数字图像处理冈萨雷斯第二版答案
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参考解答第2章2.2一阶矩或平均值; 二阶矩或自相关函数;自协方差;方差2.5压缩能力更强,码书控制着量化失真量的大小,计算量大,定长码,容易处理。
2.7二进制图像,索引图像,灰度图像,多帧图像,RGB 图像。
可以。
2.8采样间隔是决定图像空间分辨率的主要参数。
2.9如果1S 中的某些像素与2S 中的某些像素连接,则两个图像子集是相连接的。
在图2.9中,1S p ∈和2S q ∈在V 中取值,且q 在)(8p N 中,因此p 和q 是8连接的,1S 和2S 也是8连接的。
q 在)(p N D 中,且)()(44q N p N 是空集,即满足m 连接条件,因此p 和q 是m 连接的,p 和q 是8连接的,1S 和2S 也是8连接的。
也是m 连接的。
但是,1S 和2S 中所有像素之间都不存在4连接,因此1S 和2S 不是4连接的。
2.10当V={0, 1}时,p 与q 之间不可能存在4通路,下图(a)中的红色箭显示是没有办法到达q 的。
最短的8通路可在图中看出(蓝色),它的最短长度是4。
m 通路(黑色)的最短长度是5。
qpqp当V={1, 2}时,最短的4通路的一种可能显示在图(b)中(红色箭),它的长度是6。
最短的8通路的一种可能显示蓝色箭,它的长度是4。
m通路(黑色)的长度是6。
这些从p到q的同样长度的4、8、m通路不是唯一的。
2.11p和q之间的D4和D8距离与任何通路无关,仅与点的坐标有关。
对于像素p, q其坐标分别为(x, y),(s,t),D4(p, q) = | x - s | + | y – t | = 6D8(p, q) = max ( | x - s | , | y – t | ) = 3然而,如果选择考虑m邻接,则两点间的Dm距离用点间最短的通路定义。
在这种情况下,两像素间的距离将依赖于沿通路的像素值以及它们的邻点值。
Dm(p, q) = 6。
第3章3.1FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
数字图像处理第一章1.1解释术语(2)数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
(3)图像处理:是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是,通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是,找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语(18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。
(19)灰度分辨率:是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
(20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,他们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。
第一章1.连续图像中,图像为一个二维平面,(x,y)图像中的任意一点,f(x,y)为图像于(x,y)于处的值。
连续图像中,(x,y)的取值是连续的,f(x,y)也是连续的数字图像中,图像为一个由有限行有限列组成的二维平面,(i,j)为平面中的任意一点,g(i,j)则为图像在(i,j)处的灰度值,数字图像中,(i,j) 的取值是不连续的,只能取整数,对应第i行j列,g(i,j) 也是不连续的,表示图像i行j列处图像灰度值。
联系:数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。
其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次,这三个层次既有联系又有区别,如下图所示。
图像处理的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术,但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析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。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程,则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果,或是基于测量的符号表示,它们描述了目标的特点和性质。
图像理解的重点是在图像分析的基础上,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,从而指导和规划行动。
如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界,那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。
联系:图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
图像分析则进入了中层,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的描述。
《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。
第二章(第二版是和*的矩形,第三版是和圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=。
根据 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
虽然图中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v= * 108(m/s)/77(1/s) = *106m = 3894 Km.根据图得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于,令K=255。
如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化,并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变,那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓? 解:题中的图像是由:()()()()()[]()()[]20202020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=⨯==一个截面图像见图(a )。
(完整版)数字图像处理课后题答案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》习题参考附标准答案《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内容?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(ImageProcessingToolbox)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
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。
第二章2.1(第二版是0.2和1.5*1.5的矩形,第三版是0.3和1.5圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于1.0,令K=255。
第二章2.1(第二版是0.2和1.5*1.5的矩形,第三版是0.3和1.5圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于1.0,令K=255。
1.创建命令文件creatmatrix.m,实现以下功能:(1)建立一个A矩阵,大小为8×10,该矩阵为符合正态分布的随机矩阵;建立一个B矩阵,大小和A矩阵一样,是一个全1矩阵。
(2)将(1)中生成的A、B矩阵存储在junzhen.mat中。
A=randn(8,10) eye 生成单位矩阵ones全1阵zeros 全零阵B=ones(8,10)rand 均匀随机阵randn 正态随机阵2.创建命令文件imagep.m,实现以下功能:(1)读入cameraman.tif图像文件,查询其文件信息;(2)将该图像数据保存在矩阵I中;(3)显示原始图像,保存为cameraman1.jpg;(4)新建图形窗口,显示16个灰度等级下的图像,保存为cameraman2.bmp;(5)新建图形窗口,显示灰度范围在20到100之间的图像,保存为cameraman3.jpg;I=imread('cameraman.tif');imshow (I);figure,imshow(I,16);figure,imshow(I,[20, 100]);3创建命令文件process.m,实现以下功能:(1)读入football.jpg彩色图像文件,将该图像转换为灰度图像I;(2)设置阈值0.6,将灰度图像I转换为二值图像J1;(3)将图形窗口划分为一行三列,第一个子窗口显示I,第二个子窗口显示J1。
将该图形保存为process.jpgRGB=imread('football.jpg');I=rgb2gray(RGB);J1=im2bw(I,0.6);subplot(1,2,1); imshow(I);subplot(1,2,2); imshow(J1);4创建命令文件process1.m,实现以下功能:读入图像fabric.png彩色图像文件,转换为灰度图像A;将A图像的灰度缩小0.6倍,存入图像矩阵B中;将A图像的灰度放大1.2倍,存入图像矩阵C中;将图形窗口划分为三行一列,第一个子窗口显示A,第二个子窗口显示B,第三个子窗口显示C。
数字图像处理(冈萨雷斯版,第二版)课后习题及解答(部分)Ch 22.1使用2.1节提供的背景信息,并采用纯几何方法,如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远,估计眼睛能辨别的最小打印点的直径。
为了简明起见,假定当在黄斑处的像点变得远比视网膜区域的接收器(锥状体)直径小的时候,视觉系统已经不能检测到该点。
进一步假定黄斑可用1.5mm × 1.5mm 的方阵模型化,并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。
解:对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到,即()()220.20.014d x = 解得x =0.07d 。
根据2.1节内容,我们知道:如果把黄斑想象为一个有337000个成像单元的正方形传感器阵列,它转换成一个大小580×580成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm 的一条线上有580个成像单元和579个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s =[(1.5 mm)/1159]=1.3×10-6 m 。
如果在黄斑上的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说,眼睛不能检测到以下直径的点:x =0.07d<1.3×10-6m ,即d <18.6×10-6 m 。
下图附带解释:因为眼睛对近处的物体聚焦时,肌肉会使晶状体变得较厚,折射能力也相对提高,此时物体离眼睛距离0.2 m ,相对较近。
而当晶状体的折射能力由最小变到最大时,晶状体的聚焦中心与视网膜的距离由17 mm 缩小到14 mm ,所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。
图 题2.12.2 当在白天进入一个黑暗的剧场时,在能看清并找到空座位时要用一段时间适应,2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?解:根据人眼的亮度适应性,1)由于户外与剧场亮度差异很大,因此当人进入一个黑暗的剧场时,无法适应如此大的亮度差异,在剧场中什么也看不见;2)人眼不断调节亮度适应范围,逐渐的将视觉亮度中心调整到剧场的亮度范围,因此又可以看见、分清场景中的物体了。
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?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)。
图像的量化等级反映了采样的质量,数字图像的量化级数随图像的内容及处理的目的差别而不同,低的量化级数只满足于处理简单的线条而对于图像,若线条不明显时,则会产生伪轮廓。
第二版部分中文数字图像处理答案2.2亮度适应。
2.3 λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/60(1/s) = 4.99 *106m = 5000 Km.2.4 a)若需看清物体,光源波长有题目知这几个物体波长均小于需与物体大小相等或小于物体,有题目中需观测的物体大小知,选择远紫外可以观测题目中的物体。
b) 只用一种即可。
2.5. 根据图2.3得:设能找到物体的长度为x mm,则有:500/x=35/7; 解得:x=100,所以相机的分辨率为:1024/100=10;所以能解析的线对为:10/2=5.2.6答:一个可能的解决办法是装备一个单色相机与机械装置, 顺序放置一个红色、绿色、蓝色的通滤波器在镜头前面。
最强的相机响应决定它的颜色。
如果这三位车手的反应是一致的, 对象是白色的。
一个更快的系统会利用三种配备有过滤器的不同相机。
然后基于各个相机的响应进行分析。
该系统将是一个有点贵, 但它将会更快、更可靠。
2.7 由题意:一个横截面的图像被显示在图P2.7(A)。
如果强度量化使用m 字节, 那么我们的情况如图P2.7 (b)所示,其中4 G =(255 + 1)= 2m。
因为一个8灰度层次突然改变是能够被眼睛检测到, 那么,4 G = 8 = 256 = 2m,或m = 5。
换句话说,32, 或更少, 会产生可见的虚假灰度值线性。
2.8 利用两位(m = 2)强度分辨率生产四个灰度级,其值在0到255之间。
对这个范围进一步划分的一个方法是被编码0和63之间的值全赋值为63, 被编码在64和127之间的值全赋值为127等等。
按照这方法分得的结果如图P2.8所示。
当然, 还有其他的办法细分范围[0,255]成四个波段。
2.9 (一) 在一个8位, 1024 * 1024的图像中,数据总量(包括启动、停止位) 为 (1024)* 1024 *[8+ 2]位。
在56 K波特的情况下,需要传送的总时间为1024*1024 *[8 + 2]= 56000 = 187.25秒或约3.1分钟。
●试题类型单项选择题:10×1=10分填空题:20×1=20分;简答题:5×5=25分;计算题:25分;应用题:20分●考试形式:开卷,you need a textbook!●数字图像处理基础图像的线性变换图像采样;图像的邻域;●图像变换傅立叶变换,余弦变换,K-L变换,小波变换等试题一.小波变换和傅里叶变换的特征差异:一个能描述局部特征,一个不能解:小波分析是傅立叶分析思想的发展与延拓,它自产生以来,就一直与傅立叶分析密切相关,他的存在性证明,小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分析,二者是相辅相成的,两者主要的不同点:1、傅立叶变换实质是把能量有限信号f(t)分解到以{exp(jωt)}为正交基的空间上去;小波变换的实质是把能量有限信号f(t)分解到W-j和V-j所构成的空间上去的。
2、傅立叶变换用到的基本函数只有sin(ωt),cos(ωt),exp(jωt),具有唯一性;小波分析用到的函数(即小波函数)则具有多样性,同一个工程问题用不同的小波函数进行分析有时结果相差甚远。
小波函数的选用是小波分析运用到实际中的一个难点问题(也是小波分析研究的一个热点问题),目前往往是通过经验或不断地试验(对结果进行对照分析)来选择小波函数。
3、在频域分析中,傅立叶变换具有良好的局部化能力,特别是对于那些频率成分比较简单的确定性信号,傅立叶变换很容易把信号表示成各频率成分的叠加和的形式,如sin(ω1t)+0.345sin(ω2t)+4.23cos(ω3t),但在时域中傅立叶变换没有局部化能力,即无法从f(t)的傅立叶变换中看出f(t)在任一时间点附近的性态。
事实上,F(w)dw是关于频率为w的谐波分量的振幅,在傅立叶展开式中,它是由f(t)的整体性态所决定的。
4、在小波分析中,尺度a的值越大相当于傅立叶变换中w的值越小。
5、在短时傅立叶变换中,变换系数S(ω,τ)主要依赖于信号在[τ-δ,τ+δ]片段中的情况,时间宽度是2δ(因为δ是由窗函数g(t)唯一确定的,所以2δ是一个定值)。
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。
】5 设已用直方图均衡化技术对一幅数字图像进行了增强,如再用这一方法对所得结果增强会不会改变其结果?【从原理上分析,直方图均衡化所用的变换函数为原始直方图的累积直方图,均衡化后得到的增强图像的累积直方图除有些项合并外,其余项与原始图像的累积直方图相同。
如果再次均衡化,所用的变换函数即为均衡化后得到的增强图像的累积直方图(并且不会有新的合并项),所以不会改变其结果。
】6 设工业检测中工件的图像受到零均值不相关噪声的影响。
如果图像采集装置每秒可采集30幅图像,要采用图像平均法将噪声的均方差减少到1/10,那么工件需保持多长时间固定在采集装置前?7分别应用n=23、25和45的方形均值掩膜处理下面一幅图像。
结果发现当n=23、45时,处理后图像中左下角的垂直竖条被模糊了,但是竖条与竖条之间的分割仍然很清楚。
当n=25时,竖条却已经融入了整幅图像,尽管产生这幅图像的掩膜比45小得多,请解释这一现象。
注:垂直线段是5个像素宽,100个像素高;它们的间隔是20个像素。
8一位考古学家在作流通货币方面的研究。
最近发现,有4个罗马帝国时期的罗马硬币对它的研究可以起到决定性作用。
它们被列在伦敦大英博物馆的馆藏目录中,遗憾的是,他到达那里之后,被告知现在硬币已经被盗了,但博物馆保存了一些照片。
只是由于摄取照片时照相机的散焦,硬币的照片是模糊的,无法看清上面小的标记。
已知用来拍摄图像的原照相机一直能用,另外馆内还有同一时期的其他硬币。
你能否帮助教授恢复图像,使他能看清这些标记?请给出解决这一问题的过程。
这个问题背后的基本思想是使用相机和代表硬币反应动力学的降解过程,利用这个结果对其进行逆滤波器操作。
主要步骤如下:1。
选择和丢失的硬币大小和内容尽可能接近的硬币。
选择与丢失的硬币照片有接近的纹理和亮度的背景2. 建立博摄影相机几何图像库尽可能的接近类似丢失的硬币的图像。
获得一些测试的照片。
简化实验,获得能够给出类似测试图片图像的电视相机。
这可以通过相机与图像处理系统从而生成将在实验中应用的数字图像。
3。
获得每一个硬币的图像有不同的镜头设置。
由此产生的图像的角度,大小(这个与背景区域有关)方面与丢失的硬币的模糊照片接近。
4.在第三步中为每一个图像的镜头设置是对丢失的硬币信息图像模糊处理的模型。
每个这样的设置,移动硬币及其背景并用一个规定背景下的小亮点来替代它,或者用另外的机制时期接近于一个光脉冲。
数字话这个脉冲。
这是模糊处理的变换功能叫傅里叶变换。
5.数字化丢失硬币的模糊照片得到它的傅里叶变换形式。
每个硬币有函数h(u,v)和g(u,v)描述。
6.用维纳滤波器得到一个近似的f(u,v)。
7.对每个*f(u,v)进行傅里叶反变换可以得出硬币的恢复图像。
通常这样的基本步骤都可以用来解决这样的问题。
9成像时由于长时间曝光受到大气干扰而产生的图像模糊可以用转移函数h(u,v)=exp[-(u2+v2)/2 ]表示。
设噪声可忽略,求恢复这类模糊的维纳滤波器的方程。
解答:噪声可忽略时,维纳滤波器退化成理想的逆滤波器,所以10 有一种常见的图像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g(u,v)g(u,v)222【有,高频增?f(u,v)exp[(u?v)/2?]g(u,v)222强是一种线性操作,所以两个操作的先后次序对增强效h(u但直方图均衡化是一种非线性操作,,v)exp[?(u?v)/2?]果有影响,不能互换。
】11 在天体研究所获得图像中有一些相距很远的对应恒星的亮点。
由于大气散射原因而迭加的照度常使得这些亮点很难看清楚。
如果将这类图像模型化为恒定亮度的背景和一组脉冲的乘积,根据同态滤波的概念设计一种增强方法将对应恒星的亮点提取出来。
【恒定亮度的背景对应低频成分,脉冲则对应高频成分,所以对乘积取对数可将两种成分区别开分别处理。
根据同态滤波的概念可设计减少低频成分,增加高频成分的滤波器。
】13如何实现彩色图像灰度直方图匹配(规定化)?12设一幅图像的模糊是由于物体在x方向的匀加速运动产生的。
当t=0时物体静止,在t=0到t=t间物体加速度是x0(t)=at2/2,求转移函数h(u,v)。
讨论匀速运动和匀加速运动所造成的模糊的不同特点。
14说明彩色图像的补色饱和度分量不能单独从输入图像的饱和度分量局算出来。
我们看到,最基本的问题是许多不同的颜色有相同的饱和度值。
在那里纯红、黄、绿、青色、蓝色,洋红都有一个饱和1。
也就是说只要任何一个rgb组件是0,将产生一个饱和1。
考虑rgb颜色(1,0,0)和(0,0.59,0),其代表红色和绿色的映射。
hsi颜色值分别为 (0,1,0.33)和(0.33 ,1,0.2)。
现在rgb的初始补充值分别为(0、1,1)和(1,0.41,1),相应的颜色是青和洋红。
他们的hsi值分别为(0.5, 1,0.66)和(0.83,0.48,0.8)。
因此为红色,一个起始饱和度1取得的青色“补充”饱和度1,而为绿色,一个起始饱和度1取得洋红“互补”饱和度0.48。
也就是说,起始同样的饱和度值导致两个不同的“互补”饱和度。
饱和本身并不是足够的信息计算饱和度补充颜色。
15假设一个图像系统的监视器和打印机显示片黄色,描述一下用来校正不平衡的通用变换。
答:我们就可以通过如下几种方法减少黄色的比例(1)减少黄色、(2)增加蓝色、(3)增加青色和洋红、(4)减少红色和绿色16(1)解释为什么链码起点归一化方法可使所得链码与边界的起点无关?(2)求出对链码10176722335422进行起点归一化后的起点。
(2)17(1)解释为什么利用链码旋转归一化方法可使所得链码与边界的旋转无关?数字图像一般是按固定间距的网格采集的,所以最简单的链码是顺时针跟踪边界并赋给每两个相邻像素的连线一个方向值。
问题的关键是要认识到, 在一个链码中每个元素值是相对于它的前身的值。
这个代码的边界,追踪在一个一致的方式(例如,顺时针),是一种独特的循环组编号。
在不同的地点开始在这个设定不改变循环序列的结构。
选择的最小整数的函数为出发点仅仅识别中同一点序列。
即使出发点并非是独一无二的,该方法仍然会给一个独特的序列。
例如,101010年有3个不同的序列的起点,但他们都产生相同的最小整数010101。
(2)求出链码0101030303323232212111的一阶差分。
【 3131331313031313031300】【篇二:数字图像处理第三版 (冈萨雷斯,自己整理的1)】txt>图像(image):使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觉的实体。
包括:数字图像:为了能用计算机对图像进行加工,需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化,这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素,简称像素(pixel)。
数字图像处理(digital image processing):是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像,从而产生一种新的效果,并把加工处理后的图像重新输出,这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理(computer image processing)。
1.2 图像处理科学的意义图像处理技术发展到今天,许多技术已日益趋于成熟,应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域,如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点 1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit(单色图像)来表示,一般采用8bit(彩色图像),高精度的可用12bit或16bit。
一般来说涉及通信技术、计算机技术、电视技术、电子技术,至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知识就更多。
3.图像信息理论与通信理论密切相关图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上来研究的。
通信研究的是一维时间信息,时间域和频率域的问题。
任何一个随时间变化的波形都是由许多频率不同、振幅不同的正弦波组合而成的。
图像研究的是二维空间信息,研究的是空间域和空间频率域(或变换域)之间的关系。
任何一幅平面图像是由许多频率、振幅不同的x-y方向的空间频率波相叠加而成。
1.4 数字图像处理的主要方法 1.空域法把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。
主要有两大类:数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换,然后在施行各种处理,处理后再反变换到空间域,得到处理结果。
包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。
1.5 数字图像处理的主要内容完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面:1.图像的信息的获取(image information acquisition)把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。