数字图像处理期末考试复习资料

第一章数字图像处理概论*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

*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的图像*数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。

是图像的数字表示，像素是其最小的单位。

* 数字图像处理（Digital Image Processi ng ）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

（计算机图像处理）*数字图像处理的特点（优势）（1）处理精度高，再现性好。

（2）易于控制处理效果。

（3）处理的多样性。

（4）图像数据量庞大。

（5）图像处理技术综合性强。

*数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的a. 去除图像中的噪声；b. 改变图像的亮度、颜色；c. 增强图像中的某些成份、抑制某些成份；d. 对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。

a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

††数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化a. 如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理b. 主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复a.把退化、模糊了的图像复原。

模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。

（5）图像的重建a.由二维图像重建三维图像（如CT（6）图像的分析（7）图像分割与特征提取a. 图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。

b. 图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。

（8）图像隐藏a. 是指媒体信息的相互隐藏。

b. 数字水印。

c. 图像的信息伪装。

数字图像处理与计算机视觉复习Ace Nirvana整理第一章绪论1.1前言人类传递信息的主要媒介是语音和图像。

听觉信息20％，视觉信息>60％，其他(如味觉、触觉、嗅觉) <20％，“百闻不如一见”。

医学领域：1895年X射线的发现。

1.2数字图像处理的起源数字图像处理的历史可追溯至二十世纪二十年代。

最早应用之一是在报纸业，当时，引入巴特兰电缆图片传输系统，图像第一次通过海底电缆横跨大西洋从伦敦送往纽约传送一幅图片。

第一台能够进行图像处理的大型计算机出现在20世纪60年代。

数字图像处理的起源可追溯至利用这些大型机开始的空间研究项目，可以说大型计算机与空间研究项目是数字图像处理发展的原动力。

计算机断层是一种处理方法，在这种处理中，一个检测器环围绕着一个物体(或病人)，一个X射线源，带有检测器的同心圆绕着物体旋转，X射线通过物体并由位于环上对面的相应的检测器收集起来，然后用特定的重建算法重建通过物体的“切片”的图像，这些切片组成了物体内部的再现图像。

计算机断层技术获得了1979年诺贝尔医学奖。

从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。

如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。

不久地将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。

1.3图像处理的应用意义（1）图像是人们从客观世界获取信息的重要来源人类是通过感觉器官从客观世界获取信息，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和触摸的方式获取信息。

在这些信息中，视觉信息占60％～70％。

视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。

其次是人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪，由此可见，图像信息对人类来说是十分重要的。

《数字图像处理》复习指南选择题I 、 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进 彷曾强。

（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喑背景 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 图像整体亮度 D 图像细节计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A 、RGB B 、CMY 或 CMYK采用模板［-1 IIP 主要检测（A 3、4、 C 、HSI D 、HSV ）方向的边缘。

D.1350 C ） D .中值滤波 A.水平 B.450 C.垂直5、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波6、 维纳滤波器通常用于（ C ）A^去噪 B 、减小图像动态范围7、彩色图像增强时， 型。

A. C. 8、 A. C. 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（A.一一对应B.多对一C. 一对多 II 、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波12、一幅256*256的图像,若灰度级数为16, A. 256K B.512K C. IM C.2M 13、 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：（D ）C 、复原图像D 、平滑图像 ）处理可以采用RGB 彩色模 B. D. 同态滤波 中值滤波直方图均衡化加权均值滤波 旦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。

逆滤波 B.维纳滤波约束最小二乘滤波 D.同态滤波B ） D.都不C ） D.中值滤波 则存储它所需的比特数是：（A ）a. 0b.255c.6d.814、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15、下列算法中属于点处理的是：(B)a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：(C)a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波placian增强17、设灰度图中每一个像素点由1个字节表示，则可表示的灰度强度范围是(B) A. 128 B. 256 C. 36 D. 9618.对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D )A低通滤波B Laplace微分C邻域平均D中值滤波19.将图像“name.tif”存储到文件中的命令(C )A、imread('name.tif') Bload C、imwrite('name.tif') D、imshow('name.tif')20.计算机显示设备使用的颜色模型是(A )A.RGBB. HSVC. CMYD.以上都不对21.下列关于直方图的叙述错误的是(D )A.描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B.描述图像中不同灰度级像素出现的次数C.没有描述出像素的空间关系D.直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果22.锐化滤波器的主要用途不包括( B)A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C.图像识别中分割前的边缘提取D.锐化处理恢夏过度钝化、暴光不足的图像23.假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关f(x,y)的傅里叶变换说法中不正确(C )A.在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B.一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现D.傅里叶变换具有线性移不变性24.列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D )A.与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像反原技术追求恢笈原始图像的一种近似估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现A、box模板B、中值滤波器27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B ）A、图像面积放大B、图像面值缩小28、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^ gauss模板C、图像面积不变C、傅里叶变换D、prewittD、图像边界变圆D、中值滤波25、下列哪一个模板可用于图像平滑（AA 、1/91/91/9B、111C、1/31/31/3D、・-1-1 1/91/91/91-811/31/31/3-18-1 1/91/91/91111/31/31/3-1-1-126、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器（B）判别正确、错误1.图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。

天津科技大学《数字图像处理》期末考试复习资料第一章绪论1、掌握图像的表示方法；数字图像=坐标和灰度离散化的图像可以表示为一个二维函数f(x,y),其中x∈N和y∈N表示空间(平面)坐标,而在坐标(x,y)处的幅值f∈N称为图像在该处的灰度(gray level)或强度(intensity)。

图像有高度H、宽度W和灰度级(字节)。

1)数字图像可以用矩阵(Matrix)表示：2)数字图像也可以用向量(Vector)表示：2、掌握图像处理的三个层次，掌握数字图像处理系统的构成框图（包括各部分作用）；3、了解图像处理的内容、图像处理的主要应用。

图像处理的内容：图像的数字化、图像变换、图像增强、图像的恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割。

图像处理的应用：生物医学、遥感、工业、军事、电信、公安等领域有着广泛的应用第二章数字图像处理的基本概念1、掌握图象数字化过程及数字化参数的选择及对图像影响，以及影响图像分辨率的因素；掌握空间分辩率、灰度分辩率的定义及区别、计算。

掌握黑白图像、灰度图像、彩色图像的表示形式。

数字图像化的过程：采样、量化数字化参数的选择及对图像影响：（1）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。

（2）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。

影响图像分辨率的因素：空间分辨率：定义：DPI＝Dots Per Inch=每英寸的点数报纸的的分辨率为75dpi,杂志133dpi,精致书籍2400dpi（外文）；单位尺寸能够采样的像素数。

由采样孔径与间距的大小和可变范围决定。

灰度分辨率：the smallest discernible change in gray level量化灰度所用的bit数。

数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（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的哪一个属性？（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。

RGBB。

CMY或CMYKC。

HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。

水平B。

45度C。

垂直D。

135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。

低通滤波B。

加权平均法C。

XXX滤波D。

中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（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，可以采用哪种处理方法？（C）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.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。

逆滤波B。

维纳滤波C。

约束最小二乘滤波D。

同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。

这样的滤波器称为什么？（B）A。

XXX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.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。

一一对应B。

多对一C。

一对多D。

都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。

低通滤波B。

加权平均法C。

XXX滤波D。

中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。

256KB。

512KC。

1MD。

2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。

0B。

255C。

6D。

814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。

灰度线性变换B。

二值化C。

对于数字图像处理的复习第一章1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD）A、一幅2-D数字图像B、一个在3-D空间中的客观景物的投影；C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置；D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。

提示：注意3个符号各自的意义1.1.2、一幅数字图像是：(B)A、一个观测系统；B、一个有许多像素排列而成的实体；C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间的场景。

提示：考虑图像和数字图像的定义1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C)A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短：B、2个像素p和q之间的D4距离为5；C、2个像素p和q之间的D8距离为5；D、2个像素p和q之间的De距离为5。

1.4.2、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。

提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率1.4.3、抖动技术可以(D)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用半输出技术实现；D、消除虚假轮廓现象。

提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A)A、256KB、512KC、1M C、2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。

1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃)A、图像的灰度级数不够多造成的；B、图像的空间分辨率不够高造成；C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。

提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。

1.5.3、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；提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少1.5.4、当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：(A)A、纹理区域（有许多重复单元的区域）；B、灰度平滑的区域；C、目标边界区域；D、灰度渐变区域。

1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类：静态图像，动态图像4）按时空分布分类：二维图像，三维图像3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解4数字图像处理方法：1）空域法2）变换域法5什么是数字图像的采样和量化？采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。

量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。

6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。

邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。

连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则第二章1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。

而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率,5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换？如果可以如何转换？二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，转换函数（23页6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？采样间隔是决定图像分辨率的主要参数1 FFT的基本思想是什么?？利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项，把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。

第一章数字图像处理概论*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

*数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。

是图像的数字表示，像素是其最小的单位。

*数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

（计算机图像处理）图像处理：【图像输入——（图像处理<增强、复原、编码、压缩等>）——图像输出）图像识别：【图像输入——（图像预处理<增强、复原>）——（图像分割）——（特征提取）——（图像分类）——类别、识别结果】图像理解：【图像输入——（图像预处理）——（图像描述）——（图像分析和理解）——图像解释】第二章数字图像处理基础取样：图像空间坐标的数字化量化值太小出现伪轮廓！取样值太小出现棋盘格！量化：图像函数值（灰度值）的数字化存储一幅M×N的数字图像，需要的存储位数为：b = M × N × k 字节数为：B=b/8优先采用4邻接空间操作：单像素操作，领域操作！第三章图像变换领域与预定义的操作一起称为空间滤波器**直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。

*图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。

*直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。

*在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。

*若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。

均值：平均值灰度方差：对比度第四章**同态滤波(1)灰度级动态范围很大，即黑的部分很黑，白的部分很白，而我们感兴趣的图中的某一部分灰度级范围又很小，分不清物体的灰度层次和细节。

Digital Image Processing Examination1. Fourier Transform problem.1） F or an image given by the function f(x,y)=(x+y)3 where x,y are continuous varibales; evaluatef(x,y)δ(x-1,y-2) and f(x,y)* δ(x-1,y-2),where δ is the Dorac Delta function.2） F or the optical imaging system shoen below,consisting of an image scaling and two forwardFourier transforms show that the output image is a scale and inverted replica of the original3) three binary images (with value 1 on black areas and value 0 elsewhere) are shown below. Sketch the continuous 2D FT of these images(don’t do this mathematically, try to use instead the convolution theorem and knowledge of FTs of common functions)2. The rate distortion function of a zero memory Gaussian source of arbitary mean and variance σ2 with respect to the mean-square error criterion is⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤=2220log 21)(σσσD D for D D Ra) Plot this functionb) What is D max c) If a distortion of no mor than 75% of the source’s variance is allowed, what is the maximumcompression that can be achieved?3. The PDF of an image is given by Pr(r) as shown below. Find the transform toconvert the image's PDF to Pr(z). Assume continuity, and find the transform in terms of r and z. Explain the transformation.4. A certain inspection application gathers black & white images of parts as they travel along a con-veyor belt. It is necessary to sort the parts into two categories: parts with holes and parts with-out holes. An example of an image that might be taken by the inspection camera is shown at the right. Propose a method to identify and locate the objects of each category in the image so that they can be picked up by a robotic system and placed in different bins. Assume that the imaging system knows where each image pixel is located on the conveyor belt at every point in time.Provide an annotated flow chart of the algorithm you propose.5.In a given application, an averaging mask is applied to input images to reduce noise and then aLaplacian mask is applied to enhance small details. Would mathematics predict that the result should be the same if the order of the operations were reversed? What practical issues would be encountered in computer implementation?Digital Image Processing Examination1. A preprocessing step in an application of microscopy is concerned with the issue ofisolating individual round particles from similar particles that overlap in groups of two or more.Assuming that all particles are of the same size, propose a morphological algorithm that will produce an image that contains only the isolated (non-overlapping) particles that are not in contact with the boundary of the image.2. An image represented by a continuous function f(x, y) is w = 2 cm wide and h = 3 cm high. The imageis to be converted to an array of pixels by a scanner whose response is zero above 80 lines/centimeter in both the horizontal and vertical directions. The discrete image is represented by an array ˆf(n, m) where n and m take on integer values, 0 ~ n ~ N - 1, 0~ m ~ M-1.(a)Determine suitable values for N and M.(b)Assume that ˆf(n, m) = f(na, mb). Determine the values of a and b.(c)Determine constants A, B, C, D, E such that the DFT of fˆ can be expressed as)(00) ,() , (EvmDuniBnCmemnfAvu F+-==∑∑=(d)Find numbers (P1, P2) such that F(u + jP1, v + kP2) = F(u, v) for any integers j, k, u, v.3. The arithmetic decoding process is the reverse of the encoding procedure. Decode the message 0.23355 given the coding model.4. The gradient of a function f (x) is defined as⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=∇y f x f G G f y xComputationally, the first derivative is implemented by calculating the difference between adjacent pixels.(a) Is the following a linear operator?2122⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∇y f x f f (b) State how would you implement the above operator using differences between pixels.(c) A Sobel operator uses two masks, Hx and Hy to process an image. Explain why are two masksneeded and what do they measure?(d)Write down the masks Hx and Hy, and identify them in the followingfigures:5. The three images shown were blurred using square averaging masks of sizes n=23, 25 , and 45, respectively. The vertical bars on the left lower part of (a) and (c) are blurred, but a clear separation exists between them. However, the bars have merged in image (b), in spite of the fact that the mask that produced this image is significantly smaller than the mask that produced image (c). explain this.Digital Image Processing Examination1. An image array f(m, n) of size M1 × N1 is to be convolved with a filter array h(m, n) of size M2 × N2 to produce a new image array g(m, n).1)Write a pseudo code program that describes a method to compute g(m, n) throughthe use of Fourier transforms. The result should be the same size as would beachieved with direct convolution.2)Modify the algorithm so that it does the correlation f ~ h rather than theconvolution.2. You have the job of designing an algorithm that will count the number of objects with holes and the number of objects without holes in images of the kind shown here. Assume that the images are binary with 0 corresponding to black and 1 correspondingto white. The imaging system is of low quality and produces images that are corrupted with salt and pepper noise.The objects do not overlap or touch, but may be close to each other in any direction.They may be of any shape or size. The algorithm should not be confused by the salt and pepper noise, and should not count noise pixels as objects.Write a pseudo-code description of your algorithm. You may also include a block diagram and other information to make it understandable to a programmer. State any assumptions you make, such as: “Objects must contain at least 50 pixels.”least 50 pixels.”3. Suppose that an image has the gray-level probability density functions shown. Here, p 1(z) corresponds to objects and p 2(z) corresponds to the background. Assume that p 1=p 2 and find the optimal threshold between object and back ground pixels.4. The Sobel operator computes the following quantity at each location (x, y) in an image array, A:Gx[j,k]=(A[j+1,k+1]+2A[j+1,k]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j-1,k]+A[j-1,k-1]) Gy[j,k]=(A[j-1,k-1]+2A[j,k-1]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j,k+1]+A[j+1,k+1]) G[j,k] = |Gx[j,k]| + |Gy[j,k]|The position of A[j, k] is column j and row k of the array.The operation is implemented as the convolution of the image array A with two masks, Mx and My followed by the magnitude operation.1) Write a 3 × 3 array for each mask, Mx and My.2) What mathematical operation on an image array is approximated by the Sobeloperator? Show how the Sobel operator is related to the mathematical operation.5. Answer the following questions about morphological image processing.(a) Shown below are two tables with expressions that relate to binary morphological image processing. Associate each expression in the left table with one from the right table.(b) A well-known morphological algorithm uses the following iteration with a structuring element B.(1) Initialize X[p] = 1 for some pixel A p ∈(2) A B X Y )(⊕=(3) If X Y ≠ then set X = Y and repeat (2)An original set A is shown in (A) and an initial pixel p 2 A is shown in (B). The result after one iteration of the algorithm with structuring element⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=010111010Bis shown in (C). Fill in the result of the next two iterations by marking theappropriate pixels for the set Y in (D) and (E). In frame (F) show the result for Y that would be reached after a large number of iterations.Digital Image Processing Examination1. Consider the edge model depicted below. Sketch the gradient and Laplacian of the signal. It is not needed to compute exact numerical values in your answer. Plot of approximate shapes of the responses will be sufficient.2. The white bars in the test pattern shown are 7pixels wide and 210 pixels high. The separation between bars is 17 pixels. What would this image look like after application of .1) A 3*3 arithmetic mean filter?2) A 7*7 median filter.3) A 9*9 contraharmonic mean filter with Q=13. The video coding system introduced in the class utilizes several major components –inter-frame motion estimation, motion compensated prediction, DCT, Huffman coding,and quantization.(a)When an encoded signal can be used to reconstruct the exact value of theoriginal signal, we say the encoding method is lossless; otherwise, it’s calledlossy. A lossy coding technique introduces distortion to the signal.Which component in the above video coding system is lossy?(b)The motion compensation process in the encoder generates a motion vectorand prediction errors for each image block in the video signal. Suppose duringthe transmission of the encoded video stream, one motion vector is lost (e.g.,due to the network erasure error). What will be the visual effects of suchtransmission errors on the decoded image sequence?4.Consider a black-and-white image consisting of round and rectangular objects, as shown in the image below. Assume the sizes of the objects are fixed and known. We also know that the width and length of the rectangles are larger than the diameter of the circles. None of the rectangles are tilted. In general, the objects may overlap with each other.Design a morphological operation based system to automatically detect all the instances of the rounds objects that overlap with rectangular objects.5. An image A, represented by an N × M array of bytes, has a uniform brightnesshistogram. It is desired transform A into an image B in a way that produces a triangular brightness histogram2550,36240][≤≤=k k MNk h bDescribe a process that will accomplish the transformation. If possible, derive an equation for the transformation function. At a minimum, sketch the transformation function and indicate how you would use it in a program to compute the array B.模拟试卷一1.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。

《数字图像处理》复习题（考试）《数字图像处理》复习题⼀、概念1. 简述图形与图像的差别？2. 什么是⿊⽩图像、灰度图像、彩⾊图像？3. 加⼤、减⼩亮度分别会使图像发⽣怎样的直观变化？4. 加⼤、减⼩对⽐度分别会使图像发⽣怎样的直观变化？5. 提⾼、降低饱和度分别会使图像发⽣怎样的直观变化？6. 在降低⼀幅图像的对⽐度时，各像素的颜⾊值将发⽣怎样的变化？7. 在提⾼⼀幅图像的对⽐度时，各像素的颜⾊值将发⽣怎样的变化？8. 在提⾼图像的饱和度时，像素中各基⾊的颜⾊值将有怎样的变化规律？9. 对图像进⾏平滑处理的主要⽬的是什么，通常会带来怎样的负⾯效果？10. 对图像进⾏锐化处理所产⽣的直观效果是什么？⼆、计算题1. 某位图⽂件的有关参数为：Width=21，Height=16，求：(1) 每⾏像素所占字节数WidthBytes；(2) 图像数据的总字节数ImageSize；(3) 第9⾏第6个像素点数据的偏移地址及红、绿、蓝的地址。

解：(1) WidthBytes＝( (int)((21X3+3)/4) ) X 4＝( (int)(66/4) ) X 4＝16X4＝64(2)ImageSize＝64X25＝1600(3)y=8，x=5数据地址=8X64+5X3=512+15=527B地址：527，G地址：528，R地址：5292. 某像素点的红绿蓝三基⾊值为（210，70，170），求：(1) 该点的平均亮度值；(2) 该点的饱和度；(3) ⼤致估算该点的⾊调值，简述理由（红、绿、蓝三⾊的⾊调值分别为0，120，240）解：(1) 亮度L＝(210+70+170)/3＝150(2) 饱和度S＝(210-70)/210＝0.667(3) 红⾊值最⼤，蓝⾊值次之，⾊调值在红蓝之间偏红的位置，即300-360之间，约为320。

3. 将像素点（40，230，90）的亮度降低40%，求处理结果。

解：R＝40X(1-0.4)＝24G＝230X(1-0.4)＝138B＝90X(1-0.4)＝54得：（24，138，54）4. 将图像的对⽐度提⾼30%，求像素点（40，230，90）的处理结果。