【数字图像处理】概念和原理题

合集下载

数字图像处理北民大试题

1.什么是数字图像？答：在空间坐标x,y处的值f(x,y)表示亮度或灰度，f(x,y)在空间上是离散的，在幅值上也离散的。

经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。

2.什么是数字图像处理？答：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。

如：放大、缩小、转置、增强、边界分割......3.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量_少__，质量_差；反之亦然。

4.什么是采样和量化？答：对图像在空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，幅值数字化被称为灰度级量化。

5.什么是二值图像？答：二值图像就是只有黑白两个灰度级。

6.判断：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。

（√）答：正确7.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为64级，则这幅图像的存储空间为（B）。

答：BA、200×300×4 B 200×300×6C、200×300×8 D、200×300×642.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为32级，则这幅图像的存储空间为（B）。

答：BA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×329.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为16级，则这幅图像的存储空间为（A）。

答：AA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×1612.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。

现用三位二进制数进行量化，则量化后的值分别为多少？答：5 0 7 7 （三位二进制数的最大值为7）13.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。

遥感数字图像处理题库

理论部分一、概念解释题1.数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。

量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。

另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。

（完整版）数字图像处理试题集复习题

（完整版）数字图像处理试题集复习题⼀.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. 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。

4. 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。

5、量化可以分为均匀量化和⾮均匀量化两⼤类。

6. 图像因其表现⽅式的不同，可以分为连续图像和数字离散图像两⼤类。

5. 对应于不同的场景内容，⼀般数字图像可以分为⼆值图像、灰度图像和彩⾊图像三类。

8. 采样频率是指⼀秒钟内的采样次数。

10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。

11. 所谓动态范围调整，就是利⽤动态范围对⼈类视觉的影响的特性，将动态范围进⾏压缩，将所关⼼部分的灰度级的变化范围扩⼤，由此达到改善画⾯效果的⽬的。

12 动态范围调整分为线性动态范围调整和⾮线性动态范围调整两种。

13. 直⽅图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进⾏展宽，⽽对像素个数少的灰度值进⾏归并，从⽽达到清晰图像的⽬的。

14. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。

其中，图像增强的⽬的是将⼀幅图像中有⽤的信息进⾏增强，同时将⽆⽤的信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。

15. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即⼀幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为动态范围。

16. 灰级窗，是只将灰度值落在⼀定范围内的⽬标进⾏对⽐度增强，就好像开窗观察只落在视野内的⽬标内容⼀样。

17. 图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。

18. 最基本的图像形状变换包括了图像的放⼤、缩⼩和错切。

19. 图像经过平移处理后，图像的内容不发⽣变化。

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。

图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

数字图像处理试题集

A、图像镜像
B、图像旋转
C、图像放大
） D、图像缩小
2、假设是原始图像
的像素点坐标；图像的大小是 M*N；
是使用公式
对图像 F 进行变换得到的新图像
A、图像镜像
B、图像旋转
的像素点坐标。该变换过程是（）
C、图像放大
D、图像缩小
3、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：（
）
A、图像的缩小只能按比例进行。
）
A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；
B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；
D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2、伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的
）
5、数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（
）
6、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（
）
7、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。（
）
8、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。（
）
9、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。（
）
10、采样是空间离散化的过程。（
）
四、简答题 1、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
2、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
3、简述二值图像与彩色图像的区别。
4、简述二值图像与灰度图像的区别。
5、简述灰度图像与彩色图像的区别。

数字图像处理试题

数字图像处理试题一、图像基本概念1.什么是数字图像？数字图像有哪些特征？2.图像的灰度是什么意思？如何表示？3.图像分辨率是什么？如何计算？4.图像的位深度是什么？位深度对图像有何影响？二、图像预处理1.什么是图像预处理？为什么需要图像预处理？2.图像去噪的几种常用方法有哪些？3.图像增强的几种常用方法有哪些？4.图像平滑的常用方法有哪些？5.图像锐化的常用方法有哪些？三、图像变换1.图像平移的原理和方法是什么？2.图像旋转的原理和方法是什么？3.图像缩放的原理和方法是什么？4.图像翻转的原理和方法是什么？四、图像特征提取与描述1.图像边缘提取的常用算法有哪些？2.图像角点检测的常用算法有哪些？3.图像直方图是什么？如何计算图像的直方图？4.图像纹理特征的提取方法有哪些？五、图像分割与目标检测1.图像分割的常用方法有哪些？2.基于阈值分割的原理和方法是什么？3.基于边缘分割的原理和方法是什么？4.图像目标检测的常用方法有哪些？5.基于深度学习的图像目标检测算法有哪些？六、图像压缩与编码1.什么是图像压缩？为什么需要图像压缩？2.图像压缩的两种基本方法是什么？3.有哪些常用的图像压缩算法？4.图像编码的常用方法有哪些？七、图像复原与重建1.图像退化和图像复原有什么区别？2.图像退化模型是什么？有哪些常见的图像退化模型？3.图像复原的常见方法有哪些？4.基于深度学习的图像复原算法有哪些？以上是关于数字图像处理的试题，希望能够帮助你更好地理解和掌握数字图像处理的基本概念、图像预处理、图像变换、图像特征提取与描述、图像分割与目标检测、图像压缩与编码以及图像复原与重建等内容。

如果在学习过程中有任何问题，欢迎随时向老师和同学们提问，共同进步！。

数字图像-医学图像处理 Part2：解答题和计算题

Part2：解答题和计算题2.1 图像处理基础一、简答题1、解释模拟图像和数字图像的概念。

(10分)模拟图像在水平与垂直方向上灰度变化都是连续的，因此有时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。

因此，又将数字图像称为离散图像（discrete image)。

像素是组成数字图像的基本元素。

2、简述图像的采样和量化过程,并解释图像的空间分辨率和灰度分辨率的概念。

(10分) 空间采样将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。

由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。

量化把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。

量化值一般用整数来表示。

考虑人眼的识别能力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。

空间分辨率(spatial resolution )：图像空间中可分辨的最小细节。

一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。

灰度分辨率(contrast resolution )：图像灰度级中可分辨的最小变化。

一般用灰度级或比特数表示。

3、在理想情况下获得一幅数字图像时，采样和量化间隔越小，图像的画面效果越好。

当一幅图像的数据量被限制在一个范围内时,如何考虑图像的采样和量化，使得图像的表现效果尽可能的好? (10 分)当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像，一般可采用如下原则：①对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓②对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4、图像量化时，如果量化级别较少时会发生什么现象?为什么? (10分)如果量化级比较少，会出现伪轮廓现象。

原因：量化过程是将连续的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色的信息缺失。

当量化级别数量级过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过渡就会变得突然，所以可能会导致伪轮廓现象。

数字图像处理各章要求必做题及参考答案

个模块组成，如下图所示。
图像通信
图像输入
处理和分析
图像输出
图像存储
各个模块的作用分别为：图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。图像存储模块：主要用来存储图像信息。图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图像信息处理的所有功能。
2.10（1）存储一幅 1024×768，256 个灰度级的图像需要多少 bit？（2）一幅 512×512 的 32 bit 真彩图像的容量为多少 bit？解答：
（1）一幅 1024×768，256 个灰度级的图像的容量为： b=1024× 768×8 = 6291456 bit （2）一幅 512×512 的 32 位真彩图像的容量为： b=512 × 512 × 32=8388608 bit
的图像具有如题表 4.4.2 所示的灰度级分布。
题表 4.4.1
灰度级
0
1
2
3
4
5
6
7
各灰度级概率分布
0.14 0.22 0.25 0.17 0.10 0.06 0.03 0.03
题表 4.4.2
灰度级
0
1
2
3
4
5
6
7
各灰度级概率分布
0
0
0
0.19 0.25 0.21 0.24 0.11
解答：（1）直方图均衡化结果如下表所示

新·数字图像处理复习题

数字图像处理复习题第一、二章1、什么是图像？什么是像素？模拟图像与数字图像有何区别？2、图像数字化的过程是什么？各步骤是什么含义？3、数字图像的三基色原理是什么？4、数字图像处理主要包括哪些研究内容？5、图像处理的目的是什么？6、数字图像处理有哪些特点？7、数字图像处理系统的组成结构是什么？8、图像处理的硬件、软件系统的概念？列举你所熟悉的数字图像处理系统。

第三章1、什么是采样？什么是量化？采样和量化参数的选择对数字化图像质量的影响是什么？2、什么是采样频率？什么是Nyquist定理？3、在限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像，可采用的原则有哪些？4、图像的量化方法有哪些？其分类依据是什么？5、数字图像的四种基本类型是什么？6、什么是二值图像？什么是灰度图像？什么是索引图像？什么是RGB彩色图像？7、二值图像、灰度图像、索引图像与彩色图像之间的区别是什么？8、应用MATLAB开发数字图像系统具有哪些优点？9、简述什么是均匀采样和非均匀采样？10、什么是图像的几何变换？11、在图像放大变换中，如果放大倍数太大，那么会产生马赛克现象吗？为什么？有哪些方法可以解决这个问题？12、图像的几何运算在数字图像处理技术中具有哪些典型应用？13、常用的几何运算有哪几种？14、图像的旋转变换对图像的质量有无影响？为什么？15、图像的镜像变换包括几种情况？各有何特点？16、图像放大的常见算法有哪些，有什么优缺点？16、常见的用于几何变换的MA TLAB函数有哪些，如何调用？第四章1、图像变换的概念、目的、应用？2、简述常见的图像变换方法？3、什么叫图像正交变换？包含哪些算法？4、二维傅里叶变的性质有哪些，有什么实际意义？5、什么是FFT变换？它是不是一种新的信号变换方法？6、试简述FFT算法的基本思路和步骤。

7、什么是DCT变换？变换后的信息有什么特点？该变换有什么实际应用领域？8、什么是数字图像的变换域处理方法？它的基本思路是什么？9、简述图像的几何变换和图像变换的区别。

数字图像处理复习

数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。

图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。

像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。

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。

2. 数字图像处理的概念。

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是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，以提高图像的实用性。

3. 数字图像处理的优点。

精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。

3.光强度与主观亮度曲线。

P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。

（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。

采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。

采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。

设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1）组成的4邻域，用)(4p N 表示。

（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1）像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。

8. 领域空间内像素距离的计算。

（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。

数字图像处理试题集

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5种。

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. 什么是图像识别与理解？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。

4. 简述数字图像处理的至少5种应用。

①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。

②在医学中，比如B超、CT机等方面。

③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。

④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数字图像处理中，灰度化处理的目的是什么？A. 增加图像的分辨率B. 减少图像的存储空间C. 使彩色图像变为黑白图像D. 提高图像的对比度答案：C2. 在数字图像处理中，滤波器的作用是什么？A. 增强图像的边缘B. 减少图像的噪声C. 改变图像的颜色D. 以上都是答案：B3. 以下哪一项不是数字图像的基本属性？A. 分辨率B. 颜色深度C. 像素D. 文件大小答案：D4. 数字图像的直方图表示了什么？A. 图像的亮度分布B. 图像的对比度C. 图像的饱和度D. 图像的色相答案：A5. 在图像锐化处理中，通常使用什么类型的滤波器？A. 平滑滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案：B二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数字图像的采样和量化过程。

答：数字图像的采样是指将连续的图像信号转换为离散信号的过程，通常通过在空间上等间隔地采样图像的亮度值来实现。

量化则是将采样得到的连续值转换为有限数量的离散值的过程，这通常涉及到将采样值映射到一个有限的灰度或颜色级别上。

2. 解释什么是图像的边缘检测，并说明其在图像处理中的重要性。

答：边缘检测是识别图像中亮度变化显著的区域，通常是物体边界的表示。

在图像处理中，边缘检测对于图像分割、特征提取、目标识别等任务至关重要，因为它能帮助算法理解图像的结构和内容。

3. 描述图像的几何变换包括哪些类型，并举例说明其应用场景。

答：图像的几何变换包括平移、旋转、缩放和错切等。

这些变换可以用于图像校正、图像配准、视角转换等场景。

例如，在医学成像中，几何变换可以用来校正由于患者姿势不同导致的图像偏差。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一个3x3的高斯滤波器模板：\[G = \begin{bmatrix}1 &2 & 1 \\2 & 4 & 2 \\1 &2 & 1\end{bmatrix}\]如果原始图像的一个小区域为：\[A = \begin{bmatrix}10 & 20 & 30 \\40 & 50 & 60 \\70 & 80 & 90\end{bmatrix}\]计算经过高斯滤波后的图像区域。

数字图像处理总复习(14)(1)

将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个像素的平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利用了同一幅图像中的n*n个像素的平均值。因为参与的像素个数越多，消除噪声的能力越强，所以如果M>n*n，则前者消除噪声的效果较好，反之则后者消除噪声的效果较好。
2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
第三章（不考计算题）频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法
第四章灰度基本变换（线形、非线性）直方图处理（定义、直方图规定化、均衡化）算术逻辑运算（帧差分，帧平均）空间滤波（均值、中值、KNN）同态滤波（滤波流程）边缘检测（一阶，二阶，循环卷积）图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理
第一章图像数字图像处理灰度图像的概念图像工程定义分类图像的表达图像文件格式bmp文件第二章视觉感知要素图像采样和量化颜色模型像素之间的基本关系邻接连通距离度量第三章不考计算题频域滤波的物理含义傅立叶变换性质频域滤波的基本方法第四章灰度基本变换线形非线性直方图处理定义直方图规定化均衡化算术逻辑运算帧差分帧平均空间滤波均值中值knn同态滤波滤波流程边缘检测一阶二阶循环卷积图像锐化与图像平滑真彩色图像处理与伪彩色图像处理第五章图像编码与压缩不考计算图像编码的基本概念图像编码的方法第六章图像恢复颜色模型第七章图像分割图像的阈值分割图像的梯度分割图像边缘检测第八章目标的表达和描述目标表达目标的描述第九章形态学运算膨胀腐蚀开运算闭运算?除电磁波谱图像外按成像来源进行划分的话常见的计算机图像还包三种类型
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于联系？
方法：直方图均衡化和直方图规定化。
区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系：都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达到增强图像对比度的效果。

【数字图像处理】部分答案第一章到第五章

第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。

2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。

数字图像主要用矩阵或数组来描述。

以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。

而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。

2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。

2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。

模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。

3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。

数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。

但数字图像处理速度较慢，存储容量大。

4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。

图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。

图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。

图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。

DIP_概念和原理题

概念和原理题一、绪论部分（一）概念解释1、数字图像。

2、数字图像处理。

（二）简答题1、简述数字图像处理的三个层次。

2、简述数字图像处理的基本内容。

3、简述数字图像处理系统的基本组成。

二、数字图像基础部分（一）概念解释1、图像数字化。

2、取样。

3、量化。

4、灰度分辨率。

5、空间分辨率。

（二）简答题1、写出简单的图象形成模型的公式，并进行说明。

2、简述图像采样和量化的一般原则。

3、简述空间分辨率、灰度分辨率与图像质量的关系。

4、简述数字图像文件格式。

（三）分析题1、写出“*”标记的像素（x, y）的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标。

（坐标按常规方式确定）2三、空间域图像增强部分（一）概念解释1、图像增强。

2、均值滤波器。

3、统计排序滤波器。

（二）简答题1、简述空间域图像增强的三种增强方法。

2、简述图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换等增强方法的特点及其适用范围。

2、简述直方图均衡化的实现步骤。

3、简述均值滤波器的工作原理和优缺点。

4、简述中值滤波器的工作原理和优缺点。

5、给出几种常见的图像锐化模版。

（三）分析题1、计算下图的归一化直方图。

5577666654444444544333333333333332222222322111113211000021110000 2、对下图进行直方图均衡化处理，并画出均衡后的图像及其直方图。

5577666654444444544333333333333332222222322111113211000021110000 3、对下列图像分别进行3*3均值滤波和3*3中值滤波，并比较它们的结果。

444444444442344564446464646444486464856444446496646417444646464644444444844444444444 5、试用拉普拉斯算子和Sobel 算子对下图进行边缘增强运算。

并把增强后的图像画出来。

（值四舍五入，可以为负；Sobel 算子采用绝对值之和）000000000000000001111000011110000111100001111000000000000000000 四、频率域图像增强部分（一）概念解释（二）简答题与证明题1、简述图像频率域滤波的步骤。

数字图像处理知识点与考点(经典)

答： Laplacian 算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位置。它对应的模板为 -1 -1 -4 1 -1
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1）存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？（2）一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？解：（1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。说明：（也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器：采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。（2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。（3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身，故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。

数字图像处理考试复习

1图像的数字化—采样概念采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。

一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。

2.图像的数字化—采样间隔采样时的注意点是：采样间隔的选取。

采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。

3.图像的数字化—采样指标分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。

单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）分辨率或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。

单位：像素*像素（如：数码相机指标30万像素（640*480））4.图像的数字化——量化概念量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。

一般的量化值为整数充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整数来描述“从黑到白”。

在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象5.量化可分为均匀量化和非均匀量化。

均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。

非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小6.一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率7．数字图像的灰度直方图——定义灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。

有两种表示形式图形表示形式横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。

组表示形式数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。

8．数字图像的灰度直方图——性质所有的空间信息全部丢失；每一灰度级的像素个数可直接得到9．线性对比度展宽对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。

原理是，进行像素点对点的，灰度级的线性影射。

该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。

数字图像处理考试复习资料

数字图像处理考试复习资料第⼀章：图像的概念: 图像是对客观存在的物体的⼀种相似性的、⽣动的写真或描述。

图像处理：对图像进⾏⼀系列操作，达到预期⽬的处理。

数字图像处理的三个层次：(1)狭义的图像处理：(图像——图像的过程)指对图像进⾏各种操作以改善图像的视觉效果或进⾏压缩编码减少存储空间和传输时间等。

(2)图像识别与分析：(图像——数值或符号的过程)对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，建⽴对图像的描述。

(3)图像理解：(图像——描述及解释)在图像处理与识别的基础上，基于⼈⼯智能和认知理论，研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来景观场景加以描述，从⽽指导和规划⾏动。

数字图像处理的特点：（1）精度⾼：对于⼀幅图像⽽⾔，数字化时不管是⽤4⽐特还是8⽐特和其它⽐特表⽰，只需改变计算机中程序的参数，处理⽅法不变。

所以从原理上讲不管对多⾼精度的数字图像进⾏处理都是可能的。

⽽在模拟图像处理中，要想使精度提⾼⼀个数量级，就必须对装置进⾏⼤幅度改进。

（2）再现性好：不管是什么数字图像，均⽤数组或数组集合表⽰。

在传送和复制图像时，只在计算机内部进⾏处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。

⽽在模拟图像处理过程中，就会因为各种⼲扰因素⽽⽆法保持图像的再现性。

（3）通⽤性、灵活性强：不管是可视图像还是X光图像、热红外图像、超声波图像等不可见光图像，尽管这些图像⽣成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进⾏处理，这就是计算机处理图像的通⽤性。

第⼆章图像数字化是将⼀幅画⾯转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的⼤⼩是两个很重要的参数。

量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。

图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。