2011(含答案)数字图像处理重修试题(1)

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2011(含答案)数字图像处理重修试题(1)

试卷编号:

(2011 至2012 学年第__1__学期)

课程名称:数字图像处理考试时间: 110 分钟

课程代码:试卷总分: 100 分

考试形式:闭卷学生自带普通计算器: 否一、选择题(在每个小题四个备选答案中选出一个正确答案)(本大题共10小题,每小题2分,总计20分)

1、下列哪种图像属于数字图像:C

A. 电影胶片

B. 普通照片

C. 手机拍照

D. 眼前看到的景物;

2、一幅800×600的24位真彩色图像,其红色分量数据量为 A Byte。

A. 800×600;

B. 800×600×3;

C. 800×600×8

D. 800×600×3×8

3、下列属于“点运算”的图像处理技术是:B

A 图像旋转

B 直方图修改

C 图像平滑

D 左右两像素之间作减法

4、下列那种图像处理技术需要进行“插值”运算:D

A. 加运算

B. 直方图均衡

C. 中值滤波

D. 几何变换

5、可完成消除点或细线状噪声的操作是:C

A. 多幅图像均值

B. 平滑运算

C. 中值滤波

D. 边缘增强;

6、下列那种操作能抑制噪声但同时使得边缘退化:

B

A. 图像锐化

B. 图像平滑

C. 中值滤波

D. 点运算

7、下列哪种图像代数运算可以完成“二次暴光”效果:A

A. 加运算

B. 减运算

C. 乘运算

D. 除运算

8、下列哪种图像代数运算可以完成“运动检测”:B

A. 加运算

B. 减运算

C. 乘运算

D. 除运算

9、下列那种数学形态学操作能在二值图像中检测出某特定形状的对象:D

A. 开运算

B. 闭运算

C. 边界提取

D. 击中击不中变换

10、下列那种数学形态学操作能去除二值图像中物体外部的细小突出物:A

A. 开运算

B. 闭运算

C. 膨胀运算

D. 腐蚀运算

二、判断题(判断每个小题所给出说法的正确与错误,正确答案正确的划“√”,错误的划“×”)(本大题共10小题,每小题2分,总计20分)

1、数字化过程中采样是指将模拟图像的空间坐标离散化,只采集其中整数坐标值的点。√

2、灰度图像中,一个像素的存储空间越大,则其能表现的光强层次越丰富。√

3、一幅数字图像,即可求出其灰度直方图;反之,亦然。×

4、图像中每个像素的位置是整数,其灰度值也必须是整数。×

5、图像的几何变换只需要进行“空间变换”;。×

6、通过图像平滑运算,可以完全消除图像中的噪声。×

7、中值滤波时,如需滤掉水平细线,则需要“十”型窗口。×

8、几何变换时,向后映射法比向前映射法具有更多优点,故常用之。√

9、对二值图像的膨胀和腐蚀运算为两个互逆的运算,对白区域进行膨胀即为对黑区域进行腐蚀。×

10、对二值图像的开运算可以使得图像中物体的边缘轮廓变得光滑,而闭运算不能。×

三、简答题(本大题共2小题,每小题5分,总共10分)

1、试分析差分图像(减运算)实现运动目标检测的机理。

在运用减运算实现运动目标检测的时候,背景不动,运动物体动,且运动物体停留时间段短,故移动前景,当物体移动到某处时,前景减背景不为零,即实现了运动的检测。

2、简述灰度非线性变换中在以下变换对图像的暗区、中间区以及亮区的影响结果:

(1)指数型(2)对数型(3)S型(4)反S型

(1)指数型:压缩暗区,扩展亮区;(2)对数型:压缩亮区,扩展暗区;(3)S型:压缩亮区和暗区,扩展中间区;(4)反S型:扩展亮区和暗区,压缩中间区。

四、计算题(本大题共5小题,每小题10分,总共50分)

1、一个具有8个灰度级(1至8)的数字图像的直方

图如下所示

y轴表

示图像中具:

试按线性变换15.1)(-=x x f 对该图像作线性点运算,请给出变换的计算结果(按四舍五入取整)并画出点运算后直方图。

f(1)=1.5*1-1=0.5≈1; f(2)=1.5*2-1=2; f(3)=1.5*3-1=3.5≈4; f(4)=4*1.5-1=5;

f(5)=1.5*5-1=6.5≈7; f(6)=1.5*6-1=8; f(7)=1.5*7-1=9.5≈8; f(8)=8*1.5-1=11≈8;

y 30 25 20 20 15 15

0 1 2 3 4 5 6 7 8 x

2、请对下图中坐标为(x , y )的点进行最近邻插值以及双线性插值,其中20)0,0(=f 、30)1,0(=f 、10)0,1(=f 、

40)1,1(=f 、7.0=x 6.0=y ),(y x f 。 最近邻:f(0.7,0.6)=f(1,1)=40;

双线性:f(0.7,0)=f(0,0)+0.7[f(1,0)-f(0,0)]=20+0.7*(10-20)=13;

f(0.7,1)=f(0,1)+0.7[f(1,1)-f(0,1)]=30+0.7*(40-30)=37;

f(0.7,0.6)=f(0.7,0)+0.6*[f(0.7,1)-f(0.7,0)]=13+0.6*(37-13)=27.4≈27; 3、(1)下面给出一卷积模板和一局部图像的灰度数据,试用卷积模板对局部图像作卷积运算,请给出卷积后箭头所指像素的灰度值;

灰度值为:[(30+20+20+40+50+20+30+30)*1+120*2]/10=48;

(2)请解释该卷积模板的意义,并说明其在图像处理中的作用。

该卷积模版表示加权平均,

且中央权值稍大的平滑算子,

它可以对图像进行

“柔和”,达到

滤除噪声的效果,同时也克服了边界效应。

⎥⎥⎥⎦

⎢⎢⎢

⎣⎡⨯111121111101卷积