数字图像处理期末复习
数字图像处理期末考试复习资料
《数字图像处理》复习指南选择题1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B ）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性（B ）A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A、RGBB、CMY 或 CMYKC、HSID、HSV4、采用模板[-1 1] T主要检测（A ）方向的边缘。
A.水平B.45 0C.垂直D.135 05、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C ）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时，（ C ）处理可以采用 RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8、B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（ B ）。
A.巴特沃斯高通滤波器 B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是（ B ）A.——对应B.多对一C. 一对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波12、一幅256*256的图像，若灰度级数为 16,则存储它所需的比特数是：（A ）A. 256KB.512KC. 1M C.2M13、一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0, 255],则该图象的信息量为：（D）18、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？ (DA 低通滤波B Laplace 微分C 邻域平均D 中值滤波 19、将图像“ name.tif”存储到文件中的命令(C )A 、 imread( ’ name.tif ’)B 、 loadC 、 imwrite( ’ name.tif ’ )20 . 计算机显示设备使用的颜色模型是( A )A. RGBB. HSVC. CMYD. 以上都 不对 21 .下列关于直方图的叙述错误的是 ( D )A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数C. 没有描述出像素的空间关系D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果 22 . 锐化滤波器的主要用途不包括 ( B) A. 突出图像中的细节增强被模糊了的细节B. 超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C. 图像识别中分割前的边缘提取D. 锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像23 .假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关 f(x,y)的傅里叶变换说法中不正确 (C )A. 在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B . 一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到 C. 图像频率域过滤可以通过卷积来实现 D. 傅里叶变换具有线性移不变性24. 列有关图像复原和图像增强的说法错误的是 (D )A. 与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似 估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现a. 0b.255 14 、下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化15、下列算法中属于点处理的是：(a.梯度锐化b.二值化c.6d.8D)c.傅立叶变换d.中值滤波 )c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：( C)a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波placian 增强17、设灰度图中每一个像素点由1 个字节表示，则可表示的灰度强度范围是B) A . 128 B. 256 C. 36 D. 96)D 、 imshow( ’25、下列哪一个模板可用于图像平滑 （A26、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器 (B)判别正确、错误1 .图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。
数字图像处理期末复习基本内容度最终版
第1章 数字图像处理的基本知识1.1 连续图像如何转换为数字图像？数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2当对模拟图像取样时不满足取样定律将出现什么现象？从取样图像中恢复原来的图像需要满足二维的香农取样定理，否则出现失真现象。
1.3图像处理的基础、最主要的任务是什么？图像处理的基础是数学，最主要的任务就是各种算法的设计和实现。
1.4 数字图像处理主要包括哪些研究内容？1）图像变换；2）图像增强；3）图像复原； 4）图像压缩编码；5）图像分割与特征提取。
1.5 数字图像研究的三大方面：提高视觉效果、特征提取和目标识别、编码和压缩数据。
1.6 计算下面图像的平均灰度值，写出计算下面图像平均灰度值的Matlab 程序245631536262⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦答：a=[2 4 5 6;3 1 5 3;6 2 6 2];average=mean2(a);运行结果，平均average=3.751.7 写出画大小为512512⨯的黑底（灰度值为0），中央有200200⨯大小白(灰度值为1)正方形图像的Matlab 程序。
答：x=zeros(512);x(256-100:256+99,256-100:256+99)=1;imshow(x)1.8 数字图像处理就是将图像转换为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。
第2章图像处理中的常用数学变换2.1 (教材51页)用Matlab编程做出如图2.37所示图像的二维离散余弦变换(a)(b)图2.37答：% DCTa=ones(64);a(29:36,29:36)=0; % 8*8% a(29:36,31:34)=0; % 4*8f=dct2(a);figure, imshow(a,'notruesize')figure,imshow(log(abs(f)+1),'notruesize')2.2 做出对灰度图像’lenagray.bmp’进行傅里叶变换，并把直流分量平移到中央的Matlab程序，并注明每个程序的作用。
图像处理期末考试整理
数字图像处理与计算机视觉复习Ace Nirvana整理第一章绪论1.1前言人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
听觉信息20％，视觉信息>60％，其他(如味觉、触觉、嗅觉) <20％，“百闻不如一见”。
医学领域：1895年X射线的发现。
1.2数字图像处理的起源数字图像处理的历史可追溯至二十世纪二十年代。
最早应用之一是在报纸业，当时，引入巴特兰电缆图片传输系统，图像第一次通过海底电缆横跨大西洋从伦敦送往纽约传送一幅图片。
第一台能够进行图像处理的大型计算机出现在20世纪60年代。
数字图像处理的起源可追溯至利用这些大型机开始的空间研究项目，可以说大型计算机与空间研究项目是数字图像处理发展的原动力。
计算机断层是一种处理方法，在这种处理中，一个检测器环围绕着一个物体(或病人)，一个X射线源，带有检测器的同心圆绕着物体旋转，X射线通过物体并由位于环上对面的相应的检测器收集起来，然后用特定的重建算法重建通过物体的“切片”的图像，这些切片组成了物体内部的再现图像。
计算机断层技术获得了1979年诺贝尔医学奖。
从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。
不久地将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。
1.3图像处理的应用意义（1）图像是人们从客观世界获取信息的重要来源人类是通过感觉器官从客观世界获取信息，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和触摸的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占60％～70％。
视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
其次是人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪，由此可见，图像信息对人类来说是十分重要的。
(完整word版)数字图像处理期末复习资料
1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类：静态图像，动态图像4）按时空分布分类：二维图像，三维图像3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解4数字图像处理方法：1）空域法2）变换域法5什么是数字图像的采样和量化？采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。
量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。
6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。
邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。
连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则第二章1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。
而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率,5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换？如果可以如何转换？二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，转换函数（23页6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？采样间隔是决定图像分辨率的主要参数1 FFT的基本思想是什么?？利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项，把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。
吉首大学【数字图像处理】期末复习资料】
第一章数字图像处理概论*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
*数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。
是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
*数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。
（计算机图像处理）图像处理：【图像输入——（图像处理<增强、复原、编码、压缩等>）——图像输出）图像识别：【图像输入——（图像预处理<增强、复原>）——（图像分割）——（特征提取）——（图像分类）——类别、识别结果】图像理解：【图像输入——（图像预处理）——（图像描述）——（图像分析和理解）——图像解释】第二章数字图像处理基础取样：图像空间坐标的数字化量化值太小出现伪轮廓！取样值太小出现棋盘格！量化：图像函数值（灰度值）的数字化存储一幅M×N的数字图像，需要的存储位数为：b = M × N × k 字节数为：B=b/8优先采用4邻接空间操作：单像素操作，领域操作！第三章图像变换领域与预定义的操作一起称为空间滤波器**直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。
*图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。
*直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。
*在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。
*若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。
均值：平均值灰度方差：对比度第四章**同态滤波(1)灰度级动态范围很大，即黑的部分很黑，白的部分很白，而我们感兴趣的图中的某一部分灰度级范围又很小，分不清物体的灰度层次和细节。
数字图像处理期末复习总结
第一节 数字图像处理概述/第二节 数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。
图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。
①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。
（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。
（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径）③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。
2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。
（24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。
①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。
在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。
在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。
②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。
饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。
在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。
③亮度：是颜色的相对明暗程度。
通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。
第三节 灰度直方图1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。
2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值）3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）；③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图相匹配或与特定函数形式的直方图相匹配。
数字图像处理期末复习
矩阵，称之为像素。
数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有
一个特定的位置和幅值。这些元素称为像素。它
的幅值（灰度）与落在这个狭小面积上的光强度
的平均值呈正比
12
期末总复习
《数字图像处理》方峻
图像分辨率
模拟图像数字化时，划分图像的像素密度，即每
产生与所受能量功率成正比的模拟电信号（或连
续电压信号）。
数字化器：经过采样和量化过程，将模拟电信号
转换成数字形式（或离散表示）。
判断：数字图像精度比模拟图像精度高（×）
判断：数字图像处理只是在通用计算机设备下进
行。（×）
判断：数字图像处理从理论上可在所有具有编程
能力的计算环境下进行。（√）
考公式。若计算题需要公式，我会在题干中给出。
因此不要死记公式，重在理解。
2
第一讲 绪论
3
期末总复习
《数字图像处理》方峻
标出红色的地方要特别注意，易考填
空、选择。但切勿只看红色部分。本
PPT中列出的所有内容都可能考
图像按其来源可分为：可见图像、不可见的物理
图像、数学函数图像
图像通用表达式 = (, )中， , 代表空间平面
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被反射，则
物体呈现白色（ × ）
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被等比例地
反射，则物体呈现白色（√）
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期末总复习
《数字图像处理》方峻
有可能考简答题和计算
题的地方，都会标注出
采样和量化的作用（简答题）: 来。但出填空、选择、
判断一般不标注
1. 采样（或叫取样）的作用：将物理上的连续图像
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。
（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
*图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
*对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；*幂律（伽马）变换 s=c*(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制*直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法*空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
数字图像处理期末复习(中文版)
第二章数字化过程对于M，N值和每个像素允许的离散灰度级数L的判定。
（书本P43~44,ppt1）○M,N必须取正整数○出于处理，存储和取样硬件的考虑，灰度级典型的取值是2的整数次幂，即L=2^k. 这里假设离散灰度级是等间隔的，并且是区间[0,L-1]内的整数。
数字b是存储数字图像所需的比特数，有b = M×N×k ，当M=N时，上式变为b=（N^2）*k . 当衣服图像有2^k 灰度级时，实际上通常称为该图像是k比特图像取样值是决定衣服图像控件分辨率的主要参数。
空间分辨率是突袭党中可辨别最小细节。
通常把大小为M*N，灰度为L级的数字图像称为控件分辨率为M*N像素，灰度级分辨率为L 级的数字图像。
比较不同空间分辨率的图像要保证同时他们的灰度分辨率相同。
（书本P44,ppt2）像素间的基本关系（书本P51~54,ppt3）相邻像素位于坐标（x,y）的一个像素p有4个水平和垂直的相邻像素，其坐标由下式给出：（x+1,y）(x-1,y) (x,y+1) (x,y-1)这个像素集称为N4（p）。
每个像素距（x,y）一个单位，如果(x,y)位于图像的便捷，则p的某个邻像素位于数字图像的外部。
P的4个对角的相邻像素有如下坐标：（x+1,y+1）(x+1,y-1) (x-1,y+1) (x-1,y-1)并用N D(p)表示。
与4个邻域点一起，这些点称为p的8领域，用N8（p）表示。
邻接性：定义V是用于定义邻接性的灰度值集合（Ⅰ）4邻接：如果q在N4（p）集中，则具有V中数值的两个像素p和q是4邻接。
（Ⅱ）8邻接：如果q在N8（p）集中，则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接。
（Ⅲ）m邻接/混合邻接：如果（Ⅰ）q在N4（p）中，或者（Ⅱ）q在N D(p)中且集合N4（p）∩N4（q）没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接。
☆混合邻接是8邻接的改进，其引入是为了消除采用8邻接常常发生的二义性。
数据图像处理期末复习
数据图像处理期末复习1.1数字图像处理及特点1、什么是数字图像？什么是数字图像处理？数字图像：数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像，它传递着物理世界事物状态的信息，是人类获取外界信息的主要途径。
数字图像处理：它指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，已提高图像的实用性，达到人们所要求的的预期结果。
2、图像处理的目的①提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。
②提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，便于计算机分析。
③对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。
3、数字图像的特点①处理信息量很大②数字图像处理占用的频带较宽③数字图像中各个像素相关性大1.2数字图像处理系统1、数字图像处理系统的组成（结构）数字图像处理系统由输入设备、输出设备、存储、处理组成。
图像输入设备将图像输入的模拟物理量转变为数字化的电信号，以供计算机处理。
图像输出设备则是将图像处理的中间结果或最后结果显示或打印记录。
图像处理计算机系统是以软件方式完成对图像的各种处理和识别，是数字图像处理系统的核心部分。
由于图像处理的信息量大，还必须有存储设备。
2、数字图像处理的优点①精度高②再现性好③通用性、灵活性强1.3数字图像处理的主要研究内容1、数字图像处理的主要研究内容①图像增强②图像编码③图像复原④图像分割⑤图像分类⑥图像重建1.4数字图像处理的应用和发展1、举例说明数字图像处理有哪些应用和发展？①航天和航空技术方面的应用②生物医学工程方面的应用③通信工程方面的应用④工业和工程方面的应用⑤军事、公安方面的应用⑥文化艺术方面的应用⑦其他方面的应用2、数字图像处理领域的发展方向①图像处理的发展向着高速率、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
②图像、图形结合朝着三维成像或多维成像的方向发展③结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域④在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如神经网络。
数字图像处理期末复习总结题库
数字图像处理知识总结1、基本概念解释（1）图像图像是对客观对象的一种相似性、生动性的一种描述或写真（2）数字图像数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像（3）数字图像处理学通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门学科（4）图像对比度与图像相对对比度图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像灰度反差的大小（图像中最大亮度与最小亮度之比）图像相对对比度是最大亮度与最小亮度之差同最小亮度之比（5）图像数字化图像数字化是将一幅画面转换成计算机能处理的形式——数字图像的过程（6）采样与量化将空间上连续的图像变换成离散的操作称为采样将像素灰度级转换成离散的整数值的过程叫量化（7）局部处理与点处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（8）特征向量与特征空间把从图像提取的m个特征量y1，y2,···，y m用m维的向量Y=[y1，y2,···，y m]表示称为特征向量由各特征构成的m维空间叫做特征空间（9）空间域图像通常称傅立叶变换前变量变化的空间为空间域（10）频率域图像通常称傅立叶变换后变量变化的空间为频率域（11）点处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（12）局部处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理（13）空间低通滤波空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
数字图像处理期末复习资料
空域内对图像进行平移运算（几何运算）图像平移变换式的矩阵形式为：P37close all;clear all;clc;%图像的平移运算Im = imread('meinv.jpg');if numel(size(Im)) > 2 %如果是彩色图像就转换为灰度图像Im = rgb2gray(Im);endIm = im2double(Im); %归一化处理subplot(1, 2, 1); imshow(Im); title('平移前的图像');[m, n] = size(Im); %获取图像大小res = zeros(m, n) + 255; %构造结果矩阵。
每个像素点默认初始化为0（黑色）delX = 50; %平移量XdelY = 50; %平移量Ymask = [1 0 delX; 0 1 delY; 0 0 1]; %平移的变换矩阵fori = 1 : mfor j = 1 : ntmp = [i; j; 1];tmp = mask * tmp; %矩阵乘法得到的结果是一个3行1列的数x = tmp(1, 1);y = tmp(2, 1);%判断变换后的位置是否越界if (x <= m) && (y <= n) && (x >= 1) && (y >= 1)res(x, y) = Im(i, j);endendendsubplot(1, 2, 2); imshow(res); title('平移后的图像');空域内对图像进行镜像运算（几何运算）%灰度图像clcclearimg = imread('meinv.jpg');%读取图像if ndims(img) == 3 %ndims(a)表示矩阵a的维数。
如果是彩色图像就转换为灰度图像img = rgb2gray(img); % 转换endsubplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');img = im2double(img);% 转换为double类型，使所有点在0-1之间[m, n] = size(img);%获取图像大小res1 = zeros(m, n) + 255;%构造结果矩阵，加255将图像初始化为白色，不加就是黑色res2 = zeros(m, n) + 255;fori = 1 : mfor j = 1 : nres1(i, n - j + 1) = img(i, j);%水平镜像res2(m - i + 1, j) = img(i, j);%垂直镜像endendsubplot(1, 3, 2); imshow(res1); title('水平镜像');subplot(1, 3, 3); imshow(res2); title('垂直镜像');imwrite(res1, 'hor.bmp');imwrite(res2, 'ver.bmp');%彩色图像clcclearimg = imread('meinv.jpg');%读取图像subplot(1, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');img = im2double(img);% 转换为double类型，使所有点在0-1之间[m, n, l] = size(img);%获取图像大小res1 = zeros(m, n, l) + 255;%构造结果矩阵，加255将图像初始化为白色，不加就是黑色res2 = zeros(m, n, l) + 255;fori = 1 : mfor j = 1 : nfor k = 1 : lres1(i, n - j + 1, k) = img(i, j, k);%水平镜像res2(m - i + 1, j, k) = img(i, j, k);%垂直镜像endendendsubplot(1, 3, 2); imshow(res1); title('水平镜像');subplot(1, 3, 3); imshow(res2); title('垂直镜像');imwrite(res1, 'hor.bmp');imwrite(res2, 'ver.bmp');空域内使用指定的模板对灰度图像进行平滑处理[1]%均值滤波clcclose all;clearimg = imread('meinv.jpg');if numel(size(img)) > 2 %如果是彩色图像就转换为灰度图像img = rgb2gray(img);endfigure;imshow(img);img = double(img);%n是模板大小(即n×n)n = 3;a(1 : n, 1 : n) = 1; %a即n×n模板,元素全是1[height, width] = size(img); %输入图像是[height,width]的,且hight>n,width>nx1 = double(img);x2 = x1;fori = 1 : height - n + 1for j = 1 : width - n + 1c = x1(i :i + (n - 1), j : j + (n - 1)) .* a; %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘s = sum(sum(c)); %求c矩阵中各元素之和x2(i + (n - 1) / 2,j + (n - 1) / 2) = s / (n * n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中心位置的元素endend%未被赋值的元素取原值pha = uint8(x2);figure; imshow(pha);[2]%中值滤波（最大值滤波、最小值滤波）clcclose all;clearimg = imread('meinv.jpg');if numel(size(img)) > 2 %如果是彩色图像就转换为灰度图像img = rgb2gray(img);endfigure;imshow(img);img = double(img);%n是模板大小(即n×n)n = 3;a(1 : n, 1 : n) = 1; %a即n×n模板,元素全是1[height, width] = size(img); %输入图像是[height,width]的,且hight>n,width>nx1 = double(img);x2 = x1;fori = 1 : height - n + 1for j = 1 : width - n + 1c = x1(i : i + (n - 1),j : j + (n - 1)); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)e = c(1, :); %是c矩阵的第一行for u = 2 : ne = [e, c(u, :)]; %将c矩阵变为一个行矩阵end%mm=median(e);%mm是中值（mm=max(e)是最大值，mm = min(e)是最小值）mm = min(e);x2(i + (n - 1) / 2,j + (n - 1) / 2) = mm; %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素endend%未被赋值的元素取原值pha = uint8(x2);figure; imshow(pha);彩色图像平滑处理（均值滤波）close all;clearclcimg = imread('meinv.jpg');if (numel(size(img)) < 3)disp('请输入彩色图像');elsesubplot(2, 3, 1); imshow(img); title('原始图像');img = imnoise(img, 'gaussian');%g=imnoise(f，‘gaussian’，m，var)是将均值为m，方差为var的高斯噪声加到图像f上。
【数字图像处理】期末复习资料及期末模拟试卷(含答案)doc
Digital Image Processing Examination1. Fourier Transform problem.1） F or an image given by the function f(x,y)=(x+y)3 where x,y are continuous varibales; evaluatef(x,y)δ(x-1,y-2) and f(x,y)* δ(x-1,y-2),where δ is the Dorac Delta function.2） F or the optical imaging system shoen below,consisting of an image scaling and two forwardFourier transforms show that the output image is a scale and inverted replica of the original3) three binary images (with value 1 on black areas and value 0 elsewhere) are shown below. Sketch the continuous 2D FT of these images(don’t do this mathematically, try to use instead the convolution theorem and knowledge of FTs of common functions)2. The rate distortion function of a zero memory Gaussian source of arbitary mean and variance σ2 with respect to the mean-square error criterion is⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤=2220log 21)(σσσD D for D D Ra) Plot this functionb) What is D max c) If a distortion of no mor than 75% of the source’s variance is allowed, what is the maximumcompression that can be achieved?3. The PDF of an image is given by Pr(r) as shown below. Find the transform toconvert the image's PDF to Pr(z). Assume continuity, and find the transform in terms of r and z. Explain the transformation.4. A certain inspection application gathers black & white images of parts as they travel along a con-veyor belt. It is necessary to sort the parts into two categories: parts with holes and parts with-out holes. An example of an image that might be taken by the inspection camera is shown at the right. Propose a method to identify and locate the objects of each category in the image so that they can be picked up by a robotic system and placed in different bins. Assume that the imaging system knows where each image pixel is located on the conveyor belt at every point in time.Provide an annotated flow chart of the algorithm you propose.5.In a given application, an averaging mask is applied to input images to reduce noise and then aLaplacian mask is applied to enhance small details. Would mathematics predict that the result should be the same if the order of the operations were reversed? What practical issues would be encountered in computer implementation?Digital Image Processing Examination1. A preprocessing step in an application of microscopy is concerned with the issue ofisolating individual round particles from similar particles that overlap in groups of two or more.Assuming that all particles are of the same size, propose a morphological algorithm that will produce an image that contains only the isolated (non-overlapping) particles that are not in contact with the boundary of the image.2. An image represented by a continuous function f(x, y) is w = 2 cm wide and h = 3 cm high. The imageis to be converted to an array of pixels by a scanner whose response is zero above 80 lines/centimeter in both the horizontal and vertical directions. The discrete image is represented by an array ˆf(n, m) where n and m take on integer values, 0 ~ n ~ N - 1, 0~ m ~ M-1.(a)Determine suitable values for N and M.(b)Assume that ˆf(n, m) = f(na, mb). Determine the values of a and b.(c)Determine constants A, B, C, D, E such that the DFT of fˆ can be expressed as)(00) ,() , (EvmDuniBnCmemnfAvu F+-==∑∑=(d)Find numbers (P1, P2) such that F(u + jP1, v + kP2) = F(u, v) for any integers j, k, u, v.3. The arithmetic decoding process is the reverse of the encoding procedure. Decode the message 0.23355 given the coding model.4. The gradient of a function f (x) is defined as⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=∇y f x f G G f y xComputationally, the first derivative is implemented by calculating the difference between adjacent pixels.(a) Is the following a linear operator?2122⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∇y f x f f (b) State how would you implement the above operator using differences between pixels.(c) A Sobel operator uses two masks, Hx and Hy to process an image. Explain why are two masksneeded and what do they measure?(d)Write down the masks Hx and Hy, and identify them in the followingfigures:5. The three images shown were blurred using square averaging masks of sizes n=23, 25 , and 45, respectively. The vertical bars on the left lower part of (a) and (c) are blurred, but a clear separation exists between them. However, the bars have merged in image (b), in spite of the fact that the mask that produced this image is significantly smaller than the mask that produced image (c). explain this.Digital Image Processing Examination1. An image array f(m, n) of size M1 × N1 is to be convolved with a filter array h(m, n) of size M2 × N2 to produce a new image array g(m, n).1)Write a pseudo code program that describes a method to compute g(m, n) throughthe use of Fourier transforms. The result should be the same size as would beachieved with direct convolution.2)Modify the algorithm so that it does the correlation f ~ h rather than theconvolution.2. You have the job of designing an algorithm that will count the number of objects with holes and the number of objects without holes in images of the kind shown here. Assume that the images are binary with 0 corresponding to black and 1 correspondingto white. The imaging system is of low quality and produces images that are corrupted with salt and pepper noise.The objects do not overlap or touch, but may be close to each other in any direction.They may be of any shape or size. The algorithm should not be confused by the salt and pepper noise, and should not count noise pixels as objects.Write a pseudo-code description of your algorithm. You may also include a block diagram and other information to make it understandable to a programmer. State any assumptions you make, such as: “Objects must contain at least 50 pixels.”least 50 pixels.”3. Suppose that an image has the gray-level probability density functions shown. Here, p 1(z) corresponds to objects and p 2(z) corresponds to the background. Assume that p 1=p 2 and find the optimal threshold between object and back ground pixels.4. The Sobel operator computes the following quantity at each location (x, y) in an image array, A:Gx[j,k]=(A[j+1,k+1]+2A[j+1,k]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j-1,k]+A[j-1,k-1]) Gy[j,k]=(A[j-1,k-1]+2A[j,k-1]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j,k+1]+A[j+1,k+1]) G[j,k] = |Gx[j,k]| + |Gy[j,k]|The position of A[j, k] is column j and row k of the array.The operation is implemented as the convolution of the image array A with two masks, Mx and My followed by the magnitude operation.1) Write a 3 × 3 array for each mask, Mx and My.2) What mathematical operation on an image array is approximated by the Sobeloperator? Show how the Sobel operator is related to the mathematical operation.5. Answer the following questions about morphological image processing.(a) Shown below are two tables with expressions that relate to binary morphological image processing. Associate each expression in the left table with one from the right table.(b) A well-known morphological algorithm uses the following iteration with a structuring element B.(1) Initialize X[p] = 1 for some pixel A p ∈(2) A B X Y )(⊕=(3) If X Y ≠ then set X = Y and repeat (2)An original set A is shown in (A) and an initial pixel p 2 A is shown in (B). The result after one iteration of the algorithm with structuring element⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=010111010Bis shown in (C). Fill in the result of the next two iterations by marking theappropriate pixels for the set Y in (D) and (E). In frame (F) show the result for Y that would be reached after a large number of iterations.Digital Image Processing Examination1. Consider the edge model depicted below. Sketch the gradient and Laplacian of the signal. It is not needed to compute exact numerical values in your answer. Plot of approximate shapes of the responses will be sufficient.2. The white bars in the test pattern shown are 7pixels wide and 210 pixels high. The separation between bars is 17 pixels. What would this image look like after application of .1) A 3*3 arithmetic mean filter?2) A 7*7 median filter.3) A 9*9 contraharmonic mean filter with Q=13. The video coding system introduced in the class utilizes several major components –inter-frame motion estimation, motion compensated prediction, DCT, Huffman coding,and quantization.(a)When an encoded signal can be used to reconstruct the exact value of theoriginal signal, we say the encoding method is lossless; otherwise, it’s calledlossy. A lossy coding technique introduces distortion to the signal.Which component in the above video coding system is lossy?(b)The motion compensation process in the encoder generates a motion vectorand prediction errors for each image block in the video signal. Suppose duringthe transmission of the encoded video stream, one motion vector is lost (e.g.,due to the network erasure error). What will be the visual effects of suchtransmission errors on the decoded image sequence?4.Consider a black-and-white image consisting of round and rectangular objects, as shown in the image below. Assume the sizes of the objects are fixed and known. We also know that the width and length of the rectangles are larger than the diameter of the circles. None of the rectangles are tilted. In general, the objects may overlap with each other.Design a morphological operation based system to automatically detect all the instances of the rounds objects that overlap with rectangular objects.5. An image A, represented by an N × M array of bytes, has a uniform brightnesshistogram. It is desired transform A into an image B in a way that produces a triangular brightness histogram2550,36240][≤≤=k k MNk h bDescribe a process that will accomplish the transformation. If possible, derive an equation for the transformation function. At a minimum, sketch the transformation function and indicate how you would use it in a program to compute the array B.模拟试卷一1.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。
数字图像处理期末复习题1
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为_像素。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是__从图像到非图像的一种表示__，如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是__从图像到图像的处理__，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，_图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二、简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
2. 什么是图像识别与理解？3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4. 简述数字图像处理的至少4种应用。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
解答:1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
数字图像处理期末重点复习
1.欧氏距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的欧氏距离定义为：D e(p,q)=（x−u）2+（y−u）212。
2.街区距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D4p，q=x−u+y−v。
3.棋盘距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D8p，q=man（x−u，y−v）。
4.灰度数字图像有什么特点？答：灰度数字图像的特点是只有灰度（亮度）属性，没有彩色属性。
对于灰度级为L的图像，起灰度取值范围为[0，L-1].5.一副200×300的二值图像、16灰度级图像和256灰度级图像分别需要多少存储空间？答：由于存储一副M×N的灰度级为L 的数字图像所需的位数为：M ×N×L，其中L=2k。
二值图像，16灰度级图像和256灰度级图像的k值分别为1、4和8，也即存储一个像素需要的位数分别为1位、4位和8位。
所以，一副200×300的二值图像所需的存储空间为200×300×1/8=7.5kB；一副200×300的16灰度级图像所需的存储空间为200×300×4/8=30kB；一副200×300的256灰度级的图像所需的存储空间为200×300×8/8=60kB。
6.简述采样数变化对图像视觉效果的影响。
答：在对某景物的连续图像进行均匀采样时，在空间分辨率（这里指线对宽度）不变的情况下，采样数越少，即采样密度越低，得到的数字图像阵列M×N越小，也即数字图像尺寸就越小。
反之，采样数越多，即采样密度越高，得到的数字图像阵列M×N 越大，也即数字图像的尺寸就越大。
7.简述灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响。
答：灰度级分辨率是指在灰度级别克分辨的最小变化。
灰度级别越大，也即图像的灰度级分辨率越高，景物图像总共反映其亮度的细节就越丰富，图像质量也就越高。
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遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像图像采样灰度量化像素数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。
基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。
像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。
图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。
灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元二、填空题：1、光学图像是一个连续的光密度函数。
2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。
3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。
只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。
数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。
4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。
5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。
设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。
6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。
三、不定项选择题：(单项或多项选择)1、数字图像的________。
①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的2、采样是对图像________。
①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化3、量化是对图像________。
①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。
4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。
①32个②64个③128个④256个5、数字图像的优点包括________。
①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失③空间坐标和灰度是连续的6、BSQ是数字图像的________。
①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③像元、波段交叉记录格式。
四、问答题：1、怎样才能将光学影像变成数字影像？2、模数变换的两个过程：采样和量化，分别是什么含义？3、什么是空间分辨率、光谱（波谱）分辨率、时间分辨率？4、通用的遥感数据存储格式有哪三种？辐射校正一、名词解释：1、辐射误差：2、辐射校正：辐射校正针对各种干扰因素进行校正，使得遥感图像尽可能地反映并且只反映地物目标的差异二、填空题：1、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿＿＿。
2、辐射校正包括三部分的内容：＿＿＿、＿＿＿和＿＿＿。
3、传感器所能接收的太阳光包括＿＿＿、被大气散射辐射的太阳光在地表的反射辐射、＿＿＿三部分。
4、大气散射校正主要有三种方法：（1）＿＿＿（2）＿＿＿（3）＿＿＿。
5、在可见光波段，大气的影响主要表现为＿＿＿；在近红外，大气的影响主要表现为＿＿＿。
6、大气的散射与辐射光波长有密切的关系，对短波长的散射比长波长的散射要＿＿＿得多。
7、为了尽量减少＿＿＿和＿＿＿引起的辐射误差，遥感卫星大多设计在同一个地方时间通过当地上空，但由于季节的变化和地理经纬度的变化，两者的变化是不可避免的。
三、问答题：1、辐射误差产生的主要原因有哪些?1.传感器本身的性能引起的辐射误差2.大气的散射和吸收引起的辐射误差3.地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差2、因大气辐射引起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些?➢基于辐射传输方程的大气校正➢基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正➢利用特殊波段进行大气校正3、太阳高度和地形校正的目的是什么？几何校正一、填空题：1、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。
k阶多项式控制点的最少数目为＿＿＿。
2、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要＿＿个控制点，二次项最少项需要＿＿个控制点，三次项最少需要＿＿＿个控制点。
二、不定项选择题：(单项或多项选择)1、通过多项式进行几何校正时，需要在待校正图像与参考图像之间选择同名控制点，其选取原则包括________。
①易于识别并且不随时间变化的点，如道路交叉点、河流拐弯处、水域的边界、机场等②特征变化大的地区应多选些③图像边缘部分要选取控制点，以避免外推④同名控制点要在图像上均匀分布2、多项式纠正用一次项时必须有＿＿＿。
①1个控制点②2个控制点③3个控制点④4个控制点3、多项式纠正用二次项时必须有＿＿＿。
①3个控制点②4个控制点③5个控制点④6个控制点4、多项式纠正用一次项可以改正图像的＿＿＿。
①线性变形误差②非线性变形误差③前两者四、问答题：1、说明遥感图像几何变形误差的主要来源。
2、试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤。
3、几何校正中常用的灰度重采样方法有哪三种？图像增强一、名词解释：灰度直方图线性拉伸平滑锐化滤波高通滤波低通滤波植被指数伪彩色合成真彩色合成假彩色合成密度分割法直方图均衡化二、填空题：1、低通滤波是使_______受到抑制而让________顺利通过，从而实现图像平滑。
2、高通滤波是使_______受到抑制而让________顺利通过，从而实现边缘增强。
3、空间滤波是以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域中的邻域处理方法，主要包括_______和_______。
采用的计算方法是_______运算。
4、平滑的作用是，图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点（“噪声”），采用平滑的方法减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。
具体方法有_______和_______。
5、在IHS色彩空间中，颜色的性质由＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿来描述。
6、HIS中的H指＿＿＿＿＿＿＿，I指＿＿＿＿＿＿＿，S指＿＿＿＿＿＿＿＿＿。
7、伪彩色合成是把________灰度图像中的________按特定的________变换成彩色，然后进行彩色图像显示的方法，主要通过________方法来实现8、假彩色合成与伪彩色不同之处在于，假彩色合成使用的数据是________。
9、密度分割法是对单波段遥感图像按________分级，对每级赋予________，使之变为一幅彩色图像。
10、图像拉伸处理主要包括________、________和________11、拉伸是最基本的图像处理方法，主要用来________12、如果拉伸函数是非线性的，即为非线性拉伸。
常用的非线性函数有________、________、________、________等。
13、下图a为一幅原始图像，图b为该图像的离散傅立叶频谱。
在图b中可以看到图像的＿＿＿能量都集中在中心部分，而＿＿＿能量集中在四周，这样就便于以后对频谱进行各种处理（如滤波、降噪等）。
（a）原始图像（b）离散傅立叶频谱14、在空间域图像中，线性的地物为＿＿＿成份，大块面状的地物为＿＿＿成分。
15、傅立叶变换的基本流程：＿＿＿－＿＿＿－＿＿＿。
16、常用的滤波器有＿＿＿、＿＿＿、＿＿＿、＿＿＿、用户定义几种。
17、缨帽变换旋转坐标空间，但旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向，而是指到另外的方向，这些方向与地物有密切的关系，特别是与＿＿＿和＿＿＿有关。
18、在对MSS遥感数据进行研究时，采用K-T变换后提取的前三个分量是：＿＿＿、＿＿＿和＿＿＿。
在TM数据的研究中，第三分量可定义为＿＿＿。
19、根据地物光谱反射率的差异作＿＿＿可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数。
20、归一化植被指数中用到的是＿＿＿波段和＿＿＿波段，公式为＿＿＿。
21、遥感图像处理系统中还经常会采用HIS模型，＿＿＿、＿＿＿、＿＿＿称为色彩的三要素。
22、常用的植被指数有：＿＿＿、＿＿＿、＿＿＿、＿＿＿。
三、不定项选择题：(单项或多项选择)1、以下属于局部处理的操作的是_______。
①灰度线性变换②二值化③傅里叶变换④中值滤波2、图像与灰度直方图间的对应关系是_______。
①一一对应②多对一③一对多④都不对3、以下不属于图像运算的有_______。
①差值运算②比值运算③植被指数④密度分割4、假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。
以下情况均是图像对比度较小，图像质量较差的反映。
1）峰值偏向亮度坐标轴左侧，则图像_______。
2）峰值偏向坐标轴右侧，则图像_______。
3）峰值提升过陡、过窄，则图像的_______。
①偏暗②偏亮③亮度值过于集中5、为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。
锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像。
几种常用的锐化算子包括_______。
①罗伯特梯度②Sobel梯度③Laplacian算子④Prewitt梯度6、计算植被指数（如NDVI）主要使用以下哪些波段_______。
①紫外波段②绿光波段③红光波段④近红外波段7、图像增强的目的______。
①消除图像中存在的失真②改善目视判读效果四、问答题：1、图像增强的主要目的是什么？包含的主要内容有哪些？2、图像锐化处理有几种方法？3、图像平滑处理有几种方法？4、常用的低通和高通滤波器有哪些？5、伪彩色增强与假彩色增强有何区别？6、请举出2种常用的植被指数，并说明如何计算?7、设计一个线性变换函数，使得亮度值0～15图像拉伸为0～30，写出灰度变换方程。
8、设计一个线性变换函数，使得线性变换前图像亮度范围xa为a1～a2，变换后图像亮度范围xb为b1～b2，变换关系是直线，写出灰度变换方程。
9、下图为一个3*3的图像窗口，1）试问经过中值滤波后，该窗口中心像元的值，并写出计算过程。
2）采用均值滤波后，该窗口中心像元的值，请写出滤波模板与计算过程。
10、下图为数字图像，请用梯度法计算边缘增强后得到的新数字图像，采用的模板为110 10t⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦，21100t-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦。
为了能对图像的最后一行和最后一列也进行正常处理，可以通过复制最后一行一列的办法，先将图像扩展为6*6的图像再进行梯度计算。
11、设一幅图像由10行和10。
通过直方图均衡化操作对图像进行灰度拉伸，请给出原始灰度级与直方图均衡化后灰度级之间的变换关系，以及直方图均衡化后的图像直方图。
图像分类一、名词解释：监督分类非监督分类特征空间训练区二、填空题：1、根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，遥感图像的计算机分类方法包括_______分类和_______分类。
2、非监督分类有多种方法，其中，＿＿＿方法和＿＿＿方法是效果较好、使用最多的两种方法。
3、监督分类的基本过程是：首先根据已知的样本类别和类别的先验知识确定＿＿＿，计算＿＿＿，然后将未知类别的样本值代入＿＿＿，依据＿＿＿对该样本所属的类别进行判定。