數(shù)字圖像處理-期末考試及答案(三篇)

PAGEPAGE1《數(shù)字圖像處理》試卷答案（2009級(jí)）名詞解釋(每題4分，共20分)1．灰度直方圖：灰度直方圖（histogram）是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖象中具有每種灰度級(jí)的象素的個(gè)數(shù)，反映圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。它是多種空間域處理技術(shù)的基礎(chǔ)。直方圖操作能夠有效用于圖像增強(qiáng)；提供有用的圖像統(tǒng)計(jì)資料，其在軟件中易于計(jì)算，適用于商用硬件設(shè)備。灰度直方圖性質(zhì)：1）表征了圖像的一維信息。只反映圖像中像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)）而未反映像素所在位置。2）與圖像之間的關(guān)系是多對(duì)一的映射關(guān)系。一幅圖像唯一確定出與之對(duì)應(yīng)的直方圖，但不同圖像可能有相同的直方圖。3）子圖直方圖之和為整圖的直方圖。2．線性移不變系統(tǒng)：一個(gè)系統(tǒng)，如果滿足線性疊加原理，則稱為線性系統(tǒng)，用數(shù)學(xué)語言可作如下描述：對(duì)于，若T[a+b]=aT[]+bT[]=a+b(2.15)則系統(tǒng)T[·]是線性的。這里，、分別是系統(tǒng)輸入，、分別是系統(tǒng)輸出。T[·]表示系統(tǒng)變換，描述了輸入輸出序列關(guān)系，反映出系統(tǒng)特征。對(duì)T[·]加上不同的約束條件，可定義不同的系統(tǒng)。一個(gè)系統(tǒng)，如果系統(tǒng)特征T[·]不受輸入序列移位（序列到來的早晚）的影響，則系統(tǒng)稱為移不變系統(tǒng)。由于很多情況下序號(hào)對(duì)應(yīng)于時(shí)間的順序，這時(shí)也把“移不變”說成是“時(shí)不變”。用數(shù)學(xué)式表示：對(duì)于y(n)=T[x(n)]若y(n-)=T[x(n-)](2.16)則系統(tǒng)是移不變的。既滿足線性，又滿足移不變條件的系統(tǒng)是線性移不變系統(tǒng)。這是一種最常用、也最容易理論分析的系統(tǒng)。這里約定：此后如不加說明，所說的系統(tǒng)均指線性移不變/時(shí)不變系統(tǒng)，簡稱LSI/LTI系統(tǒng)。3．圖像分割：為后續(xù)工作有效進(jìn)行而將圖像劃分為若干個(gè)有意義的區(qū)域的技術(shù)稱為圖像分割(ImageSegmentation)而目前廣為人們所接受的是通過集合所進(jìn)行的定義：令集合R代表整個(gè)圖像區(qū)域，對(duì)R的圖像分割可以看做是將R分成N個(gè)滿足以下條件的非空子集R1，R2，R3，…，RN；（1）在分割結(jié)果中，每個(gè)區(qū)域的像素有著相同的特性（2）在分割結(jié)果中，不同子區(qū)域具有不同的特性，并且它們沒有公共特性（3）分割的所有子區(qū)域的并集就是原來的圖像（4）各個(gè)子集是連通的區(qū)域4．?dāng)?shù)字圖像處理：數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過程。一般來講,對(duì)圖像進(jìn)行處理(或加工、分析)的主要目的有三個(gè)方面:(1)提高圖像的視感質(zhì)量,如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換,增強(qiáng)、抑制某些成分,對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換等,以改善圖像的質(zhì)量。(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,這些被提取的特征或信息往往為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識(shí)別或計(jì)算機(jī)視覺的預(yù)處理。提取的特征可以包括很多方面,如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。(3)圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮,以便于圖像的存儲(chǔ)和傳輸。5．像素的鄰域：鄰域是指一個(gè)像元（x，y）的鄰近（周圍）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q為任意整數(shù)。像素的四鄰域像素p(x,y)的4-鄰域是:(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)。簡答題(每題6分，共30分)1．什么是正交變換？用于圖像處理的正交變換有哪些？各有何作用？。在圖像處理中，圖像變換主要目的是將圖像的能量盡量集中在少量系數(shù)上，從而最大限度地去除原始圖像數(shù)據(jù)中的相關(guān)性！正交變換有去除相關(guān)性和能量集中的性質(zhì)。變換編碼不是直接對(duì)空域圖像信號(hào)編碼，而是首先將空域圖像信號(hào)映射變換到另一個(gè)正交矢量空間(變換域或頻域)，產(chǎn)生一批變換系數(shù)，然后對(duì)這些變換系數(shù)，進(jìn)行編碼處理。變換編碼不是直接對(duì)空域圖像信號(hào)編碼，而是首先將空域圖像信號(hào)映射變換到另一個(gè)正交矢量空間(變換域或頻域)，產(chǎn)生一批變換系數(shù)，然后對(duì)這些變換系數(shù)，進(jìn)行編碼處理。數(shù)字圖像信號(hào)經(jīng)過正交變換為什么能夠壓縮數(shù)據(jù)量呢？先讓我們看一個(gè)最簡單的時(shí)域三角函數(shù)的例子，當(dāng)t從－∞到＋∞改變時(shí)，是一個(gè)正弦波。假如將其變換到頻域表示，只需幅值A(chǔ)和頻率f兩個(gè)參數(shù)就足夠了，可見在時(shí)域描述，數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性大，數(shù)據(jù)冗余度大；而轉(zhuǎn)換到頻域描述，數(shù)據(jù)相關(guān)性大大減少，數(shù)據(jù)冗余量減少，參數(shù)獨(dú)立，數(shù)據(jù)量減少。變換編碼技術(shù)已有近30年的歷史，技術(shù)上比較成熟，理論也比較完備，廣泛應(yīng)用于各種圖像數(shù)據(jù)壓縮，諸如單色圖像、彩色圖像、靜止圖像、運(yùn)動(dòng)圖像，以及多媒體計(jì)算機(jī)技術(shù)中的電視幀內(nèi)圖像壓縮和幀間圖像壓縮等。正交變換的種類很多，如傅立葉（Fouries）變換、沃爾什（Walsh）變換、哈爾（Haar）變換、斜（slant）變換、余弦變換、正弦變換、K-L（Karhunen-Loeve）變換等。 2．舉例說明直方圖均衡化的基本步驟。直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖象轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個(gè)灰度級(jí)上都具有相同的象素點(diǎn)數(shù)的過程。

直方圖均衡化變換：設(shè)灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數(shù)，它將輸入圖象Ii(x，y)轉(zhuǎn)換為輸出圖象Io(x，y)，輸入圖象的直方圖為Hi(r)，輸出圖象的直方圖為Ho(s)，則根據(jù)直方圖的含義，經(jīng)過灰度變換后對(duì)應(yīng)的小面積元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr

直方圖修正的例子

假設(shè)有一幅圖像，共有64(64個(gè)象素，8個(gè)灰度級(jí)，進(jìn)行直方圖均衡化處理。

根據(jù)公式可得：

s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00

由于這里只取8個(gè)等間距的灰度級(jí)，變換后的s值也只能選擇最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值。因此，根據(jù)上述計(jì)算值可近似地選?。?/p>

S0≈1／7，s1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，

s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。

可見，新圖像將只有5個(gè)不同的灰度等級(jí)，于是我們可以重新定義其符號(hào)：

S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。

因?yàn)橛蓃O=0經(jīng)變換映射到sO=1／7，所以有n0=790個(gè)象素取sO這個(gè)灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1023個(gè)象素取s1這一灰度值；依次類推，有850個(gè)象素取s2=5／7這一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7這一灰度值，所以有656+329=985個(gè)象素都取這一灰度值；同理，有245+122+81=448個(gè)象素都取s4=1這一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方圖。3．圖像編碼壓縮方法有哪幾類？列舉出幾個(gè)有損和無損的壓縮方法。畫出編解碼的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。圖像壓縮可以是有損數(shù)據(jù)壓縮也可以是無損數(shù)據(jù)壓縮。對(duì)于如繪制的技術(shù)圖、圖表或者漫畫優(yōu)先使用無損壓縮，這是因?yàn)橛袚p壓縮方法，尤其是在低的位速條件下將會(huì)帶來壓縮失真。如醫(yī)療圖像或者用于存檔的掃描圖像等這些有價(jià)值的內(nèi)容的壓縮也盡量選擇無損壓縮方法。有損方法非常適合于自然的圖像，例如一些應(yīng)用中圖像的微小損失是可以接受的（有時(shí)是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。無損圖像壓縮方法有：行程長度編碼熵編碼法如LZW這樣的自適應(yīng)字典算法有損壓縮方法有：將色彩空間化減到圖像中常用的顏色。所選擇的顏色定義在壓縮圖像頭的調(diào)色板中，圖像中的每個(gè)像素都用調(diào)色板中顏色索引表示。這種方法可以與抖動(dòng)(en:dithering)一起使用以模糊顏色邊界。色度抽樣，這利用了人眼對(duì)于亮度變化的敏感性遠(yuǎn)大于顏色變化，這樣就可以將圖像中的顏色信息減少一半甚至更多。變換編碼，這是最常用的方法。首先使用如離散余弦變換（DCT）或者小波變換這樣的傅立葉相關(guān)變換，然后進(jìn)行量化和用熵編碼法壓縮。分形壓縮（en:Fractalcompression）。4．簡述數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用？近年來，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理方面得到了日益廣泛的應(yīng)用。下面主要就數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在邊緣檢測、圖像分割、圖像細(xì)化以及噪聲濾除等方面的應(yīng)用做簡要介紹。（1）邊緣檢測邊緣檢測是大多數(shù)圖像處理必不可少的一步，提供了物體形狀的重要信息。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算用于邊緣檢測，存在著結(jié)構(gòu)元素單一的問題。它對(duì)與結(jié)構(gòu)元素同方向的邊緣敏感，而與其不同方向的邊緣（或噪聲）會(huì)被平滑掉，即邊緣的方向可以由結(jié)構(gòu)元素的形狀確定。但如果采用對(duì)稱的結(jié)構(gòu)元素，又會(huì)減弱對(duì)圖像邊緣的方向敏感性。所以在邊緣檢測中，可以考慮用多方位的形態(tài)結(jié)構(gòu)元素，運(yùn)用不同的結(jié)構(gòu)元素的邏輯組合檢測出不同方向的邊緣。（2）圖像分割基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割算法是利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換，把復(fù)雜目標(biāo)X分割成一系列互不相交的簡單子集X1，X2，…，XN。對(duì)目標(biāo)X的分割過程可按下面的方法完成：首先求出X的最大內(nèi)接“圓”X1，然后將X1從X中減去，再求X-X1的最大內(nèi)接“圓”X2，…，依此類推，直到最后得到的集合為空集為止。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)用于圖像分割的缺點(diǎn)是對(duì)邊界噪聲敏感。為了改善這一問題，劉志敏等人提出了基于圖像最大內(nèi)切圓的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)形狀描述圖像分割算法和基于目標(biāo)最小閉包結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)形狀描述圖像分割算法，并使用該算法對(duì)二值圖像進(jìn)行了分割，取得了較好的效果。（3）形態(tài)骨架提取形態(tài)骨架描述了物體的形狀和方向信息。它具有平移不變性、逆擴(kuò)張性和等冪性等性質(zhì)，是一種有效的形狀描述方法。二值圖像A的形態(tài)骨架可以通過選定合適的結(jié)構(gòu)元素B，對(duì)A進(jìn)行連續(xù)腐蝕和開啟運(yùn)算來求取，形態(tài)骨架函數(shù)完整簡潔地表達(dá)了形態(tài)骨架的所有信息，因此，根據(jù)形態(tài)骨架函數(shù)的模式匹配能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同形狀物體的識(shí)別。算法具有位移不變性，因而使識(shí)別更具穩(wěn)健性。（4）噪聲濾除對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行濾除是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作。將開啟和閉合運(yùn)算結(jié)合起來可構(gòu)成形態(tài)學(xué)噪聲濾除器。濾除噪聲就是進(jìn)行形態(tài)學(xué)平滑。實(shí)際中常用開啟運(yùn)算消除與結(jié)構(gòu)元素相比尺寸較小的亮細(xì)節(jié)，而保持圖像整體灰度值和大的亮區(qū)域基本不變；用閉合運(yùn)算消除與結(jié)構(gòu)元素相比尺寸較小的暗細(xì)節(jié)，而保持圖像整體灰度值和大的暗區(qū)域基本不變。將這兩種操作綜合起來可達(dá)到濾除亮區(qū)和暗區(qū)中各類噪聲的效果。同樣的，結(jié)構(gòu)元素的選取也是個(gè)重要問題。5．略解答題(共50分)1．。2．答

均值濾波可以去除突然變化的點(diǎn)噪聲，從而濾除一定的噪聲，但其代價(jià)是圖像有一定程度的模糊；中值濾波容易去除孤立的點(diǎn)、線噪聲，同時(shí)保持圖像的邊緣。

均值濾波：

中值濾波：3．4．略5．略2007級(jí)數(shù)字圖像處理期末考試試題一、單項(xiàng)選擇題（每小題1分，共10分）(

d)1.一幅灰度級(jí)均勻分布的圖象，其灰度范圍在[0，255]，則該圖象的信息量為：

a.0

b.255

c.6

d.8(

b)2.圖象與灰度直方圖間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是：

a.一一對(duì)應(yīng)

b.多對(duì)一

c.一對(duì)多

d.都不對(duì)(

d)3.下列算法中屬于局部處理的是：

a.灰度線性變換b.二值化

c.傅立葉變換

d.中值濾波(

b)4.下列算法中屬于點(diǎn)處理的是：

a.梯度銳化

b.二值化

c.傅立葉變換

d.中值濾波(

d)5.一曲線的方向鏈碼為12345，則曲線的長度為a.5

b.4

c.5.83

d.6.24(

c)6.下列算法中屬于圖象平滑處理的是：

a.梯度銳化

b.直方圖均衡

c.中值濾波

d.Laplacian增強(qiáng)(

b)7.下列圖象邊緣檢測算子中抗噪性能最好的是：

a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d.Laplacian算子(

c)8.采用模板［-1

1］主要檢測____方向的邊緣。a.水平b.45°

c.垂直d.135°(

d)9.二值圖象中分支點(diǎn)的連接數(shù)為：a.0

b.1

c.2

d.3(

a)10.對(duì)一幅100′100像元的圖象，若每像元用８bit表示其灰度值，經(jīng)霍夫曼編碼后壓縮圖象的數(shù)據(jù)量為40000bit，則圖象的壓縮比為：a.2:1b.3:1

c.4:1d.1:2二、填空題（每空1分，共15分）1.圖像銳化除了在空間域進(jìn)行外，也可在

頻率域進(jìn)行。2.圖像處理中常用的兩種鄰域是

4-鄰域和

8-鄰域

。3.直方圖修正法包括

直方圖均衡和

直方圖規(guī)定化

兩種方法。4.常用的灰度內(nèi)插法有

最近鄰元法、

雙線性內(nèi)插法和

（雙）三次內(nèi)插法。5.多年來建立了許多紋理分析法，這些方法大體可分為

統(tǒng)計(jì)分析法和結(jié)構(gòu)分析法兩大類。6.低通濾波法是使

高頻成分受到抑制而讓

低頻成分順利通過，從而實(shí)現(xiàn)圖像平滑。7.檢測邊緣的Sobel算子對(duì)應(yīng)的模板形式為

和

。

7.（不分先后）-1-2-1

-101000

-202121

-1018.一般來說，采樣間距越大，圖象數(shù)據(jù)量

少，質(zhì)量

差；反之亦然。三、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.數(shù)字圖像是將一幅畫面在空間上分割成離散的點(diǎn)（或像元），各點(diǎn)（或像元）的灰度值經(jīng)量化用離散的整數(shù)來表示，形成計(jì)算機(jī)能處理的形式。2.圖像銳化是增強(qiáng)圖象的邊緣或輪廓。3.從圖象灰度為i的像元出發(fā)，沿某一方向θ、距離為d的像元灰度為j同時(shí)出現(xiàn)的概率P(i,j,θ,d)，這樣構(gòu)成的矩陣稱灰度共生矩陣。4.細(xì)化是提取線寬為一個(gè)像元大小的中心線的操作。5.無失真編碼是指壓縮圖象經(jīng)解壓可以恢復(fù)原圖象，沒有任何信息損失的編碼技術(shù)。四、判斷改錯(cuò)題（每小題2分，共10分）(

√)1.灰度直方圖能反映一幅圖像各灰度級(jí)像元占圖像的面積比。(

×

)2.直方圖均衡是一種點(diǎn)運(yùn)算，圖像的二值化則是一種局部運(yùn)算。改正：直方圖均衡是一種點(diǎn)運(yùn)算，圖像的二值化也是一種點(diǎn)運(yùn)算。

或：直方圖均衡是一種點(diǎn)運(yùn)算，圖像的二值化不是一種局部運(yùn)算。(

×)3.有選擇保邊緣平滑法可用于邊緣增強(qiáng)。改正：有選擇保邊緣平滑法不可用于邊緣增強(qiáng)。

或：有選擇保邊緣平滑法用于圖象平滑（或去噪）。(

√)4.共點(diǎn)直線群的Hough變換是一條正弦曲線。(

√)5.邊緣檢測是將邊緣像元標(biāo)識(shí)出來的一種圖像分割技術(shù)。五、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述線性位移不變系統(tǒng)逆濾波恢復(fù)圖像原理。答：設(shè)退化圖象為g(x,g)，其傅立葉變換為G(u,v),若已知逆濾波器為1/H(u,v)則對(duì)G(u,v)作逆濾波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)

（2分）對(duì)上式作逆傅立葉變換得逆濾波恢復(fù)圖象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]

以上就是逆濾波恢復(fù)圖象的原理。

（2分）若存在噪聲，為避免H(u,v)=0,可采用兩種方法處理。（0.5分）H(u,v)=0時(shí),人為設(shè)置1/H(u,v)的值；②使1/H(u,v)具有低同性質(zhì)。即

H-1(u,v)=1/H(u,v)

當(dāng)D≤D0

H-1(u,v)=0

當(dāng)D>D0

(0.5分)

2.圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系？答：圖象銳化是用于增強(qiáng)邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強(qiáng)，會(huì)使圖象清晰；（2分）

圖象平滑用于去噪，對(duì)圖象高頻分量即圖象邊緣會(huì)有影響。（2分）

都屬于圖象增強(qiáng)，改善圖象效果。（1分）

3.偽彩色增強(qiáng)與假彩色增強(qiáng)有何異同點(diǎn)？答：偽彩色增強(qiáng)是對(duì)一幅灰度圖象經(jīng)過三種變換得到三幅圖象，進(jìn)行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強(qiáng)則是對(duì)一幅彩色圖像進(jìn)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(duì)象不同。（4）相同點(diǎn)是利用人眼對(duì)彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點(diǎn)，將目標(biāo)用人眼敏感的顏色表示。（1分）4.梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對(duì)應(yīng)的模板分別為

-1

-11

1

1

1-41

1

（梯度算子）

（Laplacian算子）

（2分）梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測邊緣，且都對(duì)噪聲敏感。（1分）

六、計(jì)算題（共30分，每小題分標(biāo)在小題后）1.對(duì)數(shù)字圖像f(i,j)(圖象1)進(jìn)行以下處理，要求：1)計(jì)算圖像f(i,j)的信息量。（10分）

2)按下式進(jìn)行二值化，計(jì)算二值化圖象的歐拉數(shù)。(10分）

0132132105762576160616312675356532272616265023521232124231231201解：1)統(tǒng)計(jì)圖象1各灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率結(jié)果為p(0)=5/64?0.078；p(1)=12/64?0.188;

p(2)=16/64=0.25;

p(3)=9/64?0.141p(4)=1/64?0.016;P(5)=7/64?0.109;

p(6)=10/64?0.156;

p(7)=4/64?0.063(4分，每個(gè)1分)信息量為

?2.75(bit)

（寫出表達(dá)式3分；結(jié)果正確3分）

2）對(duì)于二值化圖象，

若采用4-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為4，孔數(shù)為1，歐拉數(shù)為4-1=3；

（5分）

若采用8-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為2，孔數(shù)為2，歐拉數(shù)為2-2=0；（5分）2.計(jì)算圖像2在Δx=1,Δy=0度的灰度共生矩陣。(10分)解：圖像2在Δx=1,Δy=0度的灰度共生矩陣為1/12

1/24

1/24

1/121/24

0

1/12

1/121/24

1/12

1/12

1/121/12

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0姓名:班級(jí)：姓名:班級(jí)：學(xué)號(hào)：考試形式（開、閉卷）：閉卷答題時(shí)間：120（分鐘）本卷面成績占課程成績80%題號(hào)一二三四五六七八卷面總分平時(shí)成績課程總成績分?jǐn)?shù)得分一、填空題（每題1分，共15分）1、列舉數(shù)字圖像處理的三個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)、天文學(xué)、軍事2、存儲(chǔ)一幅大小為，256個(gè)灰度級(jí)的圖像，需要8Mbit。3、亮度鑒別實(shí)驗(yàn)表明，韋伯比越大，則亮度鑒別能力越差。4、直方圖均衡化適用于增強(qiáng)直方圖呈尖峰分布的圖像。5、依據(jù)圖像的保真度，圖像壓縮可分為無損壓縮和有損壓縮6、圖像壓縮是建立在圖像存在編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余三種冗余基礎(chǔ)上。7、對(duì)于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是色調(diào)、飽和度亮度。遵守考試紀(jì)律注意行為規(guī)范8、對(duì)于拉普拉斯算子運(yùn)算過程中圖像出現(xiàn)負(fù)值的情況，寫出一種標(biāo)定方法：遵守考試紀(jì)律注意行為規(guī)范得分二、選擇題（每題2分，共20分）1、采用冪次變換進(jìn)行灰度變換時(shí)，當(dāng)冪次取大于1時(shí)，該變換是針對(duì)如下哪一類圖像進(jìn)行增強(qiáng)。（B）A圖像整體偏暗B圖像整體偏亮C圖像細(xì)節(jié)淹沒在暗背景中D圖像同時(shí)存在過亮和過暗背景2、圖像灰度方差說明了圖像哪一個(gè)屬性。（B）A平均灰度B圖像對(duì)比度C圖像整體亮度D圖像細(xì)節(jié)3、計(jì)算機(jī)顯示器主要采用哪一種彩色模型（A）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV教研室主任簽字：第1頁（共7頁）教研室主任簽字：第1頁（共7頁）4、采用模板［-11］T主要檢測（A）方向的邊緣。A.水平B.45°C.垂直D.135°5、下列算法中屬于圖象銳化處理的是：(C)A.低通濾波B.加權(quán)平均法C.高通濾波D.中值濾波6、維納濾波器通常用于（C）A、去噪B、減小圖像動(dòng)態(tài)范圍C、復(fù)原圖像D、平滑圖像7、彩色圖像增強(qiáng)時(shí)，C處理可以采用RGB彩色模型。A.直方圖均衡化B.同態(tài)濾波C.加權(quán)均值濾波D.中值濾波8、__B__濾波器在對(duì)圖像復(fù)原過程中需要計(jì)算噪聲功率譜和圖像功率譜。A.逆濾波B.維納濾波C.約束最小二乘濾波D.同態(tài)濾波9、高通濾波后的圖像通常較暗，為改善這種情況，將高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)加上一常數(shù)量以便引入一些低頻分量。這樣的濾波器叫B。A.巴特沃斯高通濾波器B.高頻提升濾波器C.高頻加強(qiáng)濾波器D.理想高通濾波器10、圖象與灰度直方圖間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是B__A.一一對(duì)應(yīng)B.多對(duì)一C.一對(duì)多D.都不得分三、判斷題（每題1分，共10分）1、馬赫帶效應(yīng)是指圖像不同灰度級(jí)條帶之間在灰度交界處存在的毛邊現(xiàn)象。（√）2、高斯低通濾波器在選擇小的截止頻率時(shí)存在振鈴效應(yīng)和模糊現(xiàn)象。（×）3、均值平滑濾波器可用于銳化圖像邊緣。（×）4、高頻加強(qiáng)濾波器可以有效增強(qiáng)圖像邊緣和灰度平滑區(qū)的對(duì)比度。（√）5、圖像取反操作適用于增強(qiáng)圖像主體灰度偏亮的圖像。（×）6、彩色圖像增強(qiáng)時(shí)采用RGB模型進(jìn)行直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的基礎(chǔ)上對(duì)圖像的亮度進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)。（×）7、變換編碼常用于有損壓縮。（√）8、同態(tài)濾波器可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)范圍壓縮和對(duì)比度增強(qiáng)。（√）9、拉普拉斯算子可用于圖像的平滑處理。（×）10、當(dāng)計(jì)算機(jī)顯示器顯示的顏色偏藍(lán)時(shí)，提高紅色和綠色分量可以對(duì)顏色進(jìn)行校正。（√）第2頁（共7頁）第2頁（共7頁）得分四、簡答題（每題5分，共20分）1、逆濾波時(shí)，為什么在圖像存在噪聲時(shí)，不能采用全濾波？試采用逆濾波原理說明，并給出正確的處理方法。復(fù)原由退化函數(shù)退化的圖像最直接的方法是直接逆濾波。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖像的傅立葉變換來計(jì)算原始圖像的傅立葉變換。由上式可以看到，即使我們知道退化函數(shù)，也可能無法準(zhǔn)確復(fù)原未退化的圖像。因?yàn)樵肼暿且粋€(gè)隨機(jī)函數(shù)，其傅氏變換未知。當(dāng)退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定的值。一種解決該問題的方法實(shí)現(xiàn)值濾波的頻率時(shí)期接近原點(diǎn)值。2、當(dāng)在白天進(jìn)入一個(gè)黑暗劇場時(shí)，在能看清并找到空座位時(shí)需要適應(yīng)一段時(shí)間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。答：人的視覺絕對(duì)不能同時(shí)在整個(gè)亮度適應(yīng)范圍工作，它是利用改變其亮度適應(yīng)級(jí)來完成亮度適應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)范圍。同整個(gè)亮度適應(yīng)范圍相比，能同時(shí)鑒別的光強(qiáng)度級(jí)的總范圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場時(shí)，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應(yīng)級(jí)，因此，需要適應(yīng)一段時(shí)間，亮度適應(yīng)級(jí)才能被改變。第3頁（共7頁）第3頁（共7頁）3、簡述梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對(duì)應(yīng)的模板分別為-1-11111-411（梯度算子）（Laplacian算子）（2分）梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測邊緣，且都對(duì)噪聲敏感。（1分）4、將高頻加強(qiáng)和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和對(duì)比度增強(qiáng)的有效方法。上述兩個(gè)操作的先后順序?qū)Y(jié)果有影響嗎？為什么？答：有影響，應(yīng)先進(jìn)行高頻加強(qiáng)，再進(jìn)行直方圖均衡化。高頻加強(qiáng)是針對(duì)通過高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺鑒別能力提高。再通過直方圖均衡化將圖像的窄帶動(dòng)態(tài)范圍變?yōu)閷拵?dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到提高對(duì)比度的效果。若先進(jìn)行直方圖均衡化，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，對(duì)于圖像亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)的兩極現(xiàn)象時(shí)，例如多數(shù)像素主要分布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素存在于極亮區(qū)域時(shí)，先直方圖均衡化會(huì)導(dǎo)致圖像被漂白，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的對(duì)比度較差。第4頁（共7頁）第4頁（共7頁）得分五、問答題（共35分）1、設(shè)一幅圖像有如圖所示直方圖，對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化，寫出均衡化過程，并畫出均衡化后的直方圖。若在原圖像一行上連續(xù)8個(gè)像素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、6、7，則均衡后，他們的灰度值為多少？（15分）答：①，k=0，1，…7，用累積分布函數(shù)（CDF）作為變換函數(shù)T[r]處理時(shí)，均衡化的結(jié)果使動(dòng)態(tài)范圍增大。r0=00.1740.1741/7s0=1/70.174r1=1/70.0880.2622/7r2=2/70.0860.3482/7s1=2/70.174r3=3/70.080.4283/7r4=4/70.0680.4963/7s2=3/70.148r5=5/70.0580.5544/7r6=6/70.0620.6164/7s3=4/70.120r7=10.38411s4=10.384②均衡化后的直