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数字图像处理冈萨雷斯第二版答案数字图像处理冈萨雷斯第二版答案【篇一：数字图像处理第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)】特数。
通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。
基于这个概念回答以下问题：(b) 以750k 波特 [这是典型的电话dsl(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？2.两个图像子集s1和s2图下图所示。
对于v＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。
a) s1 和s2 不是4 连接，因为q 不在n4(p)集中。
(b) s1 和s2 是8 连接，因为q 在n8(p)集中。
(c) s1 和s2 是m 连接，因为q 在集合nd(p)中，且n4(p)∩ n4(q)没有v 值的像素3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令v={0,1}并计算p 和q 间的4，8，m 通路的最短长度。
如果在这两点间不存在特殊通路，试解释原因。
(b) 对于v={1,2}重复上题。
解：(a) 当v={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备v 的值，如图(a)p 不能到达q。
8 邻接最短路径如图(b)，最短长度为4。
m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。
这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。
(b) 当v={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6.或解: (1) 在v＝{0,1}时，p和q之间通路的d4距离为∞，d8距离为4，dm距离为5。
(2) 在v＝{1,2}时，p和q之间通路的d4距离为6，d8距离为4，dm距离为6。
4为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？【因为同一个灰度值的各个象素没有理由变换到不同灰度级，所以数字图像的直方图均衡化的结果一般不能得到完全均匀分布的直方图，只是近似均匀的直方图。
数字图像处理第二版夏良正著（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数字图像处理第二版数字图像处理是对图像进行数字化处理来实现增强、压缩、重构等目的的技术。
与传统的图像处理相比，数字图像处理有很多的优点，如可重复性、自动化程度高、处理速度快等。
数字图像处理主要分为以下几个步骤：1. 图像获取：获取原始图像，包括摄像机、扫描仪、雷达等设备获得的数字图片；2. 图像预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化等操作，以改善图像质量和准确度；3. 特征提取：从处理后的图像中提取相关特征，如边缘、纹理、颜色等，以进行更深入的分析和处理；4. 图像分析：对提取出的图像特征进行分析和处理，如目标检测、分类、识别等；5. 图像重构：根据处理结果对图像进行重构或合成。
数字图像处理在很多领域都有应用，如医学图像处理、遥感图像处理、工业检测等。
其中医学图像处理应用最为广泛，包括CT、MRI 等医学影像的处理及分析、医学图像的自动识别等。
在遥感图像处理中，数字图像处理被用于解决图像失真、降噪、液化等问题，从而提高传感器的精度和稳定性。
在工业检测中，数字图像处理可用于识别和修复机器中的缺陷、实现无损检测等。
数字图像处理的研究范围很广，包括图像压缩、图像增强、图像识别等方面。
其中图像压缩是数字图像处理领域中的一项重要研究内容，合理地对图像进行压缩，可大大减少存储空间和传输带宽，并且保持图像的质量。
图像增强是另一个重要的工具，它通过对图像的局部增强、全局增强等方式来改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮。
总的来说，数字图像处理是一种重要的技术手段，它可以广泛应用于医学、遥感、工业等各个领域。
随着技术的发展和研究的深入，数字图像处理的应用和研究将会更加广泛和深入。
第四章答案1.图像增强的目的是什么？其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。
2.什么是直方图？直方图就是反映一副图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。
3.直方图修改的技术基础是什么？通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改变图像的灰度层次。
4.在直方图修改技术中采用的变换函数的基本要求是什么？〔1〕在0≤r≤1区间内，T(r)单值单调增加；〔2〕对于0≤r≤1，有0≤T〔r〕≤1。
5.直方图均衡化处理采用何种变换函数？累计分布函数6.直方图均衡化处理的结果是什么？扩展了原始图像的灰度范围×64大小的图像，灰度为16级，概率分布如下表，试用直方图均衡化方法处理00.10.20.30.40.50.60.70.80.91原图像直方图S0=0.195 SSSSSSSSSSSSSSS15=100.10.20.30.40.50.60.70.80.91变换之后s0≈3/15 s1≈5/15 s2≈8/15 s3≈9/15s4≈10/15s5≈11/15s6≈12/15s7≈12/15s8≈13/15s9≈13/15s10≈14/15s11≈14/15s12≈1s13≈1s14≈1s15≈100.10.20.30.40.50.60.70.80.91最后的新直方图8.〔略〕9.直方图均衡化处理的主要步骤是什么？〔1〕对给定的待处理图像统计其直方图，求出Pr(R)；〔2〕根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换Sk=T(Rk)求变换后的新灰度；〔3〕用新灰度代替旧灰度，求出Ps(s)，这一步是近似过程，应根据处理目的尽量做到合理，同时把灰度值相等活近似地合并到一起。
“简并”现象？如何克服？变换后的灰度级减少了，这种现象称为简并。
克服：〔1〕增加像素的比特数；〔2〕采用灰度间隔放大理论。
11.直方图规定化处理的技术难点是什么？如何解决？主要困难在于如何构成有意义的直方图。
数字图像处理复习第一章概述（p1~2）1. 图像的概念及数字图像的概念。
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的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指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过程，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
▪精度高▪再现性好▪通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造(p13)2. 亮度的适应和鉴别(p15)人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3. 光强度与主观亮度曲线。
(p15)4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）(p18)5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
(p19)6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系。
(？)7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
(p22)8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离）(p23)第三章图像的基本运算（p49练习3.2，3.9 ？）1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k，b）。
(p30)2. 非线性点运算过程中不同的曲线部分对图像的调整过程。
（p31）3. 会根据实际图像形式识别两幅图像中做了何种调整。
4. 点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？（不会）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5. 对图像灰度拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？分段线性拉伸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，而非线性拉伸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。
1、数字图像处理的主要内容：图像获取、图像变换、图像增强、图像复原、图像编、图像分析、图像识别、图像理解2、数字图像处理的应用：计算机图像生成、图像传输与图像通信、机器人视觉及图像测量、办公自动化、图像跟踪及光学制导、医学图像处理与材料分析中的图像处理技术、遥感图像处理和空间探测、图像变形技术3、图像处理工具箱:几何运算:缩放、旋转和剪裁； 分析操作:边缘检测、四叉树分解增强操作:亮度调整、直方图均衡化、去噪； 2D FIR 滤波器设计图像变换:离散余弦变换、拉东Radon 变换； 领域与块处理 感兴趣区域处理二值图像处理:形态学操作； 彩色空间变换 彩色地图管理4、MATLAB 工具箱中五种类型数字图像:二进制图像、索引图像、灰度图像、多帧图像、RGB 图像5、像素间的基本关系:领域、连通性、距离6、二维离散余弦变换:11000(21)(21)(,)(,)(,)cos cos 22,0,1,,1N N x y x u y v F u v c u v f x y N N u v N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 11100(21)(21)(,)(,)(,)cos cos22,0,1,,1N N x y x u y v F x y c u v f u v N Nx y N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 7、拉东变换Radon 公式:()0(cos sin ,sin cos )x f x y x y dy R θθθθ∞-∞''''''=-+⎰其中cos sin sin cos x x y y θθθθ'⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪⎪⎪'-⎝⎭⎝⎭⎝⎭拉东变换是计算图像在某一指定角度射线方向上投影的变换方法。
8、退化函数估计方法:图像观察估计法、试验估计法、模拟估计法 9、图像的编码质量评价: 客观评价准则()()2111ˆ,j ,N Mms i j E f i f i j NM==⎡⎤=-⎣⎦∑∑10、主观评价准则11ki i i nii n C MOS n===∑∑11、压缩比12R n C n =12、子图像尺寸选择:子图像选择4X4, 8X8, 16X16适合图像压缩，原因: ①如果子图像尺寸取得太小，虽然计算速度快，实现简单，但压缩能力有限； ②如果子图像尺寸取得太大，虽然去相关效果好，因为DFT 、DCT 等正弦类变换均渐进最佳性，但也渐进饱和。
测量背景的平均值。
把图像的所有像素除了十字准线设为平均灰度值。
表示出此图像的傅氏变换G(u,v)。
因为十字准线的特点并给出了高度的准确性,我们能构建此模板的图像(相同的尺寸)，使用此模板确定原图的灰度级。
然后,我们在正确的位置构建十字准线的模型(取决于给定的图像)，利用所提供之尺寸和十字准线的灰度级。
表示新图像的傅里叶变换F(u,v)。
G (u,v)与F(u,v)的比值是一个模糊函数H(u,v)的估计。
对于F(u,v)可能消失的值中,我们可以建立一个带阻滤波器，使用图的方法。
因为我们知道F(u,v)，G(u,v)和H(u,v) 的估计, 我们也可以精确模糊函数的估计，用等式的G和H代替,并调整K值以便获得F(u,v)更近似的结果（这个结果可以通过傅里叶反变换估计出来）。
在这两种情况下滤波器可以用来模糊图像，如果需要的话。
解决这一问题的关键是下面的函数其中，是此函数的拉普拉斯(对r的二次导数)那是, 等于给定的函数。
然后我们知道从式得到函数f(x,y)因此，我们简化了求高斯函数中的傅里叶变换。
从表格中,我们从高斯对可以得到函数的傅里叶变换,其变换形式是因此，退化函数的傅里叶变换是这是一个简单的扩展问题。
它的目的是为了熟悉维纳滤波器的各种条件。
从式得其中然后从式得其中，P(u,v)是拉普拉斯算子的傅氏变换。
这是至于这个问题,我们可以合理地解答。
拉普拉斯算子的变换的表达式通过问题中得到的。
然而, 对P(u,v)的代替,这只会增加滤波器的要求,并且不会简化表达式。
5．24因为这个系统是假定的线性和位置不变,因此可以用式子。
举行。
此外,我们可以用叠加问题,得到了系统响应的F(u,v)和N(u,v)。
两个响应的和是完整的响应。
首先,仅用F(u,v)然后，仅仅用N(u,v)所以。
