数字图像处理技术作业解答

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 滤波C. 边缘增强D. 色彩调整答案：B. 滤波2. 在数字图像处理中，以下哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.小波变换C.拉普拉斯变换D.直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种操作可以提高图像的对比度？A. 增加亮度B. 减小对比度C. 增加饱和度D. 应用低通滤波答案：A. 增加亮度4. 在图像分割中，Otsu's方法是基于什么原则来自动确定阈值的？A. 最大类间方差B. 最小类内方差C. 最大熵原则D. 最小误差率答案：A. 最大类间方差5. 下面哪种格式不是用于存储数字图像的常见文件格式？A. JPEGB. PNGC. RAWD. MP3答案：D. MP3二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指图像中像素点的灰度值或者颜色值。

答案：像素2. 使用中值滤波器处理图像可以有效地去除__________噪声。

答案：椒盐3. 在图像处理中，__________是指通过计算像素点之间的差异来突出图像中的特定结构或特征。

答案：边缘检测4. __________变换可以将图像从空间域转换到频率域，便于分析图像的频率成分。

答案：傅里叶5. 直方图是表示图像中__________的分布情况。

答案：像素强度三、简答题1. 简述数字图像处理的基本步骤。

答：数字图像处理的基本步骤通常包括图像获取、预处理（如去噪、增强）、图像分割、特征提取和图像识别等。

2. 说明数字图像滤波的主要作用。

答：数字图像滤波的主要作用包括去除噪声、平滑图像、边缘检测、图像锐化等，以改善图像质量，为后续的图像分析和处理提供更好的图像数据。

3. 描述直方图均衡化的原理及其作用。

答：直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法。

它通过调整图像中像素值的分布，使其更加均匀，从而使图像的对比度在整个范围内得到增强。

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像的基本属性包括：A. 分辨率B. 颜色深度C. 存储格式D. 所有以上答案：D2. 在数字图像处理中，灰度化处理的目的是：A. 减少数据量B. 增强图像对比度C. 转换彩色图像为黑白图像D. 以上都是答案：A3. 下列哪个不是图像的几何变换？A. 平移B. 旋转C. 缩放D. 噪声滤除答案：D二、简答题1. 简述数字图像的采样过程。

答案：数字图像的采样过程是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像。

这个过程包括两个步骤：空间采样和量化。

空间采样是按照一定的间隔在图像上取样，量化则是将采样点的连续值转换为有限的离散值。

2. 描述边缘检测在图像处理中的作用。

答案：边缘检测在图像处理中的作用是识别图像中物体的边界。

它是图像分割、特征提取和图像理解的基础。

通过边缘检测，可以将图像中的不同区域区分开来，为进一步的图像分析提供重要信息。

三、计算题1. 给定一幅数字图像，其分辨率为1024×768，颜色深度为24位，计算该图像的存储大小（以字节为单位）。

答案：图像的存储大小 = 分辨率的宽度× 高度× 颜色深度 / 8。

所以，1024 × 768 × 24 / 8 = 2,097,152 字节。

2. 如果对上述图像进行灰度化处理，存储大小会如何变化？答案：灰度化处理后，颜色深度变为8位（每个像素一个灰度值），所以存储大小变为1024 × 768 × 8 / 8 = 786,432 字节。

四、论述题1. 论述数字滤波器在图像去噪中的应用及其优缺点。

答案：数字滤波器在图像去噪中起着至关重要的作用。

常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

低通滤波器可以去除图像中的高频噪声，保留低频信息，但可能会导致图像细节丢失。

高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节，但可能会放大噪声。

带通滤波器则可以同时保留图像的某些频率范围，但设计复杂度较高。

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理是指对图像进行数字化表示，并在计算机中进行处理和分析。

下面哪个选项是数字图像处理的主要目标？A. 提高图像的分辨率B. 压缩图像的存储空间C. 增强图像的质量D. 以上都是答案：D. 以上都是2. 在数字图像处理中，下面哪种滤波器用于平滑图像并降低图像中噪声的影响？A. 锐化滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案：C. 低通滤波器3. 在数字图像处理中，下面哪个选项描述了图像的亮度？A. 图像的红色通道值B. 图像的绿色通道值C. 图像的蓝色通道值D. 图像的灰度值答案：D. 图像的灰度值4. 数字图像处理中的阈值处理常用于图像分割，下面哪个选项描述了图像分割的目标？A. 将图像分成相似的区域B. 将图像转化为黑白二值图像C. 将图像进行几何变换D. 将图像进行色彩的增强答案：B. 将图像转化为黑白二值图像5. 数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

下面哪个选项描述了直方图均衡化的基本原理？A. 将像素值映射到一个更大的范围B. 将像素值映射到一个更小的范围C. 根据像素值的概率分布进行映射D. 根据像素值的灰度级别进行映射答案：C. 根据像素值的概率分布进行映射二、简答题1. 请简要描述数字图像处理中的图像平滑技术，并举例说明。

答：图像平滑技术是一种降低图像中噪声和细节的方法。

常用的图像平滑技术包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

以均值滤波为例，该方法通过取邻域像素的平均值来平滑图像。

具体而言，对于每个像素点，将其周围的像素灰度值取平均后作为新的像素值。

这样可以减小图像中的噪声，并使图像变得更加平滑。

例如，对于一张包含椒盐噪声的图像，使用均值滤波可以去除部分噪声，提高图像的观看效果。

2. 请简要说明数字图像处理中的图像增强技术，并举例说明。

答：图像增强技术是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像质量的方法。

数字图像处理课后答案1. 什么是数字图像处理？数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理的一门学科。

它是图像处理领域的一个重要分支，主要目标是通过一系列数学算法和统计方法，对数字图像进行分析和处理，从而达到改善图像质量、提取图像特征、实现图像识别等目的。

2. 数字图像处理的主要内容数字图像处理包含了很多内容，主要可以分为以下几个方面：2.1 图像增强图像增强是指通过一系列的算法和处理技术，改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮、对比度更强、噪声更少等。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

2.2 图像压缩图像压缩是指通过一定的算法和技术，对图像进行编码和解码，从而减少图像的存储空间和传输带宽。

常见的图像压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。

2.3 图像分割图像分割是指将一张图像分成若干个区域，每个区域具有一定的相似性和一致性。

通过图像分割可以提取出图像中的物体或者感兴趣的区域，为图像分析和识别提供基础。

常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长法等。

2.4 特征提取特征提取是指从图像中提取出有代表性的特征，用于图像分类、目标识别等应用。

常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。

2.5 图像恢复图像恢复是指通过一系列的算法和技术，对受损或者退化的图像进行修复，使得图像更加清晰、完整。

常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊、去抖动等。

3. 数字图像处理的应用领域数字图像处理在很多领域中都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：3.1 医学影像处理在医学领域，数字图像处理应用非常广泛。

它可以用于CT 扫描、MRI、X光片等医学图像的分析、特征提取和诊断。

3.2 无人驾驶数字图像处理在无人驾驶领域也有重要的应用。

通过摄像头采集到的图像，利用图像处理算法和技术，可以实现车辆的感知、障碍物检测、车道识别等功能。

3.3 图像识别图像识别是数字图像处理的一个重要应用领域。

通过图像处理和模式识别的技术，可以实现人脸识别、字符识别、目标识别等功能。

1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y)与数字图像I(c,r)中各量的含义是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantagesof a digital image? Let f(x,y) be an analog image, I(r, c) be a digital image, please giveexplanation and comparison for defined variables: f/I, x/r, and y/c)2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的？各有什么特点? (We can divide image processing into 3 stages, what are they? how they are divided? What are their features?)答：低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程;中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程;高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释;3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of theeyes, what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast?)答：人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关. 马赫带效应和同时对比度现象表明人所感觉到的亮度并不是强度的简单函数.4.比较说明像素邻域、连接、通路以及连通基本概念的联系与区别。

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。

答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。

答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。

答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。

答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。

答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。

答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。

在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。

在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。

在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。

安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。

图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。

数字图像处理试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 数字图像处理中，图像的灰度变换不包括以下哪一项？A. 对数变换B. 幂律变换C. 直方图均衡化D. 图像锐化答案：D2. 在数字图像处理中，边缘检测的目的是：A. 提取图像中的纹理信息B. 提取图像中的边缘信息C. 增强图像的对比度D. 改变图像的颜色分布答案：B3. 下列哪种滤波器用于平滑图像？A. 高通滤波器B. 低通滤波器C. 带通滤波器D. 带阻滤波器答案：B4. 在数字图像处理中，图像的几何变换不包括以下哪一项？B. 缩放C. 剪切D. 颜色变换答案：D5. 在数字图像处理中，以下哪种方法用于图像分割？A. 阈值处理B. 边缘检测C. 直方图分析D. 颜色量化答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）6. 数字图像处理中的图像增强技术包括：A. 直方图均衡化B. 锐化C. 噪声滤除D. 图像压缩答案：ABC7. 在数字图像处理中，以下哪些是空间域的图像增强方法？A. 直方图均衡化B. 中值滤波C. 拉普拉斯算子D. 傅里叶变换8. 数字图像处理中，以下哪些是频域的图像增强方法？A. 低通滤波B. 高通滤波C. 带通滤波D. 傅里叶变换答案：ABC9. 在数字图像处理中，以下哪些是图像的几何变换？A. 旋转B. 缩放C. 平移D. 颜色变换答案：ABC10. 数字图像处理中，以下哪些是图像分割的方法？A. 阈值处理B. 边缘检测C. 区域生长D. 颜色量化答案：ABC三、简答题（每题5分，共20分）11. 简述数字图像处理中边缘检测的基本原理。

答案：边缘检测的基本原理是识别图像中亮度变化剧烈的区域，这些区域通常对应于物体的边界。

通过应用边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子或Canny算子，可以突出图像中的边缘，从而为后续的图像分析和处理提供重要信息。

12. 描述数字图像处理中直方图均衡化的目的和效果。

答案：直方图均衡化的目的是改善图像的对比度，使图像的直方图分布更加均匀。

第二章（2.1、2.2略） 2.4图像逼真度就是描述被评价图像与标准图像的偏离程度。

图像的可懂度就是表示它能向人或机器提供信息的能力。

91)],([)],(),([112112=-=∑∑∑∑====∧J j Kk J j Kk k j f k j f k j f NMSE 2.5{,}log ()log log 60log 2012log 3B L L y y y B B B B ∆=+∆-=-={,}log 100log 50log 212L L B B B ∆=-=21∆>∆所以第一副图像中的目标人眼观察时会觉得更亮些。

第三章3.1解：（a ）⎰⎰+-=yx dxdy vy ux j y x f v u F ,)](2exp[),(),(π⎰⎰--=abdy vy j dx ux j E)2exp()2exp(4ππba vj vy j u j ux j E 00]2)2exp([]2)2exp([4ππππ----=uvvb ua E 2)2sin()2sin(πππ=（b ） 由（a ）的结果可得：(,)))2 2))F u v E au av Ea au av =⋅⋅=⋅⋅sinc sinc sinc sinc根据旋转不变性可得：2{(,45)}(,45)2[()][()]o o F f r F Ea a u v a u v θωϕππ+=+=⋅-⋅+sinc sinc （注：本题由不同方法得到的最终表达式可能有所不同，但通过变形可以互换）3.2证：作以下代换：⎩⎨⎧==θθs i nc o s r y r x ，a r ≤≤0，πθ20≤≤ 利用Jacobi 变换式，有： ⎰⎰+-=yx dxdy vy ux j y x f v u F ,)](2exp[),(),(πdr rd vr r u j r r f r θθθπθθθ)]sin cos (2exp[)sin ,cos (,+-=⎰⎰ ⎰⎰+-=θθθθπ,)]sin cos (2exp[r dr rd v u r j E ⎰⎰+-=θθϕθϕθρπ,)]sin sin cos (cos 2exp[r rdrd r j E ⎰⎰--=θθϕθπ,)]cos(2exp[r rdrd r j E ⎰∞=00)2(2dr r rJ Eπρπ3.3二维离散傅立叶变换对的矩阵表达式为F P f P =⋅⋅222(00)(01)(0(1))222(10)(11)(1(1))1222((1)0)((1)1)((1)(1))11122(1)11 2(11j j j N N N Ne ee j j j N N N N e e eP N j N j N j N N N N N e e e j j N N N e e Nj N N e ππππππππππππ⎡⎤-⋅-⋅-⋅-⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⋅-⋅-⋅-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⋅--⋅--⋅-⎢⎥⎢⎥⎣⎦---=--22)(1)j N N e π⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎣⎦11122(1)11()222(1)(1)1j j N N N e e NP j N j N N N e e ππππ⎡⎤⎢⎥---⎢⎥⎢⎥-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎣⎦当4N =时1111111111111 111111111111i i i i P P i i i i ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-----⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦11''11'1 () F P f P P P f P P f P FP P FP P P -----=⋅⋅⋅⋅===∴=3.4以3.3 题的DFT 矩阵表达式求下列数字图像的 DFT: 解：(1) 当N=4 时11112111111111021111111110021111116110002114222222200621 206016226200i i i i F i i i i i i i ii i i ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⋅⋅⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤-+---⎢⎥-+⎢⎥=⎢⎥⎢⎥+-⎢⎥⎣⎦(2)111100001111112222111111122221111161100001200010001 000021000i i i i F i i i i i i i ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⋅⋅⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎢⎥--⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-+⎢⎥⎣⎦3.5解：8,3(4)(5)21110100112(4,5)(1)(1)8880(3)(6)21110011112(3,6)(1)(1)8880N n b b i i g i b b i i g i ==⨯+⨯+⨯-=-=-=-∏=⨯+⨯+⨯-=-=-=∏=3.6 解：2020(6)(5)(1)(7)11(6,5)(1)8811(1,7)(1)88i i i i i i b p b p H H ==∑=-=-∑=-=-3.11求下列离散图像信号的二维 DFT , DWT,DHT 解： （1）21011011010000000000001 000000000000200000000000i i F W H ---+--⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(2)210122002020000000000000 00000000000000000000000i i F W H -+----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦第四章4.1阐述哈夫曼编码和香农编码方法的理论依据，并扼要证明之。

1~4章1.什么是数字图像？与模拟图像相比最主要的差别是什么？2.什么是像素？3.Matlab图像工具箱支持的4中类型图像分别是？请简要说明各类图像的特点。

4.什么是直方图规定化？与直方图均衡化相比有什么差别？5.什么是线性空间滤波？滤波掩模的最小尺寸一般是多少？6.若DFT变换后的频率矩形M*N大小为16*16，坐标从（1，1）算起，请指明该频率矩形的中心点位置；若坐标从（0，0）算起，则该频率矩形中心点位置为？7.什么是图像的直方图？请画出下面图像矩阵的灰度直方图。

1 2 3 4 4 52 3 4 6 7 88 6 6 6 9 99 9 9 9 9 92 1 5 8 6 73 6 5 74 28.假定一幅大小为64*64，灰度级为8级的图像，其灰度级分布如下表，完成对其直方图数据计算，并对其进行均衡化处理。

原图直方图数据均衡化后直方图数据R k N k N k/N S k N k N k/ NR1=0 24R2=1/7 86R3=2/7 113R4=3/7 220R5=4/7 837R6=5/7 906R7=6/7 1230R8=1 6809.编程：请使用线性和非线性两种空间滤波器对大小为512*512的double类图像’moon.tif’进行滤波，要求如下：线性滤波：读入图像，并显示；生成滤波器，采用相关滤波，边界采用镜像反射填充，滤波器大小为15*15，考虑采用均值滤波；显示滤波以后的图像。

非线性滤波：读入图像，并显示；采用中值滤波器，边界采用镜像反射填充；显示滤波以后的图像。

10.编程：读入并显示图像’chest.tif ’，计算其频谱，并将其低频移至频率矩形中心，显示其频谱，显示傅里叶反变换后的图像；采用巴特沃思高通型高频强化滤波器对其进行锐化，其中巴特沃思高通滤波器D0为源图像垂直尺寸的8%，高频强调时参数为偏移量a=0.8，乘数b=1.5。

显示滤波后的图像及其频谱；将高频强调滤波后的图像做直方图均衡化，显示均衡化后的图像。

数字图像处理试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数字图像处理中，灰度化处理的目的是什么？A. 增加图像的分辨率B. 减少图像的存储空间C. 使彩色图像变为黑白图像D. 提高图像的对比度答案：C2. 在数字图像处理中，滤波器的作用是什么？A. 增强图像的边缘B. 减少图像的噪声C. 改变图像的颜色D. 以上都是答案：B3. 以下哪一项不是数字图像的基本属性？A. 分辨率B. 颜色深度C. 像素D. 文件大小答案：D4. 数字图像的直方图表示了什么？A. 图像的亮度分布B. 图像的对比度C. 图像的饱和度D. 图像的色相答案：A5. 在图像锐化处理中，通常使用什么类型的滤波器？A. 平滑滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案：B二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数字图像的采样和量化过程。

答：数字图像的采样是指将连续的图像信号转换为离散信号的过程，通常通过在空间上等间隔地采样图像的亮度值来实现。

量化则是将采样得到的连续值转换为有限数量的离散值的过程，这通常涉及到将采样值映射到一个有限的灰度或颜色级别上。

2. 解释什么是图像的边缘检测，并说明其在图像处理中的重要性。

答：边缘检测是识别图像中亮度变化显著的区域，通常是物体边界的表示。

在图像处理中，边缘检测对于图像分割、特征提取、目标识别等任务至关重要，因为它能帮助算法理解图像的结构和内容。

3. 描述图像的几何变换包括哪些类型，并举例说明其应用场景。

答：图像的几何变换包括平移、旋转、缩放和错切等。

这些变换可以用于图像校正、图像配准、视角转换等场景。

例如，在医学成像中，几何变换可以用来校正由于患者姿势不同导致的图像偏差。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一个3x3的高斯滤波器模板：\[G = \begin{bmatrix}1 &2 & 1 \\2 & 4 & 2 \\1 &2 & 1\end{bmatrix}\]如果原始图像的一个小区域为：\[A = \begin{bmatrix}10 & 20 & 30 \\40 & 50 & 60 \\70 & 80 & 90\end{bmatrix}\]计算经过高斯滤波后的图像区域。