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++ 6.0提供的动态链接库ImageLoad.dll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MATLAB是由MathWorks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MATLAB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API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MATLAB环境的程序，从而使其他语言的应用程序使用MATLAB。
2. 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是当今流行的图像处理软件中为数不多的特点明显、功能强大的基于矢量绘图的软件包。利用它，可以方便地制作精美的名片、贺卡、书签、图书封面、广告、宣传画等作品。3．ACDSee：快速、高性能的看图程序，是目前最享盛名的图片浏览器。它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览和优化，支持BMP、GIF、JPG、TGA、TIF等超过50种常见的图形文件格式，图片打开速度极快，可以直接查看动画GIF，处理如Mpeg之类常用的视频文件，
还可以为每一个目录建立一个相册。ACDSee可以从数码相机和扫描仪高效获取图片，并进行便捷的查找、组织和预览。ACDSee还是得心应手的图片编辑工具，轻松处理数码影像，拥有去红眼、剪切图像、锐化、浮雕特效、曝光调整、旋转、镜像等功能，还能进行批量处理。
4.2 已知灰度图像f（x，y）为如下矩阵所示，求经过反转变换后图像g（x，y）。反转变换g＝G（f）如图a所示。
12 数据没有冗余度能否压缩？为什么？
答：图像数据量大，同时冗余数据也是客观存在的。一般图像中存在着以下数据冗余因素：（1）编码冗余；（2）像素间的相关性形成的冗余；（3）视觉特性和显示设备引起的冗余。
理论上，数据没有冗余度是不压缩的，否则无法解码出原始数据。但在大部分应用场合下采用有损压缩，数据没有冗余度也可以进行压缩。
13. 如何衡量图像编码压缩方法的性能？
答：一般地，图像压缩应能做到压缩比大、算法简单、易于用硬件和软件实现、压缩和解压缩实时性好、解压缩恢复的图像失真小等。但这些指标对同一压缩方法很难统一，在实际系统中往往需要抓住主要矛盾，全面权衡。常用的图像压缩技术指标有：（1）图像熵与平均码长；（2）图像冗余度与编码效率；（3）压缩比；（4）客观评价SNR；（5）主观评价。图像的主客观两种评价之间存在着密切的联系。但一般来说，客观评价高的主观评价也高，因此在图像编码的质量评价时，首先作客观评价，以主观评价为参考。
14 什么是阈值分割技术？该技术适用于什么场景下的图像分割？
解：可用一个灰度级阈值T进行分割，分割出目标区域与背景区域，这种方法我们称为灰度阈值分割方法。通常用于图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合。
15.边缘检测的理论依据是什么？有哪些方法？各有什么特点？
解：边缘检测这是基于幅度不连续性进行的分割方法。通常采用差分、梯度、拉普拉斯算子及各种高通滤波处理方法对图像进行边缘检测。
8.1 如何表示图像中一点的彩色值？颜色模型起什么作用？
答：图像中一点的彩色值颜色三维空间中的一个点来表示，每个点有三个分量，不同的颜色空间各分量的含义不同。
颜色模型规定了颜色的建立、描述和观察方式。颜色模型都是建立在三维空间中的，所以与颜色空间密不可分。
17. 色调、色饱和度和亮度的定义是什么？在表征图像一点颜色时，各起什么作用？
答：HSV模型由色度（H），饱和度（S），亮度（V）三个分量组成的，与人的视觉特性
比较接近。HSV颜色模型用Munsell三维空间坐标系统表示。
色调（H）表示颜色的种类，用角度来标定，用-1800～1800或00～3600度量。
色饱和度（S）表示颜色的深浅，在径向方向上的用离开中心线的距离表示。用百分比来度量，从0%到完全饱和的100%。
亮度（V）表示颜色的明亮程度，用垂直轴表示。也通常用百分比度量，从0%（黑）到100%（白）。
18. 哪个颜色空间最接近人的视觉系统的特点？
答：在许多实用系统中，大量应用的是HSV模型，这个模型是由色度（H），饱和度（S），亮度（V）三个分量组成的，与人的视觉特性比较接近。该模型的重要性在于：一方面消除了亮度成分V在图像中与颜色信息的联系，另一方面色调H和饱和度S分量与人的视觉感受密切相关。基于人的视觉系统的颜色感觉特性，这些特征使HSV模型成为一个研究图像处理的重要工具。
4. 二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义？
解：该性质表明，一个二维傅里叶变换可由连续两次一维傅里叶变换来实现。实现的方法如下图所示：
5. 图像处理中正交变换的目的是什么？图像变换主要用于那些方面？
解：正交变换可以使得图像能量主要集中分布在低频率成分上，边缘和线信息反映在高频率成分上。因此正交变换广泛应用在图像增强、图像恢复、特征提取、图像编码压缩和形状分析等方面。
7. 什么是图像平滑？试述均值滤波的基本原理。
解：为了去除或减弱图像中的噪声，可以对图像进行平滑处理，称为图像平滑。大部分的噪声都可以看作是随机信号，它们对图像的影响可以看作是孤立的。对于某一像素而言，如果它与周围像素点相比，有明显的不同，我们就认为该点被噪声感染了。基于这样的分析，我们可以用求均值的方法，来判断每一点是否含有噪声，并用适当的方法消除所发现的噪声。
1.怎样才能将一幅二维的灰度图像送入计算机？分辩率和灰度级这两个参数对图像质量
有什么影响？一般应如何选取它们？
将一副二维的灰度图像分成许许多多的像素，每个像素用一个0到255之间的灰度值进行表示，将该灰度图像视为一个矩阵来进行处理。图像的分辨率越高，组成一幅图的像素越多，则图像文件越大，灰度级越高表达单个像素的的亮度位数越多，图像文件就越大，从亮到暗的变化阶梯越多，图像就越柔和、逼真。
2.何为图象的灰度直方图？为什么要进行灰度直方图均匀化的处理？怎样进行？
灰度直方图是表示一副图像灰度分布情况的统计图表。直方图仅能统计灰度像素出现的概
率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。如果获得一副图像的直方图效果不理想，可以通
过直方图均衡化处理，技术做适当的修改，实现使图像清晰的目的。这种方法的基本思想是
对原始图像中的像素灰度做某种映射变换，使变换后的图像灰度的概率密度是均匀分布，即
变换后图像是一副灰度级均匀分布的图像，这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而
可提高图像的对比度。例如一副对比度较小的图像，其直方图分布一定集中在某一比较小的
范围之内，经过均衡化处理后的图像，增加了图像的动态范围和对比度。
3. 讨论用于空间滤波的平滑（低通）滤波器和锐化（高通）滤波器的相同点、不同点以及
联系。
相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其他分量，从而达到
增强某些频率分量的效果。
不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑
图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分
量、锐化图像中细节的效果。
联系：两者效果相反，互为补充。从原始图像中减去平滑滤波器的结果得到锐化滤波器的效
果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则可得到平滑滤波器的效果。
4. 同态滤波技术在图象处理中的作用是什么？ 给出其处理流程图。
采用同态滤波方法进行图像增强以及图像的复原，增强的目的一是压缩动态范围，以适应显
示器的需要。二是增强对比度，以鲜明的显示景物的轮廓。采用同态滤波可以实现同态增晰，
能使图像的灰度动态范围压缩又能使感兴趣的物体图像灰度级扩展。
5. 说明图象编码中“熵”的含义。
在图像编码中，熵的意义在于：它表示相应于编码器输入值集合的信息量，并且给出把这些
输入值编码所需要的平均位数的下限。
6. 图象的非约束复原和有约束复原的区别何在？
7. R.G.B 、CCD 、CT 各指什么？
电荷耦合半导体器件（CCD ）即指用大规模集成电路的形式把光敏元件做成一定规模的阵列。 R.G.B 是指三原色即红（R ），绿（G ），蓝（B ）
CT 英文全称：electronic computer X-ray tomography technique 是电子计算机X
射线断层扫描技术
(,)ln (,)(,)f x y FFT H u v IFFT EXP g x y →→→→→→
数字图像处理 报告标题：01 报告编号： 课程编号： 学生姓名： 截止日期： 上交日期：
摘要 （1）编写函数计算灰度图像的均方误差（MSE）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）；（2）编写函数对灰度图像经行降采样，直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波；（3）编写函数对图像进行放大，分别使用像素直接复制和双线性插值的方法：（4）编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像，并给出相应的MSE和直方图；（5）编写函数对灰度图像执行直方图均衡化，显示均衡前后的直方图。同时，熟悉使用MATLAB，并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化
技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的，由于Matlab 独特的功能和对矩阵，图像，函数灵活的处理，因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）,平均绝对误差（MAE）。可以使用使用for循环语句，分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE，具体的计算公式见附录代码，下面只附运算原理代码 均方误差（MSE）： sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比（SNR）： sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比（PSNR）： sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差（MAE）： sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）,平均绝对误差（MAE）都会有所不同，因为它是原图像与加噪后的图像比较，而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 （1）直接消除像素点： I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像，g为原图。 （2）先平滑滤波再消除像素点： 滤波函数，g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法： 它有三种插值法：即最近邻插值（pixel repetition）、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化，使用“J=histeq(I,x); ”，x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”
命题专家谈2020年上海中考出题思路 2018年上海中考已完美落幕，那么今年的题目难不难呢?来听听 专家的意见：《命题专家谈2018年上海中考出题思路》，希望对您 有所帮助! 命题专家谈2018年上海中考出题思路 语文：延续传统特色融入时代气息 2018年上海市初中毕业统一学业考试语文试卷依据《上海市中 小学语文课程标准》和《2018年上海市初中语文课程终结性评价指南》命题，在保持一贯特色的同时适度稳中有进，致力于引导初中 学校深入推进教学改革，有利于提升初中学生语文素养，促进学生 全面和谐健康成长。 试题选材注重在传统文化中融入时代元素，具有鲜明的时代特色和深刻的文化内涵。既有如苏轼的《饮湖上初晴后雨》等古代诗文 名篇，又有聚焦社会现实，反映普通人群日常生活的题材内容。阅 读选文《不可或缺的城市风景——斑马线》，对学生养成良好的交 通习惯、树立守法守序的自觉行为意识具有一定的引领作用。选文《酸橙》，引导学生从多角度去认识一个事物的价值，不应只看重 外在美，更要有内在的价值追求。“综合运用”部分的京剧、中国 古代神话、杂技剧等内容，引领学生关注艺术、走近经典，通过聚 焦多种形式的跨界融合，感受文化与艺术的魅力。同时，启发学生 进一步思考文化与艺术的传承、发展和创新等问题。 阅读部分的试题既注重对学生整体把握文本内容、思路结构和语言特色的考查，又注重对学生准确、缜密、辩证等思维能力的考查，有助于提升学生的语文素养。 作文《真的不容易》不仅引导学生关注自我、关注内心，也启发学生关注他人、关注社会。对于初中毕业生而言，自己成长路上的 甜酸苦辣，平凡普通人的奋斗求索，诸如求学路上的挑战与收获、
考试试卷(答案) 试卷编号： ( )卷课程编号：课程名称：数字图像处理（双语）考试形式：适用班级：姓名：学号：班级： 学院：信息工程学院专业：电子系各专业考试日期： 一二三四五六七八九十总 分 累分人签名 题分 2 2 2 2 2 000001 00 得 分 考生注意事项：1、本试卷共5页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有立即举手报告以便更换。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、基础知识填空题(1,2为单项选择,每空3分,3,4为多项选择,每 空2分,共20分), 1 1、When you enter a dark room on a bright day, it takes some time to see well enough, this is the visual process or visual phenomenon of A. (Brightness adaptation.) B. (Brightness discrimination.) C. (Optical illusion.) D. (Simultaneous contrast.) 2、The visible spectrum consists of electromagnetic spectrum nearly in the range of wavelength: A. (10 – 400 nm) B. (0.01 – 10 nm) C. (400 –700 nm) D. (700 –1500 nm) 3、For V = {1}, the subsets S1 and S2 are A. (m-connected) B. (8-connected ) C. (4-connected) D. (None of these 3) 4、Two pixels p and q are at the locations shown in the figure, their Euclidean, city-block and chessboard distances are
3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？ 答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N）和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N，灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？ 答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。 应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。 获得的信息：灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答：将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式： 得 1，二维傅里叶变换有哪些性质？二维傅里叶变换的可分离性有何意义？ 周期性，线性，可分离性，比例性质，位移性质，对称性质，共轭对称性，差分，积分，卷积，能量。 意义：分离性表明：二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。 答：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法，就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S，计算S中所有像素的灰度级平均值，作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波？有何特点？ 答：中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多 6图像几何校正的一般包括哪两步？像素灰度内插有哪三种方法？各有何特点？ 答：1）建立失真图像和标准图像的函数关系式，根据函数关系进行几何校正。 2）最近邻插值，双线性插值，三次卷积法 3）最近邻插值：这种插值方法运算量小，但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4，f(1,2)=7，f(2,1)=5，f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法：点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法：f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得：f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后，得该点其灰度值为6
《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。
面试问题的出题思路 一、请用3分钟左右的时间谈你过去的一些学习和生活的经历以及你为什么报考这个职位？ 追问： 这次有很多人报考了这一职位，你认为与其他人相比，你有什么优势和不足？ 出题思路：背景性问题。导入正题，初步了解考生的基本情况，以便为以后的提问收集资料。考官可根据考生回答的具体情况进行追问，同时要尽可能地让考生多表现自己，考察其求职动机与拟任职位的匹配性。 评分参考标准： 好：表达清楚，客观地分析自己的优势和不足，求职动机与拟任职位匹配。 中：表达比较清楚，动机与拟任岗位匹配，但知识结构及经历与岗位要求有差距。 差：表达不清，动机、条件与拟任岗位不匹配。 二、假设你是某高校一名教师，近期将从韩国来30名学生参加一个汉语学习短期班，为期三周。学校决定让你来安排此次培训班，你打算如何做？ 出题思路：情境性题日。考察计划、组织、协调能力。通过考生对此题目的反应来判断考生是否具备上述能力。本题结合考生年轻、希望全力负责或承担某项工作的心态，为他提供了一次机会。可从他在短期班到来之前所做的准备与规划中，考察
出他计划的预见性、组织的缜密性和协调的艺术性等各方面的水平。 评分参考标准： 好：考生有表达的欲望，态度积极，并能从课程、师资、场所、活动、食宿、接送班车、签证、机票等的组织协调方面， 做较为深入的表述。思路清晰，计划周密。 中：考生有表达的欲望，并能够抓住大的环节，表现出 一定的组织能力，但在计划方面，缺乏预见性，忽略某些具体但 不容忽视甚至可能造成混乱的细节。 差：考生表达欲望不十分强烈，某些重大环节在表述中 被忽略掉，一些细节重复表述，明显缺乏基本的计划与组织协调 能力。 三、假设有这样一种情况：你的工作能力绰绰有余，工 作成绩也很突出，但却无法赢得领导信任，而某些工作能力不如 你的同事却因能说会道，博得了领导的欢心，对此你有何想法？ 出题思路：情境性问题。考察考生人际交往的意识与技巧。一般人都认为，善谈者，左右逢源，言克天下；而不善辞令者、处处被动、举步维艰。懂得如何与人交谈，是人与人之间达 到默契沟通的一个重要因素，考生对此的认识对其人际交往能力 有重要影响。 评分参考标准： 好：不否认这种情况在当今社会是存在的，懂得工作能 力强、工作成绩突出不一定（不是必然）会得到领导的赏识、同 事的认同。能坦诚地剖析原因，对于人与人之间如何交往有比较 客观的认识，并愿意为改变自身的弱点而做出努力。
数字图像处理期末复习题3
二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 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 一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 频域降噪。对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。边缘增强。图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。 1频域降噪，主程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声 A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波 figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像'); subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波'); B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波 subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波'); C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波 subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波'); 用到的滤波器函数的程序代码如下： function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率 [f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); hd(r>p)=0; y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; ya=ifftshift(ya); ia=ifft2(ya); O=uint8(real(ia)); function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=f1.^2+f2.^2; for i=1:size(J,1) for j=1:size(J,2) t=r(i,j)/(d*d); hd(i,j)=1/(t^n+1); end end y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; 数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理，英语全称是什么？ 数字图像处理：对图像进行一些列的操作，以达到预期目的的技术，可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称：Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关？ 数字图像处理与数字计算机的发展，医学，遥感，通信，文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的？ 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关？ 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用？ 数字图像处理的应用越来越广泛，已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代？ 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力？ 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点，图像可分为哪两种图像？ 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段，图像可分为哪几种图像？ 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么？ 区别： 模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理。 数字图像：空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示，能被计算机处理。 2.通过互联网，查下数字图像处理有哪些应用？选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有：生物医学，遥感领域，工业方面，军事公安领域，通信领域，交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来，在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。 从出题规律和命题思路的角度来把握合同法- 合同法作为调整市场经济发展的最为基础的法律之一，因其具有极强的实用性而受到司法考试出题者的特别青睐。１９９６年以来，年际平均考试分值为３１．４分，１９９９年达到了６２分，２０００年５９分，２００２年５０分，足以证明它在司法考试（以前为律考）中的重要地位。 然而，由于合同法法条众多、内容庞杂，复习的难度非常大。从出题规律和命题思路的角度来看，对合同法的复习必须把握住以下几个方面： 第一，全面把握，各个击破。 合同法确立的合同法律基本制度及其基础理论，与许多商事法和经济法法律法规相关，如担保法中的担保合同、保险法中的保险合同、劳动法中的劳动合同、“三资企业法”的合营企业合同与合作企业合同、合伙企业法的合伙协议、海商法中的一系列合同类型、城市房地产管理法中的房地产交易合同、消费者权益保护法中的消费合同、产品质量法中的产品责任制度，以及国际经济法中的联合国国际货物销售合同公约、律师法中的代理合同、仲裁法中的仲裁协议等等内容，都与合同法的内容紧密相关，尤其重要的是，上面所述各类合同本身又是各法律部门的司法考试重点内容，因此复习合同法部分时，应在熟悉合同法基础理论知识的基础上，全面把握合同法在相关法律中的具体体现，然后各个击破，在对比中既强化合同法的理解与记忆，又通过联系强化了对其他司法考试重点的把握， 同时又适应了司法考试试题跨部门和综合的命题趋势。 第二，澄清认识，精细耕作。 合同法是民法这一大的部门法中的一个单行法，它的很多规定都是民法理论的具体运用和展示，民法的理论和精神是合同法的基础，学好民法是学习合同法的先导。 学习过程中，有三点必须注意的问题，作为合同法中易混淆的知识点，应引起考生相当的重视： 其一，其他单行法中对合同的有关规定优先于合同法中对合同的规定。合同法是普通法，其他法律中对合同的规定是特别法，按照特别法优先于普通法的原则，其他法律对合同另有规定的，应优先于合同法的规定而得到适用。 其二，合同法中主要有两种规定：一是一般任意性规定；二是特殊性规定 2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A 卷 一、单选题（每题3分，共30分） 1、令集合R 代表整个图像区域，则子集R1,R2,…,Rn 是将区域划分为若干个子区域。分割必要条件不包括：（ ） A ．每个Ri 都是一个连通区域 B ．n 21R R R ??? C ．对于任意i ≠j ，Ri ∩Rj= Ф D ．一致性谓词P （Ri ）= TRU E ，i = 1,2,…,n 2、先腐蚀后膨胀的过程称为（ ）运算。 A 、闭 B 、开 C 、边界提取 D 、去噪 3、下图为一灰度图像，中心0点为一孤立噪声点，可用模板进行平滑滤波，去除该噪声点，在以下滤波器中不能达到效果的是：( ) A ．3*3中值滤波器 B ．5*5领域平均滤波器 C ．3*3最大值滤波器 D ．3*3最小值滤波器 4、区分颜色常用三种基本特征量是（ ）。 A 、亮度、基色和饱和度 B 、亮度、色调和饱和度 C 、亮度、色调和色相 D 、亮度、彩度和饱和度 5、以下特征描述符中哪一个对旋转敏感？（ ） A 、轮廓矩 B 、p+q 阶区域矩 C 、形状参数 D 、形状数 6、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（ ） A 、图像中应仅有一个目标； B 、图像直方图应有两个峰； C 、图像中目标和背景应一样大； D 、图像中目标灰度应比背景大。 7、采用4方向链码，则链码010*********表示下列哪个图形？（ ） A 、 B 、 C 、 D 、 8、已知用复数u＋jv的形式表示一个图形边界上的每个点（x，y）得到的复数序列为：s(0)=0, s(1)=1, s(2)=2, s(3)=2+j, s(4)=2+2j, s(5)=1+2j, s(6)=2j, s(7)=j,该图形为：（） A、正方形 B、三角形 C、长方形 D、圆形 9、下列数据冗余方式中，由于象素相关性而产生的冗余方式为：（） A、编码冗余； B、象素间冗余； C、心理视觉冗余； D、计算冗余。 10、根据( )，视觉系统总是趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值。（） A、马赫带效应 B、亮度适应级 C、同时对比度 D、人眼错觉 二、判断题（每题3分，共30分） 1、BMP图像文件的结构分为如下三个部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据。（） 2、对同一场景的多幅图像求平均，能有效地降低加性随机噪声。（） 3、用理想低通滤波器钝化图像会产生一种非常严重的振铃效果。（） 4、有1种常用的图象增强技术是将高频增强和直方图均衡化结合起来以达到使边缘锐化的反差增强效果，以上2个操作的先后次序对增强效果有影响。（） 5、f（x，y）空间域的移动对它的傅立叶谱有影响。（） 6、分水岭算法中最初和最终的阈值灰度级都必须很好地选取才能准确分割目标。（） 7、CIE色度图中三基色（单波长）能混合得到所有的颜色。（） 8、有损压缩和无损压缩都具有量化模块。（） 9、图像边缘检测中，噪声对一阶和二阶微分都有影响，尤其对二阶导数影响较大，因此，在检测边缘前应该考虑平滑处理。（） 10、伪彩色处理中的灰度分层法产生的伪彩色是渐变的。（） 三、简答题（每题5分，共45分） 1、数字图像处理系统由哪几部分构成？ 2、简述灰度图像、伪彩色图像、假彩色图像以及真彩色图像的区别？ 3、一幅图像背景部分的均值为25，方差为625，在背景上分布着一些互不重叠的均值为150，方差为400的小目标。设所有目标合起来约占图像总面积的20%，提出1个基于区域生长的分割算法将这些目标分割出来。 4、请举例说明图像无损压缩编码和有损压缩编码各包括哪些具体的编码方法（各举三例以 大作业指导书 题目：数字图像处理 院（系）：物联网工程学院 专业: 计算机 班级：计算机1401-1406 指导老师： 学号： 姓名： 设计时间： 2016-2017学年 1学期 摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11) 基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract（摘要） 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法，探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数，并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种，处于数据建模的目的，它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础，被引用到水平集传播数值方案中，将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外，我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程，用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction（简介） 合成孔径雷达系统是一种成像装置，采用相干照明比如激光和超声波，并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中，返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型（文献[1]）因包含大量的真实SAR数据，并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此，SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难，可能需要斑点去除。因此，斑点去除是必需的，有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割，水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式，从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本，但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面，比如传播模型，可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合，函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模，设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决，该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进，他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架，将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近，新的SAR数据模型比如K，G，显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述，而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数，可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息，可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中，Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器，它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度，通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而，这种技术需要一个初始分割步骤，并受拓扑限制。一般来说，活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模，我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计，通过这些信息，我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。 宝洁面试笔试题及出题思路 招聘中的测试 1、网上筛选 2、人才测评 3、笔试 宝洁公司的笔试 笔试主要包括3部分：解难能力测试、英文测试、专业技能测试。 (1)解难能力测试。这是宝洁对人才素质考察的最基本的一关。在中国，使用的是宝洁全球通用试题的中文版本。试题分为5个部分，共50小题，限时65分钟，全为选择题，每题5个选项。第一部分：读图题(约12题)，第二和第五部分：阅读理解(约15题)：第三部分：计算题(约12题)：第四部分：读表题(约12题)。整套题主要考核申请者以下素质：自信心(对每个做过的题目有绝对的信心，几乎没有时间检查改正);效率(题多时间少)：思维灵活(题目种类繁多，需立即转换思维)，承压能力(解题强度较大，65分钟内不可有丝毫松懈);迅速进入状态(考前无读题时间);成功率(凡事可能只有一次机会)。考试结果采用电脑计分，如果没通过就被淘汰了。 (2)英文测试。这个测试主要用于考核母语不是英语的人的英文能力。考试时间为2个小时。45分钟的100道听力题，75分钟的阅读题，以及用1个小时回答3道题，都是要用英文描述以往某个经历或者个人思想的变化。 (3)专业技能测试。专业技能测试并不是申请任何部门的申请者都需经过该项测试，它主要是考核申请公司一些有专业限制的部门的同学。这些部门如研究开发部、信息技术部和财务部等。宝洁公司的研发部门招聘的程序之一是要求应聘者就某些专题进行学术报告，并 请公司资深科研人员加以评审，用以考察其专业功底。对于申请公司其他部门的同学，则无须进行该项测试，如市场部、人力资源部等。 4、面试 招聘面试中如何进行有效的提问 上个月，受国内某大型制药企业华中区大区经理王总的邀请，给他们做一个重要职位招聘面试的测评，将要招聘的职位是高级营销经理，很不凑巧，飞机晚点，没有时间和王总做面试前的沟通，所以只好急冲冲赶到现场，还好，面试刚刚开始。由于事先已经做了筛选，来参加面试的只剩下两位候选人。由王总亲自担任主考官，在半小时里，他对第一位位候选人问了三个问题： 1、这个职位要带领十几个人的队伍，你认为自己的领导能力如何? 2、你在团队工作方面表现如何?因为这个职位需要到处交流、沟通、你觉得自己的团队精神好吗? 3、这个职位是新近设立的，压力特别大，并且需要经常出差，你觉得自己能适应这种高压力的工作状况吗? 当候选人回答完以后，我马上叫了暂停，因为我意识到王总提出的问题不妥当，我花了五分钟对应聘者进行了询问，然后我把应聘者的回答和他的真实想法告诉了王总。 候选人是这样回答三个问题：第一个问题，我管理人员的能力非常强：实际上王总也并不知道好不好;第二个问题、我的团队精神非常好：只能答YES，因为王总已经提供了太明显的暗示，即希望我的团队精神非常好;第三个问题、能适应，非常喜欢出差。实际上，如果把工作条件进行排行的话，我最痛恨的就是出差，还有就是占用自己的下班时间。但是老总的问话方式直截了当地给我暗示，使我必须说“是”。 事实上，王总问的是三个本应该设计成开放式的问题，第一个问有没有领导能力，第二个是有没有团队精神。第三个问题能不能承受巨大的工作压力。但是都错误地采用了封闭式 -------------精选文档 ----------------- 1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请 给出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解：步骤与思路： ○1.进行模糊处理，消除噪声 ○2.边缘检测，进行图像增强处理 ○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法，根据值为1 像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I);%对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100)% 阈值为 100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0;%进行二值化 -------------精选文档 ----------------- end end end figure; imshow(I1); Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c%找出每两个条纹之间的距离 2.现有 8 个待编码的符号 m0,,m7, 它们的概率分别为 0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3.请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。 工程部结构化面试题本 一、请谈一谈你的报考理由，报考这个岗位你有哪些优势和劣势？ 【出题思路】背景性问题。用于导入并了解考生的个性特点与岗位工作的匹配性以及求职动机。 【评分参考】 〔好〕情绪稳定，从容自然，言语流畅，条理清晰，自我评价客观，个性特点与拟任岗位条件较一致，对工作职能有一定了解。 〔中〕情绪控制能逐步稳定下来，叙述比较清晰，但条理性、逻辑性不够。 〔差〕情绪紧张，言语混乱，逻辑性、条理性差。 二、有一个污水处理建设项目，假如公司安排由你负责监督实施，你将如何开展工作？ 【出题思路】行为性问题。考察了解考生的计划、组织、协调能力以及相关工作经验的多少。 【评分参考】 〔好〕考生能协调各种关系，考虑问题全面，能抓住关键，措施得力，效果好，且能条理清楚地表达。 〔中〕考生能全面地考虑问题，对问题加以解决，办法基本有效，表达的条理基本清楚。 〔差〕考虑问题不周，工作措施不得力或实际效果差，表达的条理不清。 三、你认为你现所在单位的同事好处吗？请对你现所在单位的领导和同事作一个概括性的评价。 待回答结束后追问：请用几个词评价一下你自己？ 【出题思路】 行为性问题。考察考生人际交往的意识和技巧，着重考察其人际沟通及与同事建立信任关系的技巧和能力。 【评分参考】 〔好〕具备主动合作意识，善于与他人沟通，能采取有效措施，通过对他人的理解和支持来促进工作。 〔中〕有合作意识，能够与对方沟通，基本上能采取措施处理好双方的关系不影响工作。 〔差〕无合作意识，不能理解他人，或采取的措施不得力，使工作无法开展。 四、政府出台的“限塑令”对人民的生活产生了很多不便，请谈谈你的看法？ 【出题思路】智能性问题。重点考察考生的综合分析能力。是否能 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 1.图象和图形的区别 答：①图象是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眼并进而产生视知觉的实体。②图形是利用计算机技术编程来产生图形。③两者区别：图象是客观的，图形是主观的。 2.连续图象和数字图象的区别 答：①连续图象用f(x,y)表示，其中x,y 是实数且取值范围无穷大（表示象素位置），f 的值也是实数且范围无穷大（表示灰度值）。②数字图象是从连续图象抽样得到，x,y 是整数且有一定范围，f 也是整数且有一定范围。③计算机只能对数字图象进行 处理。 3.m 连接 4.距离度量函数 欧氏距离（Euclidean distance ） De(p , q) = [(m - s)2 + (n - t)2]1/2 D4距离（城区距离） D4 (citn-block distance) D4(p , q) = |m - s| + |n - t ｜ D8距离（棋盘距离）D8 (checkboard distance) D8(p , q) = max(|m - s| , |n - t|) 5.图象处理三个层次：图象处理、图象分析、图象理解。①图象处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，强调图像之间进行的变换，图像处理是一种以图像到图像的过程。②图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点、性质），建立对图像的描述，以观察者为中心研究客观世界，图像分析是一个从图像到数据的过程。③研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释，以客观世界为中心，借助知识、经验来推理，认识客观世界，属于高层次操作（符号运算）。 6.傅里叶变换 ①一维离散傅里叶变换(DFT) 1 (2)/0 1(u)()N j u x N x F f x e N π--==∑ ，u=0,1,2..N-1，例：f(x) 中f(0)=0,f(1)=2, f(2)=3,f(3)=3, 解：N=4,u={0,1,2,3} 分别计算F(0), F(1), F(2), F(3)。 ②二维傅里叶 11 2()/00 1(u,v)(,)N N j u x v y N x y F f x y e N π---+===∑∑ 例：f(0,0)=1, f(0,1)=2, f(1,0)=3, f(1,1)=4, N=2 分别计算F(0,0), F(0,1), F(1,0), F(1,1)。 7.沃尔什变换 蝶形运算 8.霍特林变换 答：①已知采样点坐标构成一组矢量x;②求平均向量m x ；③求协方差矩阵Cx ；④ 计算Cx 的特征值 ||0I Cx λ-=；⑤计算 Cx 的特征向量 ||0I Cx x λ-=；⑥由特征向量组成矩阵（变换矩阵）A ；⑦正变 换y=A(x-m x )；⑧x=A T y+m x 。 9.图像增强(滤波锐化等) 均值适合高斯噪声,中值适合椒盐噪声。 图像加完要平均，减法取绝对值，乘法开方，除数为0变为1。研究生数字图像处理作业
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