数字图像处理练习题

数字图像处理练习题3(总6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
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Lecture 16-17 作业
一. 判断题（每题１分。

T表示正确，F表示错误。

）
1. 在数字图像中，一个像素的邻域只有8领域。

（F）
2. 在空间域基于滤波器处理数字图像时，二维滤波器可以分解为多个一维滤波器，以提高计算效率（T）。

3. 彩色数字图像平滑处理无需考虑颜色模型。

（F）
二. 单项选择题（每题1分。

）
1. 能够实现数字图像平滑的处理方法（C）。

A. 线性点处理
B. 基于直方图的处理
C. 邻域处理
D. 非线性点处理
2. 最大值滤波器可用于检测数字图像中的像素点是（A）。

A. 最亮
B. 最暗
C. 中间亮度
D. 平均亮度
3. 最小值滤波器可用于检测数字图像中的像素点是（B）。

A. 最亮
B. 最暗
C. 中间亮度
D. 平均亮度
4. 阿拉法裁剪均值滤波器a-trimmed mean filter是（D）。

A. 中值median滤波器
B. 均值mean滤波器
C. 排序rank滤波器
D. 混合hybrid滤波器
三. 多项选择题（每题2分。

）
1. 在数字图像中，基于邻域处理的滤波器包括（ABCD）。

A. 可以是十字、方形等形状
B. 可以是3 X 3、5 X 5等不同尺寸
C. 可以有不同的权值
D. 可以采用中心为原点
四. 填空题（每题1分。

）
1. 若操作是在像素的某个邻域内进行的，即输出数字图像的像素值由对应的输入数字图像的像素值及其邻域像素值决定，则称其为邻域操作。

2. 在数学上，数字图像模糊处理相当于数字图像被平均或被积分。

五. 简答题（每题4分。

）
1. 在空间域进行数字图像排序滤波有哪些各有什么特点
排序滤波包括：中值滤波、中值滤波的线性组合、中值滤波的高阶组合、加权的中值滤波、迭代的中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、中点值滤波。

中值滤波，适合处理脉冲噪声，脉冲噪音长度要小于滤波器宽度的一半。

中值滤波的线性组合，取多个中值滤波器结果的线性加权值。

中值滤波的高阶组合，取多个中值滤波器结果的最大值。

加权的中值滤波，对像素值进行加权后再做中值滤波。

迭代的中值滤波，对数字图像进行多次中值滤波。

最大值滤波，用于提取最亮的像素。

最小值滤波，用于提取最暗的像素。

中点值滤波，用于提取最亮和最暗像素的平均值。

七. 算法题（每题5分。

）
1. 下图为一个5x5的数字图像，采用3x3中值滤波(Median Filter)，给出处理后结果，写出计算过程，边界像素不处理，设定为黑色。

边界像素不进行处理。

对其它像素，以某像素为中心小窗口内所有像素灰度按从小到大排序，取排序结果的中间值作为该像素的灰度值。

中心像素为第2行的第2列到4列
120 120 123 123 124 124 125 126 127
120 120 123 123 123 125126 127 128
123 123 123 123 125 125 126 127 128中心像素为第3行的第2列到4列
120 123 123 124 125 125 126 127 150
120 123 123 125 125 126 127 128 150
121 123 123 125 125 125 126 127 128
中心像素为第4行的第2列到4列
116 119 123 123 124 125 126 127 150
119 119 123 123 125 126 127 128 150
118 119 121 123 123 125 125 127 128
最终滤波结果：
2. 采用伪代码描述数字图像均值滤波mean filter的算法，滤波器宽度为2R+1。

输入：
待处理图像I I
均值滤波器的半径R
输出图像I O，与输入图像I I具有同样的宽度和高度
For y form R to H-1-R
{
For x form R to W-1-R
{
Sum=0
For v form -R to R
{
For u form -R to R
{
sum = sum + (x+u, y+v)
}
}
(x, y, int(sum*( (2R+1)*( 2R+1))))
}
}
3. 采用伪代码描述数字图像加权中值滤波weighted median filter的算法, 滤波器半径为R。

输入：
待处理图像I I
加权中值滤波器半径R
加权中值滤波器的系数矩阵Mask
输出图像I O，与输入图像I I具有同样的宽度和高度For y form R to H-1-R
{
For x form R to W-1-R
{
For v form -R to R
{
For u form -R to R
{
gray = (x+u, y+v)
For r from 0 to Mask(u+R, v+R)
{
(gray)
}
}
}
();
(x, y, int()/2))
}
}
4. 采用伪代码描述该表达式
所对应的数字图像（宽度M，高度N）线性邻域处理算法。

Input:
Image f(x,y)
Filter w
Output:
Image g(x,y)
Process:
sumW=0
for k = - b to b do
for j = - a to a do
sumW = sumW + w (j + a, k + b)
end for j
end for k
for y = b to N - b - 1 do
for x = a to M - a - 1 do
sum = 0
for k = - b to b do
for j = - a to a do
sum = sum + w (j + a, k + b)f(x + j, y + k)
end for j
end for k
g(x, y) = sum/sumW
end for x
end for y
八. 编程题（每空1分。

）
1. 下列Java源代码是实现数字图像3 x 3正方形中值滤波，填写横线处（15、17、18、24、29）遗漏的源代码。

1.
15 2*K+
17 =h-2
18 =w-2;
24 k++
29 ,P[K]
11。