)

设图像中的像素p位于(x,y)处,则p的对角相邻像素ri最多可有4个,其坐标分别为:(x-1,y-1),(x-1,y+1),(x+1,y-1),(x+1,y+1)

由这4个像素组成的集合称为像素p的4-对角邻域,记为ND(p)。

3、8-邻域(8-neighborhood)

把像素p的4-对角邻域像素和4-邻域像素组成的集合称为像素p的8-邻域,记为N8(p)。

2.5.3 距离的度量

1、距离度量函数(distance function or matric)

对于坐标分别位于(x,y),(u,v)和(w,z)处的像素p、q和r,如果:

(1)非负性(nonnegetive):D(p,q)≥0(D(p,q)=0,当且仅当p=q,即p和q是指同一像素);

(2)对称性(symmetry):D(p,q)=D(q, p);

(3)三角不等性(triangular inequality):

D(p,r) ≤D(p,q)+D(q,r)。

则D是距离度量函数。

2、欧氏距离(Euclidean distance)

像素p和q之间的欧氏距离定义为:

De(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (2.12)

也即,所有距像素点(x,y)的欧氏距离小于或等于d的像素都包含在以(x,y)为中心,以d

为半径的圆平面中。

街区距离(city-block distance)

像素p和q之间的D4距离,也即街区距离,定义为:

D4(p,q)=|x-u| + |y-v| (2.13)

也即,所有相距像素点(x,y)的D4距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x,y)的菱形。

4、棋盘距离(chessboard distance)

像素p和q之间的D8距离,也即棋盘距离,定义为:

D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|) (2.14)

也即,所有距像素点(x,y)的D8距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x,y)的方形。

第三章

●点运算

点运算是指对一幅图像中每个像素点的灰度值进行计算的方法。

代数运算、逻辑运算

代数运算或逻辑运算是指将两幅或多幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算或逻辑与、或、非运算得到输出图像的方法。

●几何运算

几何运算就是改变图像中物体对象(像素)之间的空间关系。

从变换性质来分,几何变换可以分为图像的位置变换(平移、镜像、旋转)、形状变换(放大、缩小)以及图像的复合变换等。

如果a>1,输出图像的对比度增大(灰度扩展)

2)如果0

3)如果a为负值,暗区域将变亮,亮区域将变暗

第四章

2、图像傅里叶变换的意义

(1)简化计算,也即傅里叶变换可将空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中简单的乘积运算。

(2)对于某些在空间域中难于处理或处理起来比较复杂的问题,利用傅里叶变换把用空间域表示的图像映射到频率域,再利用频域滤波或频域分析方法对其进行处理和分析,然后再把其在频域中处理和分析的结果变换回空间域,从而可达到简化处理和分析的目的。(3)某些只能在频率域处理的特定应用需求,比如在频率域进行图像特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等。

第五章

图像增强(image enhancement)就是通过对图像的某些特征(feature),如边缘(edge)、轮廓(contour)、对比度(contrast)等,进行强调(emphasize)或尖锐化(sharpening),使之更适合于人眼的观察或机器的处理的一种技术。

图像增强技术的分类:一是空间域增强(spatial domain techniques)方法;二是频率域增强(frequency domain techniques)方法。

1. 直方图均衡的基本思想

所谓直方图均衡,就是把一个已知灰度概率分布(probability distribution)的图像,变换成具有均匀概率分布(uniform distribution)的新图像的过程。

直方图均衡的步骤:

(1)计算原图像的归一化灰度级别及其分布概率pr(rk)=nk/n。

(2)根据直方图均衡化公式(4.13)求变换函数的各灰度等级值sk。

(3)将所得的变换函数的各灰度等级值转化成标准的灰度级别值。也即把第(2)步求得的各sk值,按靠近原则近似到与原图像灰度级别相同的标准灰度级别中。此时获得的即是均衡化后的新图像中存在的灰度级别值,其对应的像素个数不为零;对于那些在变换过程中“被丢失了的”灰度级别值,将其像素个数设为零。

(4)求新图像的各灰度级别值sl’(l=0,1,…,L-1)的像数数目。在前一步的计算结果中,如

果不存在灰度级别值sl’,则该灰度级别的像素数目为零;如果存在灰度级别值sl’,则根据其与之相关的sk=T(rk)和sk的对应关系,确定该灰度级别sl’的像数数目。

(5)用sk代替sl’(k,l=0,1,…,L-1),并进而求新图像中各灰度级别的分布概率

ps(sk)=mk/n。

(6)画出经均衡化后的新图像的直方图

③求新图像的各灰度级别值sl’(l=0,1,…,7)的像数数目

由前一步获得的各灰度等级值可知,在新图像中:

◆不存在值为0的灰度级别值,也即新图像中灰度级别s0’=0的像素个数为m0=0。

◆存在值为1/7的灰度级别值,且由s0≈1/7和s0=T(r0) 可知,新图像中灰度级别为s1’= 1/7的像素对应于原图像中灰度级为k=0的像素,其像素个数m1=n0=790。

◆不存在值为2/7的灰度级别值,也即新图像中对于s2’=2/7,其像素个数=0。

◆存在值为3/7的灰度级别值,且由s1≈3/7和s1=T(r1)可知,新图像中灰度级别为s3’=3/7 的像素对应于原图像中灰度级为k=1的像素,其像素个数为m3=n1=1023 。

◆不存在值为4/7的灰度级别值,也即新图像中对于s4’=4/7,其像素个数m4=0。

◆存在值为5/7的灰度级别值,且由s2≈5/7和s2=T(r2)可知,新图像中灰度级别为s5’=5/7 的像素对应于原图像中灰度级为k=2的像素,其像素个数为m5=n2=850 。

◆存在值为6/7的灰度级别值,且由s3≈6/7和s3=T(r3) ,以及s4≈6/7和s4=T(r4)可知,新图像中灰度级别s6’为=6/7的像素,对应于原图像中灰度级为k=3和k=4的像素,其像素个数为m6=n3+n4=656+329=985。

◆存在值为7/7的灰度级别值,且由s5≈1和s5=T(r5) 、s6≈1和s6=T(r6) ,以及s7≈1和s7=T(r7)可知,新图像中灰度级别为s7’=1的像素,对应于原图像中灰度级为k=5、k=6和k=7的像素,其像素个数为m7=n5+n6+n7=245+122+81=448。

④用sk代替sl’(k,l=0,1,…,7),并求新图像中各灰度级别的概率

ps(sk)=mk/n=mk/4096,结果如表4.3所示。

模板用法

第六章

(1)高斯噪声

(2)瑞利噪声(Rayleigh noise)

(3)均匀分布噪声(Uniform distribution

noise)

(4)脉冲噪声(椒盐噪声, Salt and pepper noise )

1.谐波均值滤波(harmonic mean filter)

谐波均值滤波器善于处理象高斯噪声那样的一类噪声,且对“盐”噪声处理效果很好,但不适用于对“胡椒”噪声的处理。

2.逆谐波均值滤波(contrharmonic mean)

逆谐波均值滤波器适合于减少和消除椒盐噪声。当为正数时,该滤波器用于消除“胡椒”噪声;当为负数时,该滤波器用于消除“盐”噪声。但它不能同时消除“胡椒”噪声和“盐”噪声。当=-1时,逆谐波均值滤波器就退变成谐波均值滤波器。

3. Order Statistics Filters

中点滤波(midpoint filter)

这种滤波器结合了顺序统计和求平均的优点,对于高斯和均匀随机分布类噪声有最好的效果。

第七章

第八章

◆图像边缘有两个特征:方向和幅度沿边缘走向,像素值变化比较平缓;

沿垂直于边缘的走向,像素值则变化比较剧烈。

◆一般常用一阶和二阶导数来描述和检测边缘。

Hogh(哈夫)变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q,利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点-线对偶性,通过利用图像空间X-Y中的边缘数据点去计算参数空间P-Q中的参考点的轨迹,从而将不连续的边缘像素点连接起来,或将边缘像素点连接起来组成封闭边界的区域,从而实现对图像中直线段、圆和椭圆的检测。

数字图像处理试卷及答案

1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波,属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的;2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加,对比度减少; 5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp; 6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余; 9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是 一个客观过程; 第10题:图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识

1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 数字图像处理 指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q 为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ): 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

数字图像处理复习重点整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容:图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取(图像获取、表示与描述)、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域: 无线电波(1m-10km)可以产生磁共振成像,在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波(1mm-1m)用于雷达成像,在军事和电子侦察领域十分重要 红外线(700nm-1mm)具有全天候的特点,不受天气和白天晚上的影响,在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光(400nm-700nm)最便于人理解和应用最广泛的成像方式,卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线(10nm-400nm)具有显微镜方法成像等多种成像方式,在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线(1nm-10nm)应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线(0.001nm-1nm)主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I(I—光强△I—光照增量),韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来,也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡,一般又称为二值图像 (黑白图像一定是二值图像,二值图像不一定是黑白图像) 灰度图像:是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值,没有彩色信息。 彩色图像:彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像,其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如,对于一幅600×800的256灰度级图像,就需要480KB的储存空间(1KB=1024Byte 1Byte=8bit) 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节,主要由采样间隔值决定,反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数),比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说,对其进行采样的空间分辨率越高,采样间隔就越小,图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率(灰度级通常是2的整数次幂) 8.在图像空间分辨率不变的情况下,采样数越少,图像越小。同时也证实了,在景物大小不变的情况下,图像阵列M×N越小,图像的尺寸就越小; 随着空间分辨率的降低,图像大小尺寸不变,图像中的细节信息在逐渐损失,棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明,图像的空间分辨率越低,图像的视觉效果越差;随着灰度分辨率的降低,图像的细节信息在逐渐损失,伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

《数字图像处理》试题及答案.

。中间过程:先补上一圈的 0:解:结果: y ,然后和模板 作卷积,例如 y 中的-4 是这样得到的: -4(即对应元 素相乘相加,其他的数同理。 1、如图为一幅 16 级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的 3x3 滤波器;说明这两种滤波器各自的特点;并写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边界)。(15 分)题5图答:均值滤波:中值滤波:(2 分)(2 分)均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊;中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。(5 分)均值滤波:(3 分)中值滤波:(3 分) 2. 设有编码输入 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}, 其频率分布分别为p(x1=0.4,p(x2=0.3, p(x3=0.1,p(x4=0.1, p(x5=0.06,p(x6=0.04, 现求其最佳霍夫曼编码。 3 对数字图像 f(i,j(图象 1进行以下处理,要求: 1 计算图像 f(i,j的信息量。(10 分) 2 按下式进行二值化,计算二值化图象的欧拉数。 0 0 1 2 3 2 1 3 1 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 1 3 5 6 5 6 3 2 2 2 7 3 6 1 5 4 0 1 6 1 5 6 2 2 1 解:1统计图象 1 各灰度级出现的频率结果为; 信息量为 )对于二值化图象,若采用 4-连接,则连接成分数为 4,孔数为 1,欧拉数为 4-1=3;若采用 8-连接,则连接成分数为 2,孔数为 2,欧拉数为 2-2=0; 1 给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义,并描述空间频率的概念。解:1)一维连续图像函数的傅立叶变换定义为: 2)空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数,对于傅立叶变换基函数,考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为,则 表示空间周期,即为空间频率。 2、试给出把灰度范围(0,10)拉伸为(0,15),把灰度范围(10,20)移到(15,25),并把灰度范围(20,30)压缩为(25,30)的变换方程。解:如图所示,由公式

成都理工大学数字图像处理复习资料

成都理工大学数字图像处理复习资料 本页仅作为文档封面,使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像:物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化 像素:将地面信息离散化而形成的格网单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个离散的光密度函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:采样和量化。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量小,质量差;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是0——255的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为__ 360000______字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为280000bit。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的_____4___。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像___2_____。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像____2____。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为____2____。 ①32个②64个③128个④256个

数字图像处理试题

名词:*数字图像,数字图像处理,图像采样,线性拉伸,高通滤波,低通滤波,中值滤波,特征空间,图像分析,图像分割 问答题:1、设一幅图像有如图所示直方图,对该图像进行直方图均衡化,写出均衡化过程,并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为:0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡后,他们的灰度值为多少? 如图为一幅16级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器;说明这两种滤波器各自的特点;并写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边界)。(15分) 设一幅灰度图像,其目标和背景的像素点灰度呈正态分布,灰度直方图如图所示。其中:、分 别为目标点的灰度分布密度函数、均值;、分别为背景点的灰度分布密度函数、均值。并设目标点和背景点的方差均为,目标点个数和图像总像点数的比为1:2。T是根据最小误差准则确定的最佳阈值。(15分) 试证明:

1.根据所学过的图像处理和分析方法,设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别(给出设计思想即可)。 1、如图所示,A和B的图形完全一样,其背景与目标的灰度值分别标注于图中, 请问哪一个目标人眼感觉更亮一些?为什么?(10分) 选择题: 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。(B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子

数字图像处理复习题

第一章绪论 一.选择题 1. 一幅数字图像是:( ) A、一个观测系统 B、一个有许多像素排列而成的实体 C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示:考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以:( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。 提示:半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像,若灰度级数为16,则存储它所需的比特数是:( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示:表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于:( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示:平滑区域内灰度应缓慢变化,但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃,图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:() A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大 提示:图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是:()(图像合成输入是数据,图像分类输出 是类别数据) A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示:对比较狭义的图像处理技术,输入输出都是图像。 解答:1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 2. 什么是图像识别与理解? 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将

数字图像处理试题集29435

第一章引言 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个最小单位,称为___________________ 。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是从图像到图像的处理,如图像增强等; 二是____________________ ,如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是 ______________________ ,如图像增强等; 二是从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中,采用数学的方法,将由概念形成的物体进行表示的图像是__________________________ 。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中, ____________________ 的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答: 1. 像素 2. 从图像到非图像的一种表示 3. 从图像到图像的处理 4. 虚拟图像 5. 图像重建 四.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4 种。 2. 什么是图像识别与理解? 3. 简述数字图像处理的至少3 种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4 种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图 像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。 3. ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图 像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 4. ①在遥感中,比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中,比如B超、CT机等方面。 ③在通信中,比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中,比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。⑤在安全保障、公安方面,比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. ①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。

数字图像处理试卷A答案

电子科技大学网络教育考卷(A 卷)答案 一、名词解释(每题2分,共10分) 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),这里x 和y 是空间坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时,称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法,其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数,并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型,常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄,等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上,为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此,为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色,提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目,当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子,其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系,称H 为线性算子: 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分,共10分) 1. 什么是直接逆滤波?这种方法有何缺点?如何改进? 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计:? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响,我们即使知道退化函数,也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数,而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值,N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度,而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系? 点运算是一种像素的逐点运算,它与相邻的像素之间没有运算关系,点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸,非线性拉伸与分段线性拉伸的区别? 非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩,而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数,利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成:采样孔,扫描机构,光传感器,量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大 7.量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大 8.量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的: 采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式,以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类: 1)局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊,图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样,都是为了改善图像视觉效果,以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断,而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因,进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真; (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真; (3)运动模糊,成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动,引起所成图像的运动模糊;

数字图像处理期末复习

数字图像处理期末复习 zf·w 2013/12/19 一.单项选择题+填空题+判断题 1.图像与灰度直方图间的对应关系是【多对一】 2.属于图像锐化处理的有【高通滤波】 3.属于点处理/运算的有【二值化】【直方图均衡】 4.计算机显示器主要采用的彩色模型是【RGB】 5.属于图像平滑处理的有【中值滤波】【低通滤波】 6.维纳滤波器通常用于【复原图像】 7.图像方差说明了图像的【对比度】 8.属于局部处理的有【中值滤波】 9.图像锐化除了在空间域进行外,也可以在【频率域】进行 10.对于彩色图像,通常用于区别颜色的特性是【色调】【饱和度】【亮度】 11.依据图像的保真度,图像压缩可以分为【有损压缩】和【无损压缩】 12.低通滤波法是使【高频成分】受到抑制而让【低频成分】顺利通过,从而实现图像平滑(此处的“高频成分”和“低频成分”分别对应于空间域的像素灰度值/灰度分布有什么特点) 13.一般来说,采样间距越大,图像数据量【少】,质量【差】;反之亦然 14.直方图修正法包括【直方图均衡】和【直方图规定化(匹配)】 15.图像压缩系统是由【编码器】和【解码器】两个截然不同的结构块组成 16.数字图像处理即用【计算机】对图像进行处理 17.若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用对应直方图中奇数项的像素灰度代替,所得到的的图像将亮度【增加】,对比度【减少】(图像亮度和对比度与图像像素灰度值分布之间的关系) 18.图像数字化包括三个步骤【采样】【量化】和【扫描】 19.在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有【亮度】,即原点为【黑色】,三基色都达到最高亮度时则表现为【白色】(色调,饱和度和亮度在图像上的具体表现是什么) 20.灰度直方图的横坐标是【灰度级】,纵坐标是【该灰度级出现的频率】 21.数字图像是【图像】的数字表示,【像素】是其最小的单位 22.【灰度图像】是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息 23.【彩色图像】是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像,其中RGB是由不同的灰度级来描述 24.【直方图均衡化】方法的基本思想是对图像中像素个数多灰度级进行【展宽】,对像素个数少的灰度级进行【缩减】,从而达到清晰图像的目的 25.图像锐化的目的是加强图像中景物的【细节边缘和轮廓】 26.因为图像分割的结果图像是二值图像,所以通常又称图像分割为图像的【二值化处理】 27.【腐蚀】是一种消除连通域的边界点,使边界向内收缩的处理 28.【膨胀】是将目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理 29.对于【椒盐噪声】,中值滤波的效果比均值滤波效果好 30.图像增强按增强处理所在空间不同分为【空域】和【频域】 31.常用的彩色增强方法有【真彩色增强】【假彩色增强】和【伪彩色增强】三种 32.【灰度直方图可以反映一幅图像各灰度级像元占图形的面积比】 33.【直方图均衡和图像的二值化都是点运算】 34.【边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术】 二.名词解释 1.数字图像:用一个二维函数f(x,y)表示一幅图像,其中x和y是空间坐标,幅值f是在该空间坐标处的强度或灰度。当x,y和f都是有限的离散值时,我们称该图像是数字图像。 2.数字图像处理:指用计算机处理数字图像,以获得所需的数字图像。 3.图像压缩: 4.无损压缩:可精确无误地从压缩数据中恢复出原始数据。 5.中值滤波:将当前像元的窗口中所有像元灰度由小到大排序,中间值作为当前像元的输出值。 三.简答题 1.图像压缩的基本原理是什么。数字图像的冗余有哪几种表现形式? 答:虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息。图像压缩就是去掉这些冗余信息而不损

数字图像处理要点

数字图像处理考试要点 第二章 1、在实际采样过程中,采样点间隔的选取很关键。应满足采样定 理(二维采样定理:Nyguist准则):采样频率大于信号中最高 频率的2倍。 2、量化分为等间隔量化、非等间隔量化,非等间隔量化包括对数 量化、Max量化、锥形量化。 3、图像质量评估方法与标准分两类:主观评价、客观测量 噪声的定义:不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差。图像噪声:妨碍人们视觉器官对所接收的信源信息理解的因素。 第三章 4、一般人的眼睛可以感知的电磁波的波长在400~760nm之间, 可见光的波长范围为380nm~780nm。 5、瞳孔——光圈,透明体(晶状体)——透镜 6、眼球是由一系列曲率半径和折光指数都不相同的折光体所组 成的折光系统。 7、6米以外直至无限远处的物体发出或反射出的光线到眼的折光 系统时近于平行,可在视网膜上形成清晰的像。 8、但人眼不是无条件的看清任何远处的物体,因为:1)光线过 弱,不足以兴奋感光细胞;2)距离过大,小到视网膜分辨能 力的限度以下。 9、比6米近的物体,折射后的成像位置在主焦点,即视网膜位置

之后,尚未聚焦,物像是模糊的。 10、人眼视觉模型 11、人从亮处进入暗室,最初看不清楚东西,经过一段时间,恢复 了在暗处的视力,这称为暗适应;相反,从暗处到亮处是明适应。 12、人眼对蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的灵敏度,对波长 为550nm左右的黄绿色最为敏感。红(700nm),绿(546.1nm),蓝(435.8nm) 13、从人的主观感觉角度,颜色包含三个要素:色调、饱和度、明 亮度。 14、颜色模型是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义, 某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一个颜色空间。15、对于人来说,可以通过色调、饱和度、亮度来定义颜色(HSL 颜色模型);对于显示设备来说,可以用红、绿、蓝磷光体的发光量来描述颜色(RGB颜色模型);对于打印设备来说,可以用青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定颜色(CMYK颜色模型)。 16、理论上,青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。 但实际上,因为所有打印油墨都会包含一些杂质,这三种油墨

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。(不考) 5、图像中每个基本单元叫做图像元素;在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。(不要) 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。(不要) 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。(不要) 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 .255 c ( c )2.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后,512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为: .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是: a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

数字图像处理试卷及答案

《数字图像处理》模拟试卷(A 卷) 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者,该题不得分。每小题1分,共10分)( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是: a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d ) 5.一曲线的方向链码为12345,则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/69507131.html,placian增强 ( b )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )8.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为: a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题(每空1分,共15分) 1.图像锐化除了在空间域进行外,也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度内插法有最近邻元法双线性内插法(双)三次内插法 5.多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为 和。 8.一般来说,采样间距越大,图象数据量少,质量差;反之亦然。 三、名词解释(每小题3分,共15分) 1.数字图像

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像:指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 数字图像处理:指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图:指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波:指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ): 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。 根据公式可得:s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00 由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取: S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。 可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号: S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余? 答:分块->颜色空间转换->零偏置转换->DCT变换->量化->符号编码。颜色空间转换,减少了心理视觉冗余;零偏置转换,减少了编码冗余;量化减少了心理视觉冗余;符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码,因此即减少了编码冗余(霍夫曼编码)又减少了像素冗余(行程编码)。 JPEG2000的过程:图像分片、直流电平(DC)位移,分量变换,离散小波变换、量化,熵编码。3、Canny边缘检测器 答:Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx)。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

数字图像处理试题及答案

一、填空题(每题1分,共15分) 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?,256个灰度级的图像,需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况,写出一种标定方法: m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。 ( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A ) A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板[-1 1]T 主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于( C ) A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时, C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入 一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题(每题1分,共10分)

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