數(shù)字圖像處理簡答題及答案

1、1、數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容包含很多方面，請列出并簡述其中的4種。圖像數(shù)字化：將一幅圖像以數(shù)字的形式表示。主要包括采樣和量化兩個過程。圖像增強：將一幅圖像中的有用信息進行增強，同時對其無用信息進行抑制，提高圖像的可觀察性。圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。圖像變換：通過數(shù)學映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時頻域等空間上進行分析。圖像識別與理解：通過對圖像中各種不同的物體特征進行定量化描述后，將其所期望獲得的目標物進行提取，并且對所提取的目標物進行一定的定量分析。如要從一幅照片上確定是否包含某個犯罪分子的人臉信息，就需要先將照片上的人臉檢測出來，進而將檢測出來的人臉區(qū)域進行分析，確

2、定其是否是該犯罪分子。4 、簡述數(shù)字圖像處理的至少4種應用。在遙感中，比如土地測繪、氣象監(jiān)測、資源調(diào)查、環(huán)境污染監(jiān)測等方面。在醫(yī)學中，比如B超、CT機等方面。在通信中，比如可視電話、會議電視、傳真等方面。在工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量檢測中，比如對食品包裝出廠前的質(zhì)量檢查、對機械制品質(zhì)量的監(jiān)控和篩選等方面。在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指紋檔案、交通管理等。5 、簡述圖像幾何變換與圖像變換的區(qū)別。圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。比如圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、放大、縮小等，這些方法在圖像配準中使用較多。圖像變換：通過數(shù)學映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時頻域等空間上進行分析。比如傅里葉變換、小波

3、變換等。6 、圖像的數(shù)字化包含哪些步驟？簡述這些步驟。圖像的數(shù)字化主要包含采樣、量化兩個過程。采樣是將空域上連續(xù)的圖像變換成離散采樣點集合，是對空間的離散化。經(jīng)過采樣之后得到的二維離散信號的最小單位是像素。量化就是把采樣點上表示亮暗信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)值表示出來，是對亮度大小的離散化。經(jīng)過采樣和量化后，數(shù)字圖像可以用整數(shù)陣列的形式來描述。7 、圖像量化時，如果量化級比較小會出現(xiàn)什么現(xiàn)象？為什么？如果量化級數(shù)過小，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。量化過程是將連續(xù)變化的顏色劃分到有限個級別中，必然會導致顏色信息損失。當量化級別達到一定數(shù)量時，人眼感覺不到顏色信息的丟失。當量化級數(shù)過小時，圖像灰度分辨率就會

4、降低，顏色層次就會欠豐富，不同的顏色之間過度就會變得突然，可能會導致偽輪廓現(xiàn)象。8、二值圖像是指每個像素不是黑，就是白，其灰度值沒有中間過渡的圖像。這種圖像又稱為黑白圖像。二值圖像的矩陣取值非常簡單，每個像素的值要么是1，要么是0，具有數(shù)據(jù)量小的特點。彩色圖像是根據(jù)三原色成像原理來實現(xiàn)對自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍這三種基色的的灰度分別用256級表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。灰度圖像是指每個像素的信息由一個量化后的灰度級來描述的數(shù)字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標準灰度圖像中每個像素的灰度值是0-255之間的一個值，灰度級數(shù)為256級。11、簡述直角坐標系中圖像旋轉(zhuǎn)的

5、過程。（1）計算旋轉(zhuǎn)后行、列坐標的最大值和最小值。（2）根據(jù)最大值和最小值，進行畫布擴大，原則是以最小的面積承載全部的圖像信息。（3）計算行、列坐標的平移量。（4）利用圖像旋轉(zhuǎn)公式計算每個像素點旋轉(zhuǎn)后的位置。（5）對于空穴問題，進行填充。12 、如何解決直角坐標系中圖像旋轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的圖像空穴問題？（1）對于空穴問題，需要進行填充?？梢圆捎貌逯档姆椒▉斫鉀Q填充問題。13 、舉例說明使用鄰近行插值法進行空穴填充的過程。鄰近插值法就是將判斷為空穴位置上的像素值用其相鄰行（或列）的像素值來填充。例如對于下圖中的空穴點f23進行填充時，使用相鄰行的像素值來填充。即：f23=f22.14 、舉例說明使用

6、均值插值法進行空穴填充的過程。均值插值法就是將判斷為空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值來填充。例如對于下圖中的空穴點f23進行填充時，使用相鄰行的像素值來填充。即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4.15 、均值濾波器對高斯噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。16 .均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。將模板中的全體像素的均值來替代原來的像素值的方法。均值濾波器對高斯噪聲的濾波結(jié)果較好。原因：高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點像素上。因為正態(tài)分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。17 、簡述均值濾波器

7、對椒鹽噪聲的濾波原理，并進行效果分析。先原理是：均值濾波器對椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。18 、中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。.中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達到濾除噪聲的目的。中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。使用中值濾波時，被污染的點一般

8、不處于中值的位置，即選擇適當?shù)狞c來替代污染點的值，所以處理效果好。19 、使用中值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象？中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好，對高斯噪聲的處理效果不好。20.腐蝕運算的處理過程為：1)掃描原圖，找到第一個像素值為1的目標點；2)將預先設定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3)判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否全部為1如果是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為1；如果不是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為0；4)重復2)和3)，直到所有原圖中像素處理完成。21、寫出膨脹運算的處理過程。1)掃描原圖，找到第一個像素值為0的背景

9、點；2)將預先設定好形狀以及原點位置的結(jié)構(gòu)元素的原點移到該點；3)判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否存在為1的目標點：如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為1；如果不是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為0；4)重復2)和3)，直到所有原圖中像素處理完成。22、為什么YUV表色系適用于彩色電視的顏色表示？(1)YUV表色系具有亮度與色度相分離的特點，黑白電視接收彩色電視節(jié)目信號時，只需要將Y、U、V三路信號中的Y信號介入電視機信號即可；(2)YUV表色系具有亮度與色度相分離的特點，彩色電視機接收黑白電視節(jié)目信號時，只要將U、V兩路信號置為0即可。(3)YUV表色系與RGB表色系的轉(zhuǎn)換運算

10、比較簡單，便于實時進行色系之間的轉(zhuǎn)換。23 、簡述白平衡方法的主要原理。如果原始場景中的某些像素點應該是白色的(R=G=B=255)，但是由于所獲取的圖像中的相應像素點存在色偏，這些點的R,G,B三個分量的值不再保持相同，通過調(diào)整這三個顏色分量的值，使之達到平衡，由此獲得對整幅圖像的彩色平衡影射關(guān)系，通過該映射關(guān)系對整幅圖像進行處理，由此達到彩色平衡的目的。24 、YUV表色系的優(yōu)點是什么？（1）亮度信號與色度信號相互獨立，由Y信號構(gòu)成的灰度圖像與用U、V信號構(gòu)成的兩外兩幅單色圖是相互獨立的?？梢詫@些單色圖單獨進行編碼。（2）YUV表色系與RGB表色系的轉(zhuǎn)換運算比較簡單，便于實時進行色系之間

11、的轉(zhuǎn)換。25 、請簡述快速傅里葉變換的原理。26 .傅里葉變換是復雜的連加運算，計算時間代價很大?？焖俑道锶~變換的核心思想是，將原函數(shù)分解成一個奇數(shù)項和一個偶數(shù)項加權(quán)和，然后對所分解的奇數(shù)項和偶數(shù)項再分別分解成其中的奇數(shù)項和偶數(shù)項的加權(quán)和。這樣，通過不斷重復兩項的加權(quán)和來完成原有傅里葉變換的復雜運算，達到較少計算時間代價的目的。27 、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的高通濾波中的應用原理。圖像經(jīng)過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過圖像的高通濾波將圖像中景物的細節(jié)提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的低頻部分強制為0，

12、而將高頻部分的信息保持不變，就相當于使用一個只保持高頻部分信息不變，而低頻信息被完全抑制的高通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過這樣處理后的頻譜進行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的細節(jié)部分。28 、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的低通濾波中的應用原理。29 .圖像經(jīng)過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過圖像的高通濾波將圖像中景物的概貌提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強制為0，而將低頻部分的信息保持不變，就相當于使用一個只保持低頻部分信息不變，而高頻信息被完全抑制的低通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過這樣處理后的頻

13、譜進行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。28、小波變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的壓縮中的應用原理。30 .一幅圖像經(jīng)過一次小波變換之后，概貌信息大多集中在低頻部分，而其余部分只有微弱的細節(jié)信息。為此，如果只保留占總數(shù)據(jù)量1/4的低頻部分，對其余三個部分的系數(shù)不存儲或傳輸，在解壓時，這三個子塊的系數(shù)以0來代替，則就可以省略圖像部分細節(jié)信息，而畫面的效果跟原始圖像差別不是很大。這樣，就可以得到圖像壓縮的目的。31、DCT變換編碼的主要思想是什么？DCT變換編碼的思想是利用離散余弦變換對數(shù)據(jù)信息強度的集中特性，可以將數(shù)據(jù)中視覺上容易察覺的部分與不容易察覺的部分進行分離，由此可

14、以達到進行有損壓縮的目的。32、簡述DCT變換編碼的主要過程。第一步，將圖像分成8*8的子塊；第二步，對每個子塊進行DCT變換；第三步，將變換后的系數(shù)矩陣進行量化，量化后，得到的矩陣左上角數(shù)值較大，右下部分為0；第四步，對量化后的矩陣進行Z形掃描，以使得矩陣中為0的元素盡可能多的連在一起；第五步，對Z掃描結(jié)果進行行程編碼；第六步，進行熵編碼。38、連續(xù)圖像和數(shù)字圖像如何相互轉(zhuǎn)換？38 .數(shù)字圖像將圖像看成是許多大小相同、形狀一致的像素組成。這樣，數(shù)字圖像可以用二維矩陣表示。將自然界的圖像通過光學系統(tǒng)成像并由電子器件或系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為模擬圖像（連續(xù)圖像）信號，再由模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)化器（ADC）得到原始的數(shù)

15、字圖像信號。圖像的數(shù)字化包括離散和量化兩個主要步驟。在空間將連續(xù)坐標過程稱為離散化，而進一步將圖像的幅度值（可能是灰度或色彩）整數(shù)化的過程稱為量化。39 、采用數(shù)字圖像處理有何優(yōu)點？數(shù)字圖像處理與光學等模擬方式相比具有以下鮮明的特點：1.具有數(shù)字信號處理技術(shù)共有的特點。(1)處理精度高。(2)重現(xiàn)性能好。(3)靈活性高。2.數(shù)字圖像處理后的圖像是供人觀察和評價的，也可能作為機器視覺的預處理結(jié)果。3.數(shù)字圖像處理技術(shù)適用面寬。4.數(shù)字圖像處理技術(shù)綜合性強。40、數(shù)字圖像處理主要包括哪些研究內(nèi)容？40 .圖像處理的任務是將客觀世界的景象進行獲取并轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像、進行增強、變換、編碼、恢復、重建、編

16、碼和壓縮、分割等處理，它將一幅圖像轉(zhuǎn)化為另一幅具有新的意義的圖像。41、討論數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成。列舉你熟悉的圖像處理系統(tǒng)并分析它們的組成和功能。41 .如圖，數(shù)字圖像處理系統(tǒng)是應用計算機或?qū)Ｓ脭?shù)字設備對圖像信息進行處理的信息系統(tǒng)。圖像處理系統(tǒng)包括圖像處理硬件和圖像處理軟件。圖像處理硬件主要由圖像輸入設備、圖像運算處理設備(微計算機)、圖像存儲器、圖像輸出設備等組成。軟件系統(tǒng)包括操作系統(tǒng)、控制軟件及應用軟件等。42、常見的數(shù)字圖像處理開發(fā)工具有哪些？各有什么特點？42 .目前圖像處理系統(tǒng)開發(fā)的主流工具為VisualC+和MATLABVC+運行速度快、可移植能力強等優(yōu)點。大大縮短了應用程序開發(fā)

17、周期，降低了開發(fā)成本。由于圖像格式多且復雜，ImageLoad.dll支持BMP、JPG、TIF等常用6種格式的讀寫功能。MATLAB,它具有相當強大的矩陣運算和操作功能，MATLAB圖像處理工具箱提供了豐富的圖像處理函數(shù)，大大節(jié)省編寫低層算法代碼的時間，避免程序設計中的重復勞動。MATLAB圖像處理工具箱涵蓋了在工程實踐中經(jīng)常遇到的圖像處理手段和算法，MATLAB使用行解釋方式執(zhí)行代碼，執(zhí)行速度很慢。第三，MATLAB擅長矩陣運算，但對于循環(huán)處理和圖形界面的處理不及C+等語言。43、常見的數(shù)字圖像應用軟件有哪些？各有什么特點？PHOTOSHOP支持多圖層的工作方式，方便地對圖像進行各種平面處

18、理、繪制簡單的幾何圖形、對文字進行藝術(shù)加工、進行圖像格式和顏色模式的轉(zhuǎn)換、改變圖像的尺寸和分辨率、3.ACDSee快速、高性能的看圖程序，圖片打開速度極快，可以直接查看動畫GIF,輕松處理數(shù)碼影像，擁有去紅眼、剪切圖像、銳化、浮雕特效、曝光調(diào)整、旋轉(zhuǎn)、鏡像等功能，45、二維傅里葉變換的分離性有什么實際意義？45.該性質(zhì)表明，一個二維傅里葉變換可由連續(xù)兩次一維傅里葉變換來實現(xiàn)。實現(xiàn)的方法如下圖所示：(0.0)N-1V(0.01N-1V(0?1NUFx.y)匚4AF(x,v)F(u(v)維 行更換一推列名換46、圖像處理中正交變換的目的是什么？圖像變換主要用于那些方面？正交變換可以使得圖像能量主要

19、集中分布在低頻率成分上，邊緣和線信息反映在高頻率成分上。因此正交變換廣泛應用在圖像增強、圖像恢復、特征提取、圖像編碼壓縮和形狀分析等方面。47、在MATLAB環(huán)境中，實現(xiàn)一幅圖像的傅里葉變換。A=imread('rice.tif');imshow(A);A2=fft2(A);A2=fftshift(A2);figure,imshow(log(abs(A2)+1),010);48、利用MATLAB對一幅512X512的圖像進行DCT變換，并保留256X256個DCT變換系數(shù)進行重構(gòu)圖像，比較重建圖像與原始圖像的差異。RGB=imread('pout512.bmp'

20、);I=rgb2gray(RGB);J=dct2(I);J(1:512,256:512)=0;J(256:512,1:256)=0;K=idct2(J);imshow(I),figure,imshow(K,0255)49 、離散的沃爾什變換與哈達瑪變換之間有那些異同？哈達瑪(Hadamard)變換和沃爾什(Walsh)變換的變換核都是由1，1組成的正交方陣。它們不同的地方在于變換矩陣的行列排列次序不同。哈達瑪變換每行的列率排列是沒有規(guī)則的，沃爾什變換的列率是由小到大50 、什么是小波？小波基函數(shù)和傅里葉變換基函數(shù)有何區(qū)別？小波信號的非零點是有限的。它與傅里葉變換的基函數(shù)(三角函數(shù)、指數(shù)信號)是

21、不同的，傅里葉變換的基函數(shù)從負無窮到正無窮都是等幅振蕩的51 、為何稱小波變換為信號的“電子顯微鏡”，如何實現(xiàn)該功能？小波變換的伸縮因子的變化，使得可以在不同尺度上觀察信號，所以又稱電子顯微鏡。實現(xiàn)小波變換可以應用Mallat的快速算法。52 、傅里葉變換、加窗傅里葉變換和小波變換的時間頻率特性有什么不同？傅里葉變換使得時間信號變成了頻域信號，加窗傅里葉變換使得時間信號變成了時頻信號，但是窗口是固定的，小波變換同樣變成了視頻信號，但是時頻的窗口是變化的。53 、利用MATLAB進行圖像的小波變換，觀察小波系數(shù)特點。X=imread('rice.tif');cA1,cH1,cV1

22、,cD1=dwt2(X,'bior3.7');subplot(2,2,1);imshow(cA1,0900);title('ApproximationA1')subplot(2,2,2);imshow(cH1);title('HorizontalDetailH1')subplot(2,2,3);imshow(cV1);title('VerticalDetailV1')subplot(2,2,4);imshow(cD1);54 、圖像增強的目的是什么，它包含那些內(nèi)容？圖像增強是指對圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對比度等進行強調(diào)或銳化

23、，以便于顯示、觀察或進一步分析與處理。55 、什么是圖像平滑？試述均值濾波的基本原理。為了去除或減弱圖像中的噪聲，可以對圖像進行平滑處理，稱為圖像平滑。大部分的噪聲都可以看作是隨機信號，它們對圖像的影響可以看作是孤立的。對于某一像素而言，如果它與周圍像素點相比，有明顯的不同，我們就認為該點被噪聲感染了?；谶@樣的分析，我們可以用求均值的方法，來判斷每一點是否含有噪聲，并用適當?shù)姆椒ㄏl(fā)現(xiàn)的噪聲。56 、什么是中值濾波，有何特點？.中值濾波是非線性的處理方法，在去噪的同時可以兼顧到邊界信息的保留。中值濾波首先選一個含有奇數(shù)點的窗口W，將這個窗口在圖像上掃描，把該窗口中所含的像素點按灰度級的升

24、(或降)序排列，取位于中間的灰度值，來代替該點的灰度值。57 、在MATLAB環(huán)境中，完成圖像的增亮、變暗處理。A=imread('pout.tif');%讀入圖像imshow(A);%顯示圖像figure,imhist(A);%顯示圖像的直方圖J1=imadjust(A,0.30.7,);%將圖彳t在0.3X2550.7X255灰度之間的值通過線性變換映射到0255之間figure,imshow(J1);%輸出圖像效果圖figure,imhist(J1)%輸出圖像的直方圖J2=imadjust(A,00.7);%使用此函數(shù)，將圖像灰度通過線性變換映射到0255X0.7之間fi

25、gure,imshow(J2);%輸出圖像效果圖figure,imhist(J2)%輸出圖像的直方圖60、如何衡量圖像編碼壓縮方法的性能？常用的圖像壓縮技術(shù)指標有：(1)圖像熵與平均碼長；(2)圖像冗余度與編碼效率；(3)壓縮比；(4)客觀評價SNR；(5)主觀評價。圖像的主客觀兩種評價之間存在著密切的聯(lián)系。但一般來說，客觀評價高的主觀評價也高，因此在圖像編碼的質(zhì)量評價時，首先作客觀評價，以主觀評價為參考。63、若圖像上任意兩像素點的亮度電平值相等或者任意兩時刻同一位置上的像素的亮度電平值相等，能夠說明上述兩種情況下像素相關(guān)嗎？為什么？64、根據(jù)JPEG算法說明JPEG圖像顯示時會出現(xiàn)馬賽克現(xiàn)

26、象的原因。68、JPEG為什么要進行彩色空間轉(zhuǎn)換？69 、JPEG的量化表有何作用？70 、引起圖像退化的原因有哪些？71 、盲去卷積方法中，如何選擇一個合適的PSF值？72 、什么是閾值分割技術(shù)？該技術(shù)適用于什么場景下的圖像分割？73 、邊緣檢測的理論依據(jù)是什么？有哪些方法？各有什么特點？74 、基于圖像邊緣的算子分割技術(shù)的理論根據(jù)是什么？75 、什么是區(qū)域？什么是圖像分割？76 、什么是Hough變換？試述采用Hough變換檢測直線的原理。77 、如何表示圖像中一點的彩色值？顏色模型起什么作用？78 、色調(diào)、色飽和度和亮度的定義是什么？在表征圖像一點顏色時，各起什么作用？79 、為什么有時

27、需要將一種顏色數(shù)據(jù)表示形式轉(zhuǎn)換為另一種形式？如何由RGB數(shù)值計算HSV數(shù)值80 、什么是彩色的減性模型和加性模型？哪一種模型更適合用于顯示、圖片和打印場合？81 、哪個顏色空間最接近人的視覺系統(tǒng)的特點？82 、為什么在某些場合下要進行彩色量化？彩色圖像的量化的依據(jù)是什么？83 、抖動技術(shù)是如何利用只能顯示較少顏色的設備重現(xiàn)含有豐富色彩圖像的？84 、討論假彩色和偽彩色的差異。85 、討論彩色圖像增強與灰度圖像增強的關(guān)系。86 、數(shù)學形態(tài)學主要包括哪些研究內(nèi)容？87 、基于數(shù)學形態(tài)學的圖像處理有何特點？89、什么是圖像識別與理解？116、舉例說明直方圖均衡化的基本步驟。122、什么是直方圖均衡化

28、？125、 圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系？126、在彩色圖像處理中，常使用HSI模型，它適于做圖彳t處理的原因有：129、簡述直方圖均衡化的基本原理。130、當在白天進入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應一段時間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。131、說明一幅灰度圖像的直方圖分布與對比度之間的關(guān)系134、什么是圖像運算？具體包括哪些？135、圖像都有哪些特征？137、假彩色增強和偽彩色增強的區(qū)別是什么？139、闡述數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理相比都有哪些優(yōu)點。140、簡述數(shù)字圖像信息的特點。141、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)有哪幾部分組成？并說出各部分的作用。142、數(shù)字圖像處理主要應用在哪

29、些鄰域？分別舉例說明。144、簡述人的視覺過程。145、圖像可分為哪幾類？并闡述各類圖像的特點。146、圖像獲取包括哪些步驟？各個步驟又會影響圖像質(zhì)量的哪些參數(shù)？147、舉例說明差影法的用處。148、圖像基本運算可以分為哪幾類。149、有哪幾種常見的幾何變換？150、圖像旋轉(zhuǎn)會引起圖像失真嗎？為什么？151、二維傅立葉變換有哪些性質(zhì)？152、圖像處理中正變換的目的是什么？圖像變換主要用于哪些方面。153、圖像增強的目的是什么？它通常包含哪些技術(shù)？154、直接灰度變換增強技術(shù)通常包含哪些內(nèi)容？63.不能。像素的空間相關(guān)性和時間相關(guān)性是以空間和時間的相鄰性為基礎的。因此，圖像上任意兩像素點的亮度電

30、平值相等或者任意兩時刻同一位置上的像素的亮度電平值相等帶有偶然性，不能說明兩像素相關(guān)。69. 量化的目的是為了壓縮數(shù)據(jù)，同時也是圖像質(zhì)量下降的主要原因。所以設計合理的量化器十分重要。在保證圖像質(zhì)量的前提下，為了獲得較高的壓縮比，JPEG量化器利用人眼的空間視覺特性，相對于高頻成分對低頻成分采用較小的量化間隔和較少的比特數(shù)。又根據(jù)人眼對亮度信號比色度信號敏感的原理，對圖像的亮度分量和圖像的色差分量使用不同的量化表亮度量化表和色差量化表。量化表的元素即為量化間隔。對于CCIR601標準電視圖像，JPEG標準提供了最佳的亮度和色度量化表。根據(jù)不同的應用需要，用戶還可以設計或選擇其他的量化表。70.

31、造成圖像退化的原因很多，大致可分為以下幾個方面：（1）射線輻射、大氣湍流等造成的照片畸變。（2）模擬圖像數(shù)字化的過程中，由于會損失部分細節(jié)，造成圖像質(zhì)量下降。（3）鏡頭聚焦不準產(chǎn)生的散焦模糊。（4）成像系統(tǒng)中始終存在的噪聲干擾。（5）拍攝時，相機與景物之間的相對運動產(chǎn)生的運動模糊。（6）底片感光、圖像顯示時會造成記錄顯示失真。（7）成像系統(tǒng)的像差、非線性畸變、有限帶寬等造成的圖像失真。（8）攜帶遙感儀器的飛行器運動的不穩(wěn)定，以及地球自轉(zhuǎn)等因素引起的照片幾何失真。71. 對具有加性噪聲的模糊圖像作盲圖像復原的方法一般有兩種：直接測量法和間接估計法。MATLAB提供了DECONVBLIND函數(shù)進行

32、盲圖像復原。該函數(shù)采用最大似然算法對模糊圖像進行去卷積處理，返回去模糊的圖像和相應的點擴散函數(shù)PSF。72. 可用一個灰度級閾值T進行分割，分割出目標區(qū)域與背景區(qū)域，這種方法我們稱為灰度閾值分割方法。通常用于圖像中目標和背景具有不同的灰度集合：目標灰度集合與背景灰度集合。73. 邊緣檢測這是基于幅度不連續(xù)性進行的分割方法。通常采用差分、梯度、拉普拉斯算子及各種高通濾波處理方法對圖像進行邊緣檢測。74. 通過差分、梯度、拉普拉斯算子及各種高通濾波處理方法對圖像邊緣進行增強，然后再進行一次門限化的處理，便可以將邊緣增強的方法用于邊緣檢測，最后根據(jù)邊緣來進行圖像分割。75. 區(qū)域可以認為是圖像中具有

33、相互連通、一致屬性的像素集合，圖像分割就是指把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取出感興趣目標的技術(shù)。76. 霍夫變換的基本思想是點線的對偶性。圖像變換前在圖像空間，變換后在參數(shù)空間。在圖像空間中的直線上的每一個點都會映射到參數(shù)空間中的相同參數(shù)，所以只要找到這個參數(shù)就可以找到圖像空間中的直線。Hough變換就是根據(jù)這個原理檢測直線的。77. 圖像中一點的彩色值顏色三維空間中的一個點來表示，每個點有三個分量，不同的顏色空間各分量的含義不同。顏色模型規(guī)定了顏色的建立、描述和觀察方式。顏色模型都是建立在三維空間中的，所以與顏色空間密不可分。78. HSV模型由色度（H）,飽和度（S），亮度（V）三個分量組成

34、的，與人的視覺特性比較接近。HSV顏色模型用Munsell三維空間坐標系統(tǒng)表示。色調(diào)（H）表示顏色的種類，用角度來標定，用-180180或00360度量。色飽和度（S）表示顏色的深淺，在徑向方向上的用離開中心線的距離表示。用百分比來度量，從0%到完全飽和的100%。亮度（V）表示顏色的明亮程度，用垂直軸表示。也通常用百分比度量，從0%（黑）到100%（白）。79. 實際應用中常用的顏色空間很多，有RGB、HSV、HSI、YUV、YIQ等。目前常用的顏色空間可分為兩類，一類是面向硬設備的，比方說彩色顯示器、打印機等，另一類面向以彩色處理為目的的應用，面向硬設備的最常用的顏色空間是RGB顏色空間，

35、而面向顏色處理的最常用顏色空間是HSI顏色空間以及HSV顏色空間。針對不同的應用目的采用不同的彩色空間可能更合適，因此，有時需要將一種顏色數(shù)據(jù)表示形式轉(zhuǎn)換為另一種形式。80. 由三基色混配各種顏色通常有兩種方法：相加混色法和相減混色法。相加混色和相減混色的主要區(qū)別表現(xiàn)在以下三個方面：（1）相加混色是由發(fā)光體發(fā)出的光相加而產(chǎn)生的各種顏色，而相減混色是先有白色光，然后從中減去某些成份（吸收）得到各種顏色。（2）相加混色的三基色是紅、綠、藍，而相減混色的三基色是黃、青、品紅。也就是16說，相加混色的補色就是相減混色的基色。（3）相加混色和相減混色有不同的規(guī)律。彩色電視機顯示的顏色是通過相加混色產(chǎn)生的

36、。而彩色電影和幻燈片等與繪畫原料、打印機打印圖片等是通過相減混色產(chǎn)生各種顏色的。81. 在許多實用系統(tǒng)中，大量應用的是HSV模型，這個模型是由色度（H），飽和度（S），亮度（V）三個分量組成的，與人的視覺特性比較接近。該模型的重要性在于：一方面消除了亮度成分V在圖像中與顏色信息的聯(lián)系，另一方面色調(diào)H和飽和度S分量與人的視覺感受密切相關(guān)?；谌说囊曈X系統(tǒng)的顏色感覺特性，這些特征使HSV模型成為一個研究圖像處理的重要工具。82. 彩色空間的連續(xù)空間。如果對連續(xù)空間進行適當?shù)牧炕笤儆嬎?，則計算量要少得多。如在實際處理中，需要將HSV三個分量進行量化以減少特征值的數(shù)量。83. 抖動法是一種利用僅能重

37、現(xiàn)較少顏色種類的設備來顯示含有豐富色彩圖像的有效的方法。產(chǎn)生抖動圖像可以有多種方式，但是基本原理都是一樣的：采用能直接顯示其色彩的像素模式來替換那些其色彩不能直接顯示的像素。抖動技術(shù)利用了空間混色原理人的肉眼能將兩種不同顏色的相鄰像素融合成第三種顏色。84. 假彩色處理的對象是三基色描繪的自然圖像或同一景物的多光譜圖像。對自然圖像，假彩色的處理方法之一是將人們所關(guān)注的目標物映射為與原色不同的假彩色，即原有的彩色圖像變換成給定彩色分布的圖像。而偽彩色增強是將灰度或單一波段的圖像變換為彩色圖像，從而把人眼不能區(qū)分的微小的灰度差別顯示為明顯的色彩差異，更便于解譯和提取有用信息。彩色圖像中的彩色根據(jù)黑

38、白圖像的灰度級或其他圖像特征（如空間頻率成分）人為給定。85. 在真彩色增強中，盡管對R、G、B各分量（相當于三個灰度圖像）直接使用對灰度圖的增強方法可以增加圖像中可視細節(jié)亮度，但得到的增強圖像中的色調(diào)有可能完全沒有意義。這是因為在增強圖中對應同一個像素的R、G、B這三個分量都發(fā)生了變化，它們的相對數(shù)值與原來不同了，從而導致原圖像顏色的較大變化，且這種變化很難控制?；叶葓D像增強技術(shù)有助于研究彩色圖像增強技術(shù)，但彩色圖像增強特別需要注意增強后圖像的色調(diào)和色飽和度的滿意度。86. 數(shù)學態(tài)學圖像處理的基本思想是利用結(jié)構(gòu)元素作為“探針”在圖像中不斷移動，在此過程中收集圖像的信息、分析圖像各部分間的相互

39、關(guān)系，從而了解圖像的結(jié)構(gòu)特征。結(jié)構(gòu)元素的選擇十分重要，根據(jù)探測研究圖像的不同結(jié)構(gòu)特點，結(jié)構(gòu)元素可攜帶形態(tài)、大小、灰度、色度等信息。不同點的集合形成具有不同性質(zhì)的結(jié)構(gòu)元素。由于不同的結(jié)構(gòu)元素可以用來檢測圖像不同側(cè)面的特征，因此設計符合人的視覺特性的結(jié)構(gòu)元素是分析圖像的重要步驟。用形態(tài)學算子及其組合來進行圖像形狀和結(jié)構(gòu)的分析及處理，可以解決抑制噪聲、特征提取、邊緣檢測、形狀識別、紋理分析、圖像恢復與重建等方面的問題。87. 利用數(shù)學形態(tài)學進行圖像處理有其獨有的一些特性：88. 1）它反映的是一幅圖像中像素點間的邏輯關(guān)系，而不是簡單的數(shù)值關(guān)系。89. 2）它是一種非線性的圖像處理方法，并且具有不可逆

40、性。90. 3）它可以并行實現(xiàn)。91. 4）它可以用來描述和定義圖像的各種集合參數(shù)和特征。88 .圖像數(shù)字化：將一幅圖像以數(shù)字的形式表示。主要包括采樣和量化兩個過程。圖像增強：將一幅圖像中的有用信息進行增強，同時對其無用信息進行抑制，提高圖像的可觀察性。圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。圖像變換：通過數(shù)學映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時頻域等空間上進行分析。圖像識別與理解：通過對圖像中各種不同的物體特征進行定量化描述后，將其所期望獲得的目標物進行提取，并且對所提取的目標物進行一定的定量分析。89 .圖像識別與理解是指通過對圖像中各種不同的物體特征進行定量化描述后，將其所期望獲得的

41、目標物進行提取，并且對所提取的目標物進行一定的定量分析。比如要從一幅照片上確定是否包含某個犯罪分子的人臉信息，就需要先將照片上的人臉檢測出來，進而將檢測出來的人臉區(qū)域進行分析，確定其是否是該犯罪分子109 .圖像復原處理的關(guān)鍵是建立退化模型，原圖像f(x,y)是通過一個系統(tǒng)H及加入一來加性噪聲n(x,y)而退化成一幅圖像g(x,y)的，如下圖所示n(x,y)這樣圖像的退化過程的數(shù)學表達式可寫為：g(x,y)=Hf(x,y)+n(x,y)110 .圖像的無損壓縮是指壓縮后的數(shù)據(jù)進行重構(gòu)(或稱為還原，或稱為解壓縮)，重構(gòu)后的信息與原來的信息完全相同的壓縮編碼方式。無損壓縮用于要求重構(gòu)的信息與原始信

42、息完全一致的場合。常用的無損壓縮算法包含行程編碼、霍夫曼編碼等。119.偽彩色增強是對一幅灰度圖像經(jīng)過三種變換得到三幅圖像，進行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強則是對一幅彩色圖像進行處理得到與原圖象不同的彩色圖像；主要差異在于處理對象不同。相同點是利用人眼對彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點，將目標用人眼敏感的顏色表不。121.中值濾波是指將當前像元的窗口(或領域)中所有像元灰度由小到大進行排序，中間值作為當前像元的輸出值。特點：它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊。122 .將原圖象的直方圖通過變換函數(shù)修正為均勻的直

43、方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰度級具有均勻的概率分布，圖象看起來就更清晰了。123 .圖像增強目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。125 .區(qū)別：圖像銳化是用于增強邊緣，導致高頻分量增強，會使圖像清晰；圖像平滑用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。聯(lián)系：都屬于圖像增強，改善圖像

44、效果。126 .1、在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開的；2、色調(diào)與飽和度的概念與人的感知聯(lián)系緊密。129 .直方圖均衡化方法的基本思想是，對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進行縮減。從而達到清晰圖像的目的。因為灰度分布可在直方圖中描述，所以該圖像增強方法是基于圖像的灰度直方圖。130 .人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應范圍工作，它是利用改變其亮度適應級來完成亮度適應的。即所謂的亮度適應范圍。同整個亮度適應范圍相比，能同時鑒別的光強度級的總范圍很小。因此，白天進入黑暗劇場時，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應級，因此，需要適應一段時間，亮度適應級才能被改變。131 .

45、直方圖的峰值集中在低端，則圖象較暗，反之，圖象較亮。直方圖的峰值集中在某個區(qū)域，圖象昏暗，而圖象中物體和背景差別很大的圖象，其直方圖具有雙峰特性，總之直方圖分布越均勻，圖像對比度越好。134 .圖像的運算是指以像素點的幅度值為運算單元的圖像運算。這種運算包括點運算、代數(shù)運算和幾何運算。135 .幅度特征。在所有的圖像特征中最基本的是圖像的幅度特征?？梢栽谀骋幌袼攸c或其鄰域內(nèi)作出幅度的測量，可以直接從圖像像素的灰度值，或從某些線性、非線性變換后構(gòu)成新的圖像幅度的空間來求得各式各樣的圖像的幅度特征圖。直方圖特征。一幅數(shù)字圖像可以看作是一個二維隨機過程的一個樣本，可以用聯(lián)合概率分布來描述。通過對圖像的各像素幅度值可以設法估計出圖像的概率分布，從而形成圖像的直方圖特征。變換系數(shù)特征。由于圖像的二維變換得出的系數(shù)反映了二維變換后圖像在頻率域的分布情況，因此常常用二維的傅里葉變換作為一種圖像特征的提取方法。點和線條的特征。圖像中點的特