数字图像处理例题分析

f(x,y) 0 1 2 3 4
nk 560 920 1040 1061 515
nk/n 0.14 0.22 0.26 0.26 0.12
3、设图像如图 5-1 所示，分别求经平滑和高通锐化的结果，其中边缘点
1 1 1
1 1 1
保持不变，平滑算子为
H
1 9
1 1
1 1
1 ，锐化算子 H 1
1
1
函数如图 4-1。
255 0 255
解： 255 255 255
255 0 255
g
25 5
12 7
25 f
5
255 100 204 255 255 122 191 50 255
2、已知一幅 64X64 像素的数字图像有 8 个灰度级，各灰度级出现的概率如 下表，试将此图像进行直方图均衡化。
f(x,y)
数字图像处理例题分析
一、 各章知识点
第一章
1、
真彩色图像和索引图像的主要区别。
2、
位图可分为哪几种；
3、
图像数字化过程。
4、
采样点数和量化级数对数字图像质量的影响。
5、
真彩色图像和索引图像之间的区别；
6、
三基色原理。
7、
HIS 颜色空间的 H、I、S 的含义。
8、
图像采集系统主要包含哪几部分及每一部分的功能；
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1
S1
1
1
1
1 1 1
解：
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
腐蚀结果
0 0
0 0
0 0
1 1
1 1
0 0
0 0
0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
3
8
7
2
1
2 7 7 2 2
3 9 7 2 0
6、已知二值图象 f3，写出用结构元素 S（阴影处为原点）对其分别进行腐 蚀和膨胀运算结果。
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 0 0
f
3
0 0
0 0
1 1
1 1
1 1
1 1
0 0
0 0
0 0 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 1 1 0
0 1 1 1 1 1 1 0
膨胀结果
0 0
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
0 0
0 1 1 1 1 1 1 0
0 1 1 1 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0
7、对图 4-3 采用基于区域生长的方法进行图像分割，种子像素选为图中斜 线画出的像素，给出生长准则为：邻近像素与当前区域灰度差值 T<=2，选用 8 邻域，请画出这两种情况下的分割结果，重新作图， 将分割出来的目标区域用斜线标明。
8 1
1 。 1
解：均值滤波结果: 高通锐化结果：
11345 22345 23345 33332 45411
1 1 3 45 2 -13 6 5 5 2 2 15 0 5 3 -13 -14 -1 2 4 5 4 11
4、对图像发 f2 进行 8 邻鱼进行邻域平均滤波。
1 2 1 4 3 1 2 2 3 4 f2 5 7 6 8 9 5 7 6 8 8 5 6 7 8 9
第六章
14、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的实现过程 15、开运算和闭运算的作用；
第七章
16、直方图阈值的双峰法基本思想； 17、最大熵阈值分割法基本思想 18、基于边缘检测的图像分割的基本思想； 19、hough 变换检测直线的原理
二、主要计算题 1、已知灰度图像 f(x,y)如下矩阵所示，求经过变换后的图像 g(x,y),变换
nk
nk/n
r1 映射到 s1=3/7，所以有９２０个像素取 s1=3/7 这一灰度值， r2 映射到 s2=４/7，有１０４０个像素取 s2=5/7 这一灰度值。 r3 和 r4 均映射到 s3=6/7 这一灰度级，所以有７０５＋３５６=１０６１个
像素取这个值。 r5、r6 和 r7 均映射到 s4=1 这一灰度级，有２６７＋１７０＋７8=５15 个像素取 s4=l 这个新灰度值。
解： T<=2 的分割结果
10475 10477 01555 20565 22564 图 4-3
10475 10477 01555 20565 22564
5、对图像 f2 进行中值滤波，模板大小为 33。
1
1
3
f
2
1
1 2
5 25 10 20 20
7
25 10 10
9
7 10 10 2 6
0
8
7
2
1
1 6 50 2 2
3 9 7 2 0
解：
1
1
3
f
2
1
1
2
5 25 10 20 20
7
10 10 10
9
7 8 10 7 6
9、
图像传感器的作用；
第二章
10、 11、 12、
Hale Waihona Puke Baidu
傅里叶变换的统计特性； 傅里叶变换的比例性质、空域平移性质和旋转性质； 空域图像中那些表示高频信息、那些表示低频信息
第三章
13、 图像增强与图像复原的区别。 14、 直方图分析原图像的整体性质；
15、 图像锐化和图像边缘检测比较； 13、理想低通滤波器、巴特沃斯、指数、梯形低通滤波器的滤波效果比较；