当前位置:文档之家› 数字图像处理试题及参考答案

数字图像处理试题及参考答案

数字图像处理试题及参考答案
数字图像处理试题及参考答案

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)

1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象。( √ )

2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。( × )

3、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。( × )

4、高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。( √ )

5、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。( × )

6、彩色图像增强时采用RGB 模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进

行对比度增强。( × ) 7、变换编码常用于有损压缩。( √ )

8、同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。( √ ) 9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。( × )

10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。( √ )

四、简答题(每题5分,共20分)

1、逆滤波时,为什么在图像存在噪声时,不能采用全滤波?试采用逆滤波原理说明,并给出正确的处理方法。

复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波。在该方法中,用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原始图像的傅立叶变换。

()()()()()()

v u H v u N v u F v u H v u G v u F ,,,,,,^

+

==

由上式可以看到,即使我们知道退化函数,也可能无法准确复原未退化的图像。因为噪声是

一个随机函数,其傅氏变换未知。当退化为0或非常小的值,N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定()v u F ,

的值。一种解决该问题的方法实现值滤波的频率时期接近原点值。

2、当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理。

答:人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要适应一段时间,亮度适应级才能被改变。

3、简述梯度法与Laplacian 算子检测边缘的异同点?

答:梯度算子和Laplacian 检测边缘对应的模板分别为

-1 -1 1 1

1

1

-4

1

1

(梯度算子) (Laplacian 算子) (2分)

梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点;而Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。 相同点都能用于检测边缘,且都对噪声敏感。(1分)

4、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法。上述两个操作的先后

顺序对结果有影响吗?为什么?

答:有影响,应先进行高频加强,再进行直方图均衡化。

高频加强是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗,因此通过提高平均灰度的亮度,使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围,从而达到提高对比度的效果。若先进行直方图均衡化,再进行高频加强,对于图像亮度呈现较强的两极现象时,例如多数像素主要分布在极暗区域,而少数像素存在于极亮区域时,先直方图均衡化会导致图像被漂白,再进行高频加强,获得的图像边缘不突出,图像的对比度较差。

五、问答题(共35分)

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? (15分)

答:①0

()k

k i

i s p r ==

∑,k=0,1,…7,用累积分布函数(CDF )作为变换函数T[r]处理时,均衡

化的结果使动态范围增大。

i r

()r i p r

k s 计

k s 并

k s

()r k p s

r 0=0 0.174 0.174 1/7 s 0=1/7 0.174 r 1=1/7 0.088 0.262 2/7

r 2=2/7 0.086 0.348 2/7 s 1=2/7 0.174 r 3=3/7 0.08 0.428 3/7 r 4=4/7 0.068 0.496 3/7 s 2=3/7 0.148 r 5=5/7 0.058 0.554 4/7 r 6=6/7 0.062 0.616 4/7 s 3=4/7 0.120 r 7=1

0.384

1

1

s 4=1

0.384

②均衡化后的直方图:

③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7 2、对下列信源符号进行Huffman 编码,并计算其冗余度和压缩率。(10分) 符号

a1

a2

a3

a4

a5

a6

概率 0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3

解:霍夫曼编码:

原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 霍夫曼化简后的信源编码:

从最小的信源开始一直到原始的信源

编码的平均长度:

压缩率:13 1.3642.2R avg n C L =

=≈ 冗余度:11

110.26691.364

D R R C =-=-≈ 3、理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时,会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产

生原因。(10分)

答:理想低通滤波器(频域)的传递函数为: 滤波器半径交叉部分(侧面图):

对应空间域(进行傅立叶反变换,为sinc 函数):

(0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg

L bit =+++++=()符号

?

??>≤=0

),(0),(1),(D v u D D v u D v u H

用理想低通滤波器滤波时,频域:(,)(,)(,)G u v F u v H u v =,傅立叶反变换到时域有:

(,)(,)*(,)g x y f x y h x y =,频域相乘相当于时域作卷积。因此,图像经过理想低通滤波器后,

时域上相当于原始图像与sinc 函数卷积,由于sinc 函数振荡,则卷积后图像也会振荡;或者说由于sinc 函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应。

若截止频率越低,即D0越小,则sinc 函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应周围环(旁瓣)越大。而中心环主要决定模糊,旁瓣主要决定振铃效应。因此当介质频率较低时,会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率,会减小振铃效应。

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

(完整版)数字图像处理题库

[题目] 数字图像 [参考答案] 为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔地划分成多个等级(层次),也即均匀量化,以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数(灰度值)的图像形式称为数字图像。 图像处理 [参考答案] 是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。 题目] 数字图像处理 [参考答案] 是指利用计算机技术或其他数字技术,对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理,以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。 一、绪论(名词解释,易,3分) [题目] 图像 [参考答案] 是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。 一、绪论(简答题,难,6分) [题目] 什么是图像?如何区分数字图像和模拟图像? [参考答案] “图”是物体透射或反射光的分布,是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识,是人的感觉。图像是图和像的有机结合,既反映物体的客观存在,又体现人的心理因素;图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述,或者说图像是客观对象的一种可视表示,它包含了被描述对象的有关信息。 模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像;数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。

[题目] 简述研究图像恢复的基本思路。 [参考答案] 基本思路是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面日,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述研究图像变换的基本思路。 [参考答案] 基本思路是通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理的过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。 [参考答案] 比如,医学上用B超检测仪对人体器官病变的检查和诊断。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 一般的数字图像处理要经过几个步骤?由哪经内容组成? [参考答案] 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。 数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复(复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 图像处理的目的是什么?针对每个目的请举出实际生活中的一个例子。 [参考答案] 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用,就是图像处理这两个目的的实际例子。

数字图像处理实验指导书(2014年版)

数字图像处理实验指导书 自动化工程学院 2014年11月试行

实验一数字图像的获取 一.实验目的 1. 熟悉MATLAB软件的操作环境,掌握基本的程序调试方法和简单的编程; 2.学会读出MATLAB目录下图像文件并进行旋转、加亮、取反、多幅图像显示等基本操作。 二.实验内容 1.读取和显示 I=imread(‘rice.png’);%读取图像 imshow(I) ; 2.直方图 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 3.加亮 RGB=imread(‘peppers.png’);%读取图像 RGB2=imadd(RGB,50); subplot(2,2,1);imshow(RGB); subplot(2,2,2);imshow(RGB2); 4.取反 I=imread(‘rice.png’); J=imcomplement(I); Imshow(J); 5.翻转 I = imread('cameraman.tif'); 1

figure,imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 6.图片大小 I=imread(‘rice.png’); [m,n]=size(I) 7.缩放 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用图像缩放函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。 I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); scale = 0.5; J = imresize(I,scale); figure,imshow(J); 8.图像二值化操作 I=imread('rice.png'); J=im2bw(I,0.4); imshow(J) 9.图像合成 (1)图像加运算 i=imread('cameraman.tif') j=imread('rice.png') k=imadd(i,j); imshow(k) 注意:两幅图像的大小和类型必须是相同的。 (2)图像减运算 i=imread('AT3_1m4_01.tif'); j=imread('AT3_1m4_02.tif'); K=imsubtract(i,j);%函数将负值截断为0,显示效果为黑,可用于探查同一场景的多幅图像的变化。 imshow(K) 2

《数字图像处理》习题参考答案

《数字图像处理》习题参考答案 第1 章概述 连续图像和数字图像如何相互转换答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样,数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。 # 采用数字图像处理有何优点答:数字图像处理与光学等模拟方式 相比具有以下鲜明的特点: 1.具有数字信号处理技术共有的特点。(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。 2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。 3.数字图像处理技术适用面宽。 4.数字图像处理技术综合性强。 数字图像处理主要包括哪些研究内容答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、 编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 ] 讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。 答:如图,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。 。 $ 图数字图像处理系统结构图 1

常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点 答.目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装,提高了代码的可重用性,大大缩短了应用程序开发周期,降低了开发成本。由于图像格式多且复杂,为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上,VC++ 提供的动态链接库支持BMP、JPG、TIF 等常用6种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱M ATLAB 是由M athWorks 公司推出的用于数值计算的有力工具,是一种第四代计算机语言,它具有相当强大的矩阵运算和操作功能,力求使人们摆脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数,灵活运用这些函数可以完成大部分图像处理工作,从而大大节省编写低层算法代码的时间,避免程序设计中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法,如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是,MATLAB 也存在不足之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先,强大的功能只能在安装有M ATLAB 系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。其次,MATLAB 使用行解释方式执行代码,执行速度很慢。第三,MATLAB 擅长矩阵运算,但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。为此,通应用程序接口A PI 和编译器与其他高级语言(如C、 C++、Java 等)混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于M ATLAB 环境的程序,从而使其他语言的应用程序使用MATLAB。 常见的数字图像应用软件有哪些各有什么特点答:图像应用软件是可直接供用户使用的商品化软件。用户从使用功能出发,只要了解 软件的操作方法就可以完成图像处理的任务。对大部分用户来说,商品化的图像应用软件无需用户进行编程,操作方便,功能齐全,已经能满足一般需求,因而得到广泛应用。常用图像处理应用软件有以下几种: 1.PHOTOSHOP:当今世界上一流的图像设计与制作工具,其优越性能令其产品望尘莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 PHOTOSHOP 支持多达 20 多种图像格式和TWAIN 接口,接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式,只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能可以很方便地编辑和修改图像,使平面设计充满创意。利用PHOTOSHOP 还可以方便地对图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。 2.CorelDRAW:一种基于矢量绘图、功能强大的图形图像制作与设计软件。位图式图像是由象素组成的,与其相对,矢量式图像以几何、色彩参数描述图像,其内容以线条和色块为主。可见,采用不同的技术手段可以满足用户的设计要求。位图式图像善于表现连续、丰富色调的自然景物,数据量较大;而矢量式图像强于表现线条、色块的图案,数据量较小。合理的利用两种不同类型的图像表现方式,往往会收到意想不到的艺术效果。CorelDraw是 2

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

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期 浅谈数字图像处理中的图像分割技术 郑洪涛 朝阳广播电视大学( 朝阳 122500 ) 摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术,为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割 技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。 关键词 数字图像处理 图像分割 阈值 数字图像处理技术,简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式,图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴 图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴,是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域,后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法 图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法,也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法: 2.1 灰度阈值法实现图像分割 阈值法主要利用直方图,设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值,若小于阈值则判断为背景,若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异,可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值 就是对整幅图像选定一固定灰度值,以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值 在不同的区域有不同的阈值,即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割 区域法实现分割是以某种规则为约束(如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等),直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法 此方法从一种子(seed)像素开始,通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视,将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中,使其逐渐成长,形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法 首先将图像分割成不重叠的区域或子图像,

数字图像处理试题集(终版)

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_像素_。 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_从图像到非图像的一种表示_,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_从图像到图像的处理_,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虚拟图像_。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中,_图像重建_的目的是根据二维平 面图像数据构造出三维物体的图像。 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5种。 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. 什么是图像识别与理解? 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。 4. 简述数字图像处理的至少5种应用。 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. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 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。

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

数字图像处理开卷整理后

1. 半调输出技术可以:(B) 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。 2. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:(A) 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; 1. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分_二值图像__、灰度图像和彩色图像三类。 4.下列算法中属于局部处理的是:(D ) A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 1. 图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 1. 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采 样点集合,是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化 就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。 经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 2. 图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 2. 如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中,必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间 过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。 3. 简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。 3. 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称 为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据 量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基 色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含 彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的___________________________ ,该处理会是的图 像中的图形产生扭变。 1. 简述直角坐标系中图像旋转的过程。 1. (1)计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。 (2)根据最大值和最小值,进行画布扩大,原则是以最小的面积承载全部的图像信息。 (3)计算行、列坐标的平移量。 (4)利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。 (5)对于空穴问题,进行填充。 2. 如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题? 2. (1)对于空穴问题,需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 (2)阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。(该点参见简答题3和 3. 举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 3. 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行(或列)的像素值来填充。 例如对于下图中的空穴点f23进行填充时,使用相邻行的像素值来填充。即:f23=f22. 4. 举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 4. 均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。

数字图像处理实验指导书

实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法; 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法; 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示; Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件,在这个文件的程序中,将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出,用到imread,imfinfo等命令,观察一下图象数据,了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来(用imshow)。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换,并显示。 6、进行真彩色图像RGB(lenacolor.jpg)、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换,并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤; 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果; 六、实验所需图片

lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录(matlab),在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中,添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么,为什么可以实现相互的转换 九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件,从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件,其一般的用法为 [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中,X,MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据,fmt为图象的格式,filename为读取的图象文件(可以加上文件的路径)。 例:[X,MAP]=imread(’flowers.tif’,’tif’);

数字图像处理课程题目和要求教材

数字图像处理课程内容、要求 题目一:图像处理软件 1、设计内容及要求: (1)、独立设计方案,实现对图像的十五种以上处理(比如:底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等)。 (2)、参考photoshop软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示; (3)、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 2、参考方案(所有参考方案若无特殊说明,均以matlab为例说明): (1)实现图像处理的基本操作 学习使用matlab图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如 image=imread(flower.jpg),对图像进行显示(如imshow(image)),以及直方图计算和显示。 (2)图像处理算法的实现与显示 针对课程中学习的图像处理内容,实现至少十五种图像处理功能,例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数,查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题,例如引入噪声,去噪;引入运动模糊、聚焦模糊等,对图像进行复原。 (3)参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也可以设计按键式界面,视功能多少而定;参考matlab软件中GUI设计,学习软件界面的设计。

题目二:数字水印 1、设计内容及要求: 为保护数字图像作品的知识产权,采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中,同时尽可能不影响作品的可用性,在作品版权发生争执时,通过提取水印信息确认作品版权。通常情况下,水印图像大小要远小于载体图像,嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此,评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求,设计水印算法。 (1)、查阅文献、了解数字水印的基本概念。 (2)、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。 (3)、能够显示水印嵌入前后的载体图像。 (4)、能够显示嵌入与提取的水印。 (5)、选择一种以上的攻击方法,测试水印算法的鲁棒性等性能。 (6)、设计软件界面 2、参考方案 (1)对水印图像进行编码置乱(可采用伪随机码,提高水印图像的隐蔽性); (2) 对图像进行子图像分解(如8*8),对子块分别进行DCT变换; (3) 对DCT系数按照zig-zag排序进行排列,选择一种频系数,对该种频系数相邻 的系数进行水印嵌入 (4) 低通滤波检验水印算法的抗攻击性。 (5) 设计数字水印的软件界面。

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;

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文 :X.X.X 学号:0.0.0.0.0.0.0.0专业:通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的,而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说,对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要,尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习,我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解,做了几次MATLAB数字信号处理实验,知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法,以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点,数字图像处理的分类, 数字图像处理的容,数字图像处理的实例,数字图像处理的具体实验举例,以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言,不论数组大小,也不论每个像素的位数多少,其处理程序几乎是一样的。换言之,从原理上讲不论图像的精度有多高,处理总是能实现的,只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理,为了要把处理精度提高一个数量级,就要大幅度地改进处理装置,这在经济上是极不合算的。

最新数字图像处理考试简答题经典30道题

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。 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. 什么是图像识别与理解? 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. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 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. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 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。 5. 图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合,是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 6. 图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中,必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。 7 . 简述二值图像与彩色图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 8. 简述二值图像与灰度图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 9. 简述灰度图像与彩色图像的区别。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 10. 均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。 均值滤波器的滤波原理是:在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。 原因:高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档