数字图像处理课后参考解答(姚敏著)

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参考解答(姚敏著)

第一章 略 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,1

S 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。

q

q

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。

2.11

p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 | = 6

D8(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

3.1

FFT(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。它利用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 ,从而减少运算量。

3.5 (1)

∵N ux j N

vy j N u N v e e

v u F N

y x f /2/2101

2

]),([1

),(ππ∑∑-=-==

∴N x x u j N

y y v j N u N v e e

v u F N y y x x f /)(2/)-(2101

2

0000]),([1

),(--=-=∑∑=--ππ

=N vy ux j N ux j N

vy j N u N v e e e

v u F N

/)(2/2/2101

200.]),([1+--=-=∑∑πππ

=>N

vy ux j e v u F /)(200),(+-π

同理,

N vy ux j e v u F /)(200),(+-π=>

N

vy ux j e

y x f /)(200),(+-π=N vy ux j N ux j N

vy j N u N v e e e

v u F N

/)(2/2/2101

200.]),([1+--=-=∑∑πππ

=N x x u j N

y y v j N u N v e e

v u F N

/)(2/)-(2101

200]),([1--=-=∑∑ππ=),(00y y x x f --

∴N

vy ux j e v u F y y x x f /)(20000),(),(+-⇔--π

(2) ∵N ux j N

vy j N x N y e e

y x f v u F /2/2101

]),([),(ππ---=-=∑∑=

∴N x u u j N y v v j N x N y e e y x f v v u u F /)(2/)(210

10

0000]),([),(-----=-=∑∑=--ππ =N

y v x u j e v u F /)(200),(+π =>N

y v x u j e

y x f /)(200),(+π

同理:

N y v x u j e y x f /)(200),(+π=>

),(]),([),(00/)(2/)(210

1

/)(20000v v u u F e e y x f e

v u F N x u u j N y v v j N x N y N

y v x u j --==-----=-=+∑∑πππ

3.6

),(),(f [1

),(),(101

2

m y m x g n m N

y x g y x f N u N v --=*∑∑-=-=

⇔),(),(v u G v u F ⋅

),(),(f [1

),(),(101

2

m y m x g n m N

y x g y x f N u N v ++=⋅∑∑-=-=

⇔),(),(v u G v u F * 3.7 需要N N

N 2log 2

*次乘法