數(shù)字圖像處理習(xí)題2012

數(shù)字圖像處理習(xí)題集1圖像的概念及分類；“圖”是物體透射或者反射光的分布；“像”是人的視覺系統(tǒng)接收?qǐng)D的信息而在大腦中形成的印象或認(rèn)識(shí)。圖像通常是所表示對(duì)象信息的濃縮或概括，因此，“一幅圖像是關(guān)于目標(biāo)的一個(gè)不完全、不精確但恰當(dāng)?shù)谋硎尽！眻D像是用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼而產(chǎn)生視知覺的實(shí)體。學(xué)科定義：給定條件下被攝目標(biāo)電磁波性質(zhì)（反射、輻射、透射）的一種表現(xiàn)形式。廣義上：圖像是對(duì)所表示物體的信息描述。圖像分類二值圖像：圖像中只能取值為0或1。灰度圖像:單色圖像，只包含亮度信息。彩色圖像：3波段單色圖像，每波段代表不同顏色，通常為紅色、綠色、藍(lán)色。2說明圖像技術(shù)的層次，并敘述各層次的主要研究內(nèi)容；圖像技術(shù)之圖像處理（DigitalImageProcessing）利用計(jì)算機(jī)把原始圖像（或圖像信息）處理成期望圖像（或圖像信息）的過程。圖像處理是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。傳統(tǒng)的一維信號(hào)處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。著重考慮圖像之間的變換，主要是對(duì)圖像信息進(jìn)行加工得到滿足人的視覺心理或應(yīng)用需求行為的圖像，為自動(dòng)識(shí)別和理解打下基礎(chǔ)。是一個(gè)從圖像到圖像的過程。圖像技術(shù)之圖像分析圖像分析要求對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測和測量，以獲得它們的客觀信息，從而幫助我們建立對(duì)圖像的描述。比如從圖像上提取目標(biāo)的邊緣和輪廓信息，并進(jìn)行細(xì)化、連接和矢量跟蹤以表達(dá)和測量目標(biāo)。是一個(gè)從圖像到數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)可以是對(duì)目標(biāo)特征測量的結(jié)果，或是基于測量的符號(hào)表示，它們描述了圖像中目標(biāo)的某些特點(diǎn)和性質(zhì)。圖像分析和圖像處理關(guān)系密切，兩者有一定程度的交叉，但是又有所不同。圖像處理側(cè)重于信號(hào)處理方面的研究，比如圖像對(duì)比度的調(diào)節(jié)、圖像編碼、去噪以及各種濾波的研究。圖像分析更側(cè)重點(diǎn)在于研究圖像的內(nèi)容，包括但不局限于使用圖像處理的各種技術(shù)，它更傾向于對(duì)圖像內(nèi)容的分析、解釋、和識(shí)別。圖像技術(shù)之圖像理解圖像理解：以圖像為對(duì)象，知識(shí)為核心，研究圖像中有什么目標(biāo)、目標(biāo)之間的相互關(guān)系、圖像是什么場景以及如何應(yīng)用場景的一門技術(shù)。是在圖像分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究圖像中的目標(biāo)及其相互之間的聯(lián)系并做出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)原來客觀場景的解釋，從而可以指導(dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)。圖像理解屬于數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容之一，屬于高層操作。圖像理解所操作的對(duì)象是從描述中抽象出來的符號(hào)，其處理過程和方法與人類的思維推理有許多相似之處。包括圖像匹配、圖像解釋與知識(shí)推理等。3簡述圖像處理的主要目的及主要處理技術(shù)；數(shù)字圖像處理目的改善圖像質(zhì)量增強(qiáng)圖像定位精度提高信息傳輸效率減少圖像信息存貯容量建立圖像信息庫1.圖像增強(qiáng)（ImageEnhancement）2.圖像復(fù)原(ImageRestoration)3、幾何處理(GeometricOperation)4、圖像壓縮與編碼(ImageCompressionandCoding)5、圖像重建(ImageReconstruction)6、圖像分割(ImageSegmentation)7、圖像描述(ImageDescription)8、圖像匹配(ImageMatching)4敘述數(shù)字圖像采樣及量化的概念，什么是圖像的空間分辨率及灰度分辨率，并說明空間分辨率及灰度分辨率的大小對(duì)圖像質(zhì)量的影響；采樣(Sampling)完成圖像空間坐標(biāo)的離散化,即把連續(xù)圖像變成離散點(diǎn)的集合。量化(Quantification)圖像像元灰度值的離散取值過程。敘述灰度、顏色、色度、亮度、飽和度、層次、對(duì)比度、清晰度等基本概念。敘述像素、鄰域等基本概念。敘述BMP格式圖像的文件存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。說明數(shù)字圖像每行所占字節(jié)數(shù)與圖像寬度的關(guān)系；簡述直方圖的概念；以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)繪制出該圖像的灰度直方圖。235767446576337765244734455665123562敘述灰度直方圖的性質(zhì)及作用。請(qǐng)編寫一段C語言程序，用于計(jì)算數(shù)字圖像的直方圖；請(qǐng)說明有那些常用的圖像點(diǎn)運(yùn)算算法。請(qǐng)說明對(duì)圖像進(jìn)行閾值變換有何應(yīng)用；常用的線性變換有哪些種類；列舉代數(shù)運(yùn)算的種類及各種代數(shù)運(yùn)算的主要應(yīng)用。說明圖像加、減運(yùn)算有哪些應(yīng)用；以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)將該圖像縮小為原圖的2/3。235467446776337765245354455665123562以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)采用雙線性差值法將該圖像放大為原圖的3倍。235446337以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別給出該圖像的水平、垂直、對(duì)角鏡像的圖像數(shù)據(jù)。235446337圖像的仿射變換公式如下，請(qǐng)分別用該公式的形式表示出圖像平移、鏡像、旋轉(zhuǎn)等的運(yùn)算公式。敘述常用的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，以及他們的優(yōu)缺點(diǎn)。以下為一幅4位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別采用基本線性增強(qiáng)及統(tǒng)計(jì)量增強(qiáng)算法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算。23546774465766337765524765444556615512356221235622以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)對(duì)該幅圖像進(jìn)行直方圖均衡化，給出均衡化的計(jì)算過程及計(jì)算結(jié)果。2352677446376633776552467544455665512356221235622簡述圖像噪聲的概念及基本類型。說明抑制圖像噪聲的主要方法，并敘述各種濾波方法的特性與效果。簡述高斯濾波器的主要特性。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別采用鄰域平均（3×3鄰域）、閾值平均（3×3鄰域、閾值取3）、中值濾波（3×3鄰域）等方法對(duì)該幅圖像進(jìn)行濾波，給出濾波運(yùn)算過程及計(jì)算結(jié)果。2356677446706633776552430344451665512356221235622簡述圖像銳化的概念及用途。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)計(jì)算該幅圖像的梯度圖像，給出計(jì)算公式及計(jì)算結(jié)果。235767446776337765246764455665123562以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別用水平及垂直一階微分算子、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子對(duì)該幅圖像進(jìn)行銳化運(yùn)算，給出計(jì)算公式及計(jì)算結(jié)果。235667446476337765243074455665123562簡述圖像分割的概念、作用及策略。說明圖像分割的主要方法。采用閾值分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，請(qǐng)列舉3種以上的確定最佳閾值的方法；說明Hough變換的主要原理。請(qǐng)敘述邊緣跟蹤算法的主要步驟，并采用邊緣跟蹤算法對(duì)如下的邊緣圖像進(jìn)行邊緣跟蹤，將跟蹤結(jié)果填入表中。11111111111111邊緣點(diǎn)編號(hào)起始方向?qū)嶋H邊緣方向邊緣點(diǎn)坐標(biāo)是否結(jié)束點(diǎn)敘述圖像描述的概念及對(duì)描繪子的特性要求。敘述像素間鄰接、連通、距離等概念。請(qǐng)畫圖說明四鏈碼及八鏈碼的定義。請(qǐng)分別給出以下二值化邊緣圖像的原鏈碼、歸一化鏈碼、差分碼、歸一化的差分碼，并說明各類鏈碼的基本特點(diǎn)。000000000000000011000001010001000100100010001110有以下3個(gè)邊緣像素點(diǎn)，P1（2，3）、P1（34，32）、P1（87，89）請(qǐng)采用最小均方差擬合方法對(duì)該三點(diǎn)擬合一條直線，給出擬合計(jì)算過程及計(jì)算結(jié)果。請(qǐng)給出數(shù)字圖像中區(qū)域面積、曲線長度和區(qū)域周長、區(qū)域圓形度、區(qū)域的外接矩形、區(qū)域偏心率等的概念或計(jì)算公式。請(qǐng)給出數(shù)字圖像中心矩的計(jì)算公式并解釋公式中各符號(hào)的含義。請(qǐng)敘述膨脹、腐蝕等的基本概念，并畫圖表示其運(yùn)算過程。請(qǐng)對(duì)以下圖像采用給出的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行膨脹和腐蝕。結(jié)構(gòu)元素請(qǐng)畫圖表示開運(yùn)算及閉運(yùn)算的運(yùn)算過程。請(qǐng)說明二值圖像形態(tài)學(xué)變換的主要作用。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)合理的結(jié)構(gòu)元素對(duì)如下的數(shù)字圖像進(jìn)行邊緣提取，給出提取結(jié)果。111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111以下為一幅灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)采用給出的結(jié)構(gòu)元素對(duì)其進(jìn)行膨脹及腐蝕運(yùn)算。1520102017161510371016210872116150結(jié)構(gòu)元素：123321456什么是圖像退化、什么是圖像復(fù)原？圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)由什么異同點(diǎn)？說明逆濾波法復(fù)原圖像的基本原理及步驟。逆濾波法復(fù)原圖像的缺陷及解決方法