数字图像处理(简单理解、例题解析、考点清晰)

《数字图像处理》试题及答案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分答：B感觉更亮一些。

<5分,给出相对亮度概念即可给分>因为目标比背景暗,所以越大,感觉越暗,所以A更暗,即B更亮一些。

〔5分2、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。

〔10分答：1一维连续图像函数的傅立叶变换定义为：〔5分2空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数。

〔2分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。

〔3分3、已知的图像数据如图所示,请计算：〔15分a 、的离散傅里叶变换；b、的哈德玛变换。

题3图答：1令,则,〔5分2〔3分则哈德玛变换为〔3分4、写出频域拉普拉斯算子的传递函数,并说明掩模矩阵对图像的卷积与拉普拉斯算子对图像运算结果之间的关系。

〔15分答：1F＝F＝F＝F＋F〔6分2相当于原图像与拉普拉斯算子运算之差〔3分。

因为拉式算子：〔2分所以：＝－〔4分5、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：〔2分中值滤波：〔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6、写出图像退化/复原的总体模型；利用线性系统的相关知识,推导线性空不变条件下连续图像函数的退化模型。

〔10分答：〔5分线性系统中：其中为系统H的冲激响应。

又空不变系统,则〔5分7、如图,X是待处理图像,黑点代表目标,白点代表背景；B是结构元素,原点在中心。

试分别给出B对X做开运算和闭运算的结果〔在图中涂黑目标点即可。

〔10分〔开运算和闭运算各5分题7图8、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。

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。

数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。

2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。

3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。

第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0<i(x，y)<∞，反射分量0<r(x，y)<1.7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。

13.量化等级对图像质量的影响：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；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。

但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。

例如对细节比较丰富的图像数字化。

14.数字化器组成：1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。

本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。

一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。

数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。

2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。

3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。

常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。

而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。

2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。

3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。

常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。

4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。

常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。

三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。

2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。

3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。

结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。

图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。

数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。

数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。

1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。

常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。

在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。

1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。

图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。

图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。

图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。

图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。

第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。

常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。

2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。

常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。

线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。

非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。

直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。

2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。

直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。

该方法适用于灰度图像和彩色图像。

2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。

《数字图像处理》第一章绪言1. 什么是数字图像处理?答：数字图像处理就是用计算机处理数字图像，包含了其输入和输出都是图像的过程（低级处理），从图像中提取特性的过程（中级处理），以及对单个对象进行识别的过程（高级处理）。

2．数字图像处理所涉及的相关分支有哪些(课堂笔记)?答：1．图像增强2．图像变换3．图像分割4．图像压缩5．图像恢复6．图像配准7．图像拼接8．图像重建9．图像分析10．图像融合11．图像检索12．图像识别13．图像水印14．图像分类15．图像理解3. matlab的窗口有哪些?答：MATLAB桌面包括5个子窗口：命令窗口、工作空间窗口、浏览器、当前目录窗口、历史命令窗口和一个或多个图形窗口（仅在用户显示一幅图形时出现）。

4. matlab的路径与目录如何设置?答：Workspace标签上方的Current Directory标签显示当前目录的内容，路径显示在当前目录窗口内。

在当前窗口中点击箭头会显示最近用过的路径列表。

点击该窗口右边的按钮可更改当前目录。

默认时，MATLAB和MathWorks工具箱提供的文件包含在搜索路径中。

要了解哪些目录位于搜索路径上，或是添加或修改搜索路径，最简单的方法是在桌面上从File菜单中选择Set Path，然后使用Set Path对话框。

5. 如何获得帮助、保存、载入？答：1获得帮助：要打开帮助浏览器，可在桌面工具条上双击问号符(?)，或在命令窗口提示符处键入helpbrowser。

要得到特殊函数的帮助，可选择Search标签，并为Search Type选择Function Name，然后在Search for域中键入该函数的名称。

获得某个函数的帮助的另一种方法是，在提示符处键入doc及该函数名。

在提示符处键入help及函数名，就会在命令窗口显示函数的H1行和帮助文本。

键入lookfor及一个关键字，会显示所有包含该关键字的H1行。

2保存：为保存一个完整的工作空间，可简单地在工作空间浏览器窗口中的任何空白处右键单击，并在出现的菜单中选择Save Workspace As。

《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1.1 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。

1.2 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。

1.3 数字图像处理主要包括哪些研究容？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。

1.4 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1.8，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1.8 数字图像处理系统结构图11.5 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。

考研数字图像处理知识点精讲数字图像处理是一门研究图像算法、理论和方法，用来改进图像质量、提取图像特征以及进行图像分析和识别的学科。

在考研中，数字图像处理是一个重要的考点，掌握相关知识点对于考取理想的成绩至关重要。

本文将从基础概念到常用算法，系统地介绍考研数字图像处理的知识点。

1. 图像表示与预处理1.1 图像的表示数字图像是表示为矩阵的二维离散数据，每个像素有一个灰度值或颜色值与之对应。

常见的图像格式有位图（Bitmap）、灰度图、彩色图等。

不同的表示方法对于图像处理有着不同的影响。

1.2 图像的预处理图像的预处理包括去噪、增强和归一化等步骤。

去噪可以使用滤波器技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；增强可以通过直方图均衡化、灰度变换等方法来提升图像的对比度和细节；归一化则是将图像像素值转换为特定的范围，如0-255或0-1。

2. 空域处理空域处理是对图像的每一个像素进行操作，常用的空域处理操作有平滑、锐化和边缘检测。

2.1 平滑平滑操作有助于去除图像中的噪声，常见的平滑方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波。

均值滤波通过计算像素周围领域的平均值来平滑图像；中值滤波则是将像素周围领域的值排序并取中值作为处理结果；双边滤波结合了空间域和灰度域的信息，可以更好地保留图像的边缘细节。

2.2 锐化锐化操作用于增强图像的边缘和细节，常见的锐化方法有拉普拉斯算子和Sobel算子。

拉普拉斯算子根据像素与周围像素的差异来增强图像的边缘；Sobel算子则是通过求取像素梯度来检测图像的边缘。

2.3 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务，常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算子。

Canny算法通过计算图像梯度的幅值和方向来检测边缘；Sobel算子则是根据像素梯度来检测边缘。

3. 频域处理频域处理是将图像从空域转换到频域进行处理，常用的频域处理操作有傅里叶变换和滤波器设计。

3.1 傅里叶变换傅里叶变换是将信号（包括图像）从时域转换到频域的工具，通过分析图像的频谱信息可以实现图像的滤波和频域特征提取等操作。

第一章绪论课后4.1. 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。

4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成5.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。

6.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. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。

空域法：直接对获取的数字图像进行处理。

频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。

图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。

图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。

图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。

图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。

图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。

图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。

图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。

3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。

答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。

通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。

单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。

图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。

）图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。

数字图像处理试卷一名词解释（共30分，每题5分）1. 数字图像与数字图像处理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.采样与量化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。

3.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。

4.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。

5.边缘检测边缘能勾划出目标物体轮廓，使观察者一目了然，包含了丰实的信息（如方向、阶跃性质、形状等），是图像识别中抽取的重要属性。

边缘检测是大多数图像处理必不可少的一步，提供了物体形状的重要信息。

6.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。

二简答题（共50分）1.简述数字图像处理的至少4种应用。

（5分）①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。

2.简述二值图像、灰度图像、彩色图像的区别。

（5分）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。

数字图像处理简答题及答案知识讲解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。

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4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。

6、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。

7、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。

数字图像处理简答题及答案数字图像处理是计算机科学在计算机视觉领域内的一个重要分支。

以下是一些数字图像处理的简答题及其答案，希望可以对读者们有所帮助。

1. 什么是数字图像？数字图像由像素组成，每个像素代表着一个颜色值。

这些颜色值可以用数字来描述并归纳在一起，形成一幅数字图像。

数字图像的存储格式可以是各种各样的文件格式，例如JPEG、PNG或BMP等。

2. 数字图像的分辨率是什么？数字图像的分辨率指的是图像的像素数量。

它用于描述数字图像的清晰程度和细节水平。

分辨率越高，图像越清晰，但文件大小也会变大。

分辨率可以通过增加或减少像素的数量来改变。

3. 数字图像的预处理有哪些步骤？数字图像预处理是指在应用特定算法或进行分析之前对图像进行处理的过程。

它包括以下步骤：•去除噪音：去除数字图像中的噪音，以免影响数据分析的结果。

例如，可以通过使用中值滤波器或高斯滤波器来去噪。

•改善亮度和对比度：可以使用各种直方图均衡化的技术来增加图像的对比度，使得图像更加清晰。

•图像尺寸调整：对图像进行裁剪或缩放以适应特定的应用场景。

4. 什么是二值化？二值化是将数字图像转换为黑白图像的过程。

在二值化后，图像中仅有黑色和白色两种颜色。

该过程非常常见，因为在很多情况下，黑白图像比彩色图像更容易处理和分析。

5. 数字图像中的卷积操作是什么？卷积操作是一种数字图像处理技术，用于应用各种滤波器。

它通过将窗口与图像上的每个像素进行逐个计算，从而改变图像中像素的值。

这个窗口通常是一个小的矩形或圆形区域，该区域指定了卷积核的形状和尺寸。

6. Hough 变换是什么？Hough 变换是一种在数字图像处理中用于检测几何形状的技术。

它可以检测相对于垂直方向出现的任何形状，例如直线、圆周、平面等。

7. 什么是图像语义分割？图像语义分割是指将图像中的像素分成不同的区域，并根据像素的语义进行分类。

这通常涉及到使用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN），以对像素进行分类和标记功能区域。