中国海洋大学 考研 期末 数字图像处理3
中国海洋大学 考研 期末 数字图像处理2
共3页第1页级的图像，在不做图像编码等任何压缩的条件下，存储此图象所需的比特数12、利用Sobel 梯度算子对下图进行运算（以1为模，即利用城区距离计算）得到的结果为（） A 2 B 3 C 4 D 5二、解释下列概念（15分，每题3分，任选5题） 1、 像素邻域 2、 颜色模型3、 同态滤波及其应用条件4、 中值滤波及其特点5、 熵及其在图像编码中物理意义6、 空间聚类7、 形状数与形状参数三、简述题（15分，每题5分，任选3题） 1、 如何应用离散余弦变换进行JPEG 压缩？ 2、 简述伪彩色增强常用方法。
3、 简述主要的图像编码方法和分别消除哪种数据冗余。
4、 简述图像处理中频域滤波的主要方法5、 简述区域生长的必要条件四、计算题（40分，每题10分，任选4题）1、 对625行25帧的电视图像采样，假如采样频率为8Mhz ，并对图像进行4bits 量化，对特写镜头和群众场面会出现什么现象，如何改进？2、 采用两种映射方式计算以下图像（64x64）经直方图规定化变换后的直方图。
原始图灰度级Sk ，k ＝0,1,..7 0 1 2 3 4 5 6 7 原始直方图各灰度级象素nk 790 1023 850 656 329 245 122 81 规定直方图Pu(uk)0.20.60.23、 求下列图像的哈达玛变换并说明哈达玛变换用途。
4、 对如下4x4图像，给出其四叉树表达。
1 1 123 1 213⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=22222222222222221f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=12211221122112212f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=43214321432143213f优选专业年级学号姓名授课教师座号共3页第3页5、设点P为轮廓的起始点，写出如图所示的8方向轮廓链码，并计算其归一化链码和形状数。
6、信号源s={s1, s2, s3, s4, s5, s6}，其概率分布为p1=0.4 p2=0.3 p3=0.1 p4=0.1 p5=0.06 p6=0.04，求最佳哈夫曼编码。
数字图像处理期末复习试题及其答案
遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像：数字图像指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。
空间域图像：由图像像元组成的空间频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程像素：数字图像最基本的单位是像素，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，每个像素具有特定的空间位置和属性特征二、填空题：1、光学图像是一个_____二维的连续的光密度______ 函数。
2、数字图像是一个_____二维的离散的光密度______ 函数。
3、光学图像转换成数字影像的过程包括________采样和量化_______ 等步骤。
4、一般来说，采样间距越大，图像数据量___越少_____，质量_____越差_____；反之亦然。
5、遥感分类中按遥感平台可分为＿＿航天遥感＿＿、＿＿航空遥感＿＿和＿＿地面遥感＿＿。
按传感器的探测波段可分为：＿＿可见光遥感＿＿＿、＿＿红外遥感＿＿＿和＿＿微波遥感＿＿。
按工作方式可分为：＿＿主动遥感＿＿＿和＿＿被动遥感＿＿。
6、遥感机理是通过利用＿＿传感器＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿太阳辐射的反射＿＿或＿＿自身反射＿＿的＿＿电磁波＿＿，通过＿＿非接触传感器＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿遥测目标地物的几何与物理特性＿＿的目的。
7、黑体的性质是吸收率为＿1＿＿，反射率为＿0＿＿。
8、水体的反射主要集中在＿＿蓝绿＿＿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。
9、常见的遥感平台有＿＿地面平台＿＿、＿＿航天平台＿＿、＿＿航空平台＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿宇航平台＿＿等。
10、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＿大气窗口＿＿。
11、ETM的全称是＿＿（Enhanced Thematic Mapper）增强型专题制图仪＿＿。
数字图像处理期末考试答案
《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.450C.垂直D.13505、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.一一对应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）a. 0b.255c.6d.814、下列算法中属于局部处理的是：（D）a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波15、下列算法中属于点处理的是：（B）a.梯度锐化b.二值化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.9618、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D)A 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’）D、imshow（’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25、下列哪一个模板可用于图像平滑（AA、1/9 1/9 1/9B、1 1 1C、1/3 1/3 1/3D、-1 -1 -11/9 1/9 1/9 1 -8 1 1/3 1/3 1/3 -1 8 -1 1/9 1/9 1/9 1 1 1 1/3 1/3 1/3 -1 -1 -1 26、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）A、box 模板B、中值滤波器C、gauss 模板D、prewitt 模板27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B ）A、图像面积放大B、图像面值缩小C、图像面积不变D、图像边界变圆28、下列算法中属于局部处理的是（D）A、灰度线性变换B、二值化C、傅里叶变换D、中值滤波判别正确、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。
数字图像处理期末试卷及答案
XXXX 学院2020-2021学年学期期末考试卷课程《数字图像处理》考试时间: 120 分钟班级姓名学号一、填空题（每空1分, 共20分）1.________是指由外部轮廓线条构成的矢量图, 即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。
2.图像根据色彩分为: 彩色图像、___________和___________。
3.对一幅连续图像f(x,y)在二维空间上的离散化过程称为___________，离散化后的采样点称为___________。
4.图像分辨率包括___________和___________两部分, 它们分别由采样点数和灰度级来控制。
5.普通彩色图像中, 一个像素需要24比特构成, R、G、B各占______个比特, 可能的颜色数有______种。
6.RGB模型, 也叫______、______、______模型, 广泛用于彩色显示器, 高质量彩色摄像机中。
7.在HSI空间中, 彩色图像包含色调、___________和___________三个分量。
8.______________是一种线性的积分变换, 常在将信号在时域（或空域）和频域之间变换时使用, 在物理学和工程学中有许多应用。
9.灰度变换是数字图像增强技术的一个重要的手段, 目的是使图像的__________动态范围扩大, 图像的__________扩大, 图像更加清晰, 特征越发明显。
10.图像的退化由系统特性和__________两部分引起。
11._____________是利用图像数据的冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，压缩率受冗余度的理论限制。
1. ________目的是改善图像质量, 使图像更加符合人类的视觉效果, 从而提高图像判读和识别效果的处理方法。
A.图像增强B.图像变换C.图像分割D.图像复原2. ________是指当观察目标和背景时, 会感到背景较暗的目标物较亮, 而背景较亮的目标物则较暗。
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
中国海洋大学数字图像处理课程大纲理论课程
中国海洋大学数字图像处理课程大纲（理论课程）英文名称（参考国际国内通用名称）【开课单位】信息科学与工程学院【课程模块】专业知识【课程编号】【课程类别】选修【学时数】64 （理论48 实践16 ）【学分数】 3.5一、课程描述本课程大纲根据2011年本科人才培养方案进行修订或制定。
（一）教学对象计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构（二）教学目标及修读要求1、教学目标（课程结束后学生在知识、技能和态度三个层面达到的目标）数字图像处理是近年来国内外的一个热门研究学科，要求学生能够通过计算机对数字图像信号的处理，强化理解人的视觉以及人对视觉信息的理解和加工能力。
通过本课程的学习，要求学生能够掌握数字图像处理的基本理论和各种处理方法的基本原理、特点和实施途径，掌握图像的数学、视觉、光学以及二维空间与频率域变换等基本理论。
对图像处理在工业中的应用有初步的认识，为今后在该领域中深入学习和研究奠定基础。
2、修读要求（简要说明课程的性质，与其他专业课程群的关系，学生应具备的基本专业素质和技能等）本课程要求学生通过学习，掌握数字图像处理中的基本概念、基本方法和系统的知识，对图像的数学、视觉、光学以及二维空间与频率域变换等基本理论有一定的了解，并能使用经典的方法实现图像的增强、复原，对图像的压缩、分割、描述和理解都有较深的认识。
（三）先修课程（参照2011版人才培养方案中的课程名称，课程名称要准确）数字信号处理、随机过程、高等数学、矩阵分析、信息论、控制论和最优化理论、信息论基础二、教学内容（一）总论（或绪论、概论等）主要内容：1.1 What is Digital Image Processing1.2 Brief introduction of Origins of Image Processing1.3 Examples of Image1.4 Fundamental Steps1.5 Components2、教学要求：（按照掌握、理解、了解三个层次对学生学习提出要求）掌握数字图像的概念和数字图像所涉及的领域，掌握matlab的基本语法和用法。
【数字图像处理】期末复习资料及期末模拟试卷(含答案)doc(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。
数字图像处理课后答案 (3)
数字图像处理课后答案1. 什么是数字图像处理？数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理的一门学科。
它是图像处理领域的一个重要分支，主要目标是通过一系列数学算法和统计方法，对数字图像进行分析和处理，从而达到改善图像质量、提取图像特征、实现图像识别等目的。
2. 数字图像处理的主要内容数字图像处理包含了很多内容，主要可以分为以下几个方面：2.1 图像增强图像增强是指通过一系列的算法和处理技术，改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮、对比度更强、噪声更少等。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.2 图像压缩图像压缩是指通过一定的算法和技术，对图像进行编码和解码，从而减少图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。
2.3 图像分割图像分割是指将一张图像分成若干个区域，每个区域具有一定的相似性和一致性。
通过图像分割可以提取出图像中的物体或者感兴趣的区域，为图像分析和识别提供基础。
常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长法等。
2.4 特征提取特征提取是指从图像中提取出有代表性的特征，用于图像分类、目标识别等应用。
常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。
2.5 图像恢复图像恢复是指通过一系列的算法和技术，对受损或者退化的图像进行修复，使得图像更加清晰、完整。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊、去抖动等。
3. 数字图像处理的应用领域数字图像处理在很多领域中都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：3.1 医学影像处理在医学领域，数字图像处理应用非常广泛。
它可以用于CT 扫描、MRI、X光片等医学图像的分析、特征提取和诊断。
3.2 无人驾驶数字图像处理在无人驾驶领域也有重要的应用。
通过摄像头采集到的图像，利用图像处理算法和技术，可以实现车辆的感知、障碍物检测、车道识别等功能。
3.3 图像识别图像识别是数字图像处理的一个重要应用领域。
通过图像处理和模式识别的技术，可以实现人脸识别、字符识别、目标识别等功能。
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
word格式-可编辑-感谢下载支持胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：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采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。
答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案，而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再用摄影机连续拍摄成一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。
数字图像处理期末考试答案
数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（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的哪一个属性？（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。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（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，可以采用哪种处理方法？（C）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.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX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.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
灰度线性变换B。
二值化C。
考研数字图像处理知识点精讲
考研数字图像处理知识点精讲数字图像处理是一门研究图像算法、理论和方法，用来改进图像质量、提取图像特征以及进行图像分析和识别的学科。
在考研中，数字图像处理是一个重要的考点，掌握相关知识点对于考取理想的成绩至关重要。
本文将从基础概念到常用算法，系统地介绍考研数字图像处理的知识点。
1. 图像表示与预处理1.1 图像的表示数字图像是表示为矩阵的二维离散数据，每个像素有一个灰度值或颜色值与之对应。
常见的图像格式有位图（Bitmap）、灰度图、彩色图等。
不同的表示方法对于图像处理有着不同的影响。
1.2 图像的预处理图像的预处理包括去噪、增强和归一化等步骤。
去噪可以使用滤波器技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；增强可以通过直方图均衡化、灰度变换等方法来提升图像的对比度和细节；归一化则是将图像像素值转换为特定的范围，如0-255或0-1。
2. 空域处理空域处理是对图像的每一个像素进行操作，常用的空域处理操作有平滑、锐化和边缘检测。
2.1 平滑平滑操作有助于去除图像中的噪声，常见的平滑方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波。
均值滤波通过计算像素周围领域的平均值来平滑图像；中值滤波则是将像素周围领域的值排序并取中值作为处理结果；双边滤波结合了空间域和灰度域的信息，可以更好地保留图像的边缘细节。
2.2 锐化锐化操作用于增强图像的边缘和细节，常见的锐化方法有拉普拉斯算子和Sobel算子。
拉普拉斯算子根据像素与周围像素的差异来增强图像的边缘；Sobel算子则是通过求取像素梯度来检测图像的边缘。
2.3 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务，常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算子。
Canny算法通过计算图像梯度的幅值和方向来检测边缘；Sobel算子则是根据像素梯度来检测边缘。
3. 频域处理频域处理是将图像从空域转换到频域进行处理，常用的频域处理操作有傅里叶变换和滤波器设计。
3.1 傅里叶变换傅里叶变换是将信号（包括图像）从时域转换到频域的工具，通过分析图像的频谱信息可以实现图像的滤波和频域特征提取等操作。
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。
数字图像处理期末考试题库精华
数字图像处理期末考试题库精华数字图像处理是计算机视觉领域的重要分支，通过使用数字计算机对图像进行处理，旨在改善和增强图像的质量、分析和提取图像的特征、实现图像的压缩与传输等。
本文将为大家整理汇总数字图像处理期末考试题库的精华内容，以帮助大家进行复习备考。
一、基础概念与原理（300字）1.1 数字图像的定义与表示数字图像是由一系列离散的像素点构成的，每个像素点都具有特定的位置和灰度信息。
在计算机内部，数字图像通常使用矩阵来表示，其中每个元素代表一个像素点的灰度值或颜色值。
1.2 数字图像的采集与显示数字图像的采集通常通过数码相机、扫描仪等设备进行，它们会将光学信息转化为数字信号。
数字图像的显示利用显示器或打印机等设备，将数字信号转化为可见的图像。
1.3 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常用的一种操作，通过对图像的灰度值进行调整，可以改变图像的亮度和对比度。
常见的灰度变换包括对数变换、幂次变换、直方图均衡化等。
1.4 空域滤波空域滤波是指在图像的空间域进行滤波操作，常见的空域滤波包括平滑滤波和锐化滤波。
平滑滤波可以减少图像的噪声和细节，而锐化滤波则可以增强图像的轮廓和细节。
二、图像增强与恢复（500字）2.1 直方图处理直方图可以用来描述图像中各个灰度级的分布情况，直方图处理可以通过对直方图的变换来改变图像的对比度和亮度。
直方图均衡化是一种常用的直方图处理方法，通过拉伸直方图来增强图像的对比度。
2.2 空域滤波器空域滤波器是一种广泛应用于图像增强的方法，常见的空域滤波器有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
中值滤波器可以有效去除图像中的椒盐噪声，而高斯滤波器则可以模糊图像以减少噪声。
2.3 图像复原图像复原是指对受损图像进行恢复，常见的图像复原方法有降噪处理、去模糊处理和去伪影处理等。
这些方法通常需要通过数学模型和算法来实现对受损图像的重建。
三、图像分割与特征提取（500字）3.1 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程。
数字图像处理_第三版_知识总结及习题解答(冈萨雷斯版)
把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。主要有两大类： · 域处理法：包括梯度运算，拉普拉斯算子运算，平滑算子运算和卷积运算。 · 点处理法：包括灰度处理，面积、周长、体积、重心运算等等。 2.变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，然后在施行各种处理，处理后再反变换到空 间域，得到处理结果。 包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。 1.5 数字图像处理的主要内容 完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面： 1.图像的信息的获取（Image information acquisition） 把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。需要两个部件以获取数字图像： (1)物理设备，该设备对我们希望成像的物体发射的能量很敏感。 (2)数字化器，是一种把物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。 常见的图像输入设备有：扫描仪、摄像机、数码相机、图像采集卡等 2.图像信息的存储（Image information storage） 主要有三类： （1）处理过程中使用的快速存储器； ·计算机内存。 ·帧缓存，通常可存储多幅图像并可以视频速度读取。它可以允许对图像进行放大、缩小，以及垂直翻转 和水平翻转。 （2）用于比较快的重新调用的在线或联机存储器； ·磁盘，可存储几个 G byte 的数据； ·磁光存储器，可在 51／4 英寸的光片上存储上 G byte 的数据； ·光盘塔，一个光盘塔可放几十个到几百个光盘，利用机械装置插入或从光盘驱动器中抽取光盘。 （3）不经常使用的数据库（档案库）存储器。 ·磁带。长 13 英尺的磁带可存储近 1G byte 的数据，但储藏寿命较短。 · 一次写多次读 （WORM） 光盘。 可在 12 英寸的光盘上存储 6G byte 数据， 在 14 英寸的光盘上存储 10G byte 数据，并易于储藏。 3.图像信息的传送（Image information transmission） 可分为系统内部传送与远距离传送： （1）内部传送： 指在不同设备间交换图像数据。现在有许多用于局域通信的软件和硬件以及各种标准协议。多采用 DMA(Direct Memory Access)技术以解决速度问题。 （2）外部远距离传送： 主要问题是图像数据量大而传输通道比较窄。 这一状况由于光纤和其他宽带技术的发展，正在迅速得到改进。另一方面，解决这个问题需要依靠对图像 数据压缩。 4.图像的输出与显示 图像处理的最终目的是为人或机器提供一幅更便于解释和识别的图像。因此图像的输出也是图像处理的重 要内容之一。 主要分两类： （1）硬拷贝（记录图像） 。如激光打印机、胶片照相机、热敏装置、喷墨装置和数字单元（如 CD-ROM）等。 （2）软拷贝。如 CRT (Cathode Ray Tube)显示、液晶显示器（LCD） 、场致发光显示（FED） 。 5.数字图像处理（Digital image processin波特率度量，其定义为每秒中传输的比特数。通常的传输是以一 个开始比特、一个字节（8 比特）的信息和一个停止比特组成的包完成的。基于这个概念回 答下列问题： （a）用 56K 波特的调制解调器传输一幅 1024×1024、256 级灰度的图像要花费几分钟？ （b） 以７５０K 波特 ［是典型的电话 DSL （数字用户线） 连接的速度］ 传输要用多少时间？ 解：(a)传输数据包(包括起始比特和终止比特)为：N=n+m=10bits 对于一幅1024×1024 大小的图像，其总的数据量为M=(1024)2×N， 故以56K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) 以750K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/750000=14s （类似题目） 在串行通信中，常用波特率描述传输的速率，它被定义为每秒传输的数据 比特数。串行通信中，数据传输的单位是帧，也称字符。假如一帧数据由一个起始比特位、 8 个信息比特位和一个结束比特位构成。根据以上概念，请问： （1）如果要利用一个波特率为56kbps（1k=1000）的信道来传输一幅大小为1024×1024、 256级灰度的数字图像需要多长时间？ （2）如果是用波特率为750kbps 的信道来传输上述图像，所需时间又是多少？ （3）如果要传输的图像是512×512的真彩色图像（颜色数目是32 bit），则分别在上面两 种信道下传输，各需要多长时间？ 解答： （1）传输的比特数为1024×1024×8×(1+8+1)/8=10485760，则在波特率为56kbps 的信道 上传输时，所需时间为10485760/56000=187.25 秒。
《数字图像处理及应用》期末试卷b卷(真题).doc
《数字图像处理及应用》期末试卷B卷班级学号姓名成绩解释下列概念（每题5分，共20分）1、采样2、量化3、图像4、色度二、简答题（每题10分，共30分）1、数字图像处理的研究内容是什么?2、试述图像退化的基木模型，并画出框图且写出数学表达式。
3、图像都冇哪些特征?三、计算题（共50分）1、（10分）求长方形图像的二维离散傅里叶变换，该图像函数为: f（x,y） = ｛：叫叫移到（15,2、（10分）试给出把灰度范围（0, 10）拉伸为（0, 15）,把灰度范围（10, 20） 25）,并把灰度范围（20, 30）压缩为（25, 30）的变换方程。
3、（10分）给定一幅图像的灰度级概率密度函数为：Pr（r） = { x :蠶耍求其直方图均匀化，计算出变换两数T（"。
4、（10分）设某一幅图像共有8个灰度级，各灰度级出现的率分别为:Pl=0. 20, P2二0. 09, P3=0. 11, P4=0. 13,P5=0. 07, P6=0. 12, P7二0. 0& P8=0. 20试对此图像进行雀夫曼编码（曲出编码树，且写出编码），5、计算存储一幅800X600的24位彩色图象所需的字节数。
（⑴分）《数字图像处理及应用》B卷答案解释下列概念采样：对图像f（x,y）的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称Z为最化，即采样点亮度的离散化。
图像：广义來讲，凡是记录在纸上的、拍摄在照片上的、显示在屏幕上的所冇具冇视觉效果的画面都可以称为图像。
根据记录方式的不同，分为模拟图像和数字图像。
模拟图像是通过某种物理虽的强弱变化来记录图像上各点的灰度信息的，而数字图像则完全是用数字來记录图像灰度的。
4、色度：通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。
二、简答题(答案要点)1、答：数字图像处理的研究内容概括起來有如下六个方面：①图像数字化。
数字图像处理期末试题参考答案
1.用matlab进行图像变换，公式:s=L-1-r答：clear;clc;f=imread('source.jpg');%该图像是一幅灰度图像subplot(211);imshow(f);title('原始灰度图像');s=f;f=double(f);s=256-1-f;subplot(212);imshow(uint8(s),[]);title('变换后的图像')2.图1显示了512×512像素尺寸的黑色背景叠加一个20×20像素尺寸的白色矩形。
此图像在傅里叶变换的计算之前乘以(-1)x+y,从而可以使频率关于中心谱对称，用matlab对图1进行变换答：编程f=zeros(512,512);f(246:266,246:266)=1;F=fft2(f,512,512) ;F2=fftshift(F);imshow(log(abs(F2)),[-1 5]);colormap(jet);colorbar;-0.500.511.522.533.544.53.试给出把灰度范围[0,10]伸长为[0,15]，把范围[10,20]伸长为[15,25]，并把范围[20,30]压缩为[25，30]的变换方程。
答：由()[]c a y x f ab cd y x g +---=,)(),(得 （1）、3(,)(,)2g x y f x y ⎡⎤=*⎢⎥⎣⎦（2）、5),(),(+=y x f y x g （3）、15),(5.0),(+=y x f y x g4、设一幅图像具有表1所示的概率分布，对其分别进行直方图均衡化和规定化，要求规定化的图像具有表2所示的灰度级分布。
表1表2（1）、直方图均衡化处理结果如下。
中国海洋大学 考研 期末 数字图像处理(A卷答案)
四、综合题（30分） 1、 下图是一幅二值图像（256×256），每条黑色条纹和白条纹都是2 个像素宽，求此图像的傅立叶普（将（0，0）点移到中心上）中亮点的位置和亮度值。
（10分） M 1N 1j(2ux/M 2vy/N)x 0y 01F(u,v)f (x,y)e MN u=0....,M-1, v=0,...,N-1ππ---+===∑∑其中：， 由于Y 方向得知没有变化，经傅立叶变换后的亮点在第一行。
经中心转移后，（0，0）移到了（128，128），即，亮点的纵坐标均为128。
横向周期为4，所以M/4=64，M*2/4=128，M*3/4=192，所以，中心转移后的坐标值为（64，128）（128，128）（192，128） 当u=M/4，3/4 时， 虚部为0，实部为，-1/4，所以，（64，128）（192，128）处，亮度为1/4,（128，128）处亮度为1/2. 评分标准：答对公式给2分，所有结果正确给10分。
如果有过程，而结果计算错误，可给5-9分。
2、 对离散函数f(n)={1,4,-3,0},使用下列尺度和小波向量1/2=01/2=01()1/2=100n n h n h n ϕψ⎧⎪⎧⎪⎪==-⎨⎨⎪⎩⎪⎪⎩，和其他其他 用流程图表述出二尺度快速小波变换的过程和相应的数据。
（10分） 答题要点如下: * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 装 订 线* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *。
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共3页 第1页考试说明：本课程为闭卷考试，可携带计算器，满分为：100分。
一、选择题（30分，每个空1.5分）（本题在试卷上回答，其他问题在答题纸上回答） 1、下列图像技术中属于图像处理的是（ ）A 图像编码B 图像配准C 图像分割D 图像解释2、人眼对亮度的感觉不是物体发射或反射的光强度的简单函数，可以说明此特性的是（ ） A 马赫带效应 B 视觉暂停 C 错觉 D 朗伯比3、图象出现马赛克的现象的原因是( )A 图像量化不够B 空间分辨率不足C 图像采样间隔太小 4、图象出现假轮廓的原因是( )A 空间分辨率不足B 量化等级不足C 图像没有校正 5、算术编码主要消除的是( )A 编码冗余B 空间冗余C 心理视觉冗余D 计算冗余6、如下图所示p,q 两像素，则两点之间的距离 D E = ( )， D 8 = ( ), D 4 = ( ) A 5 B 7 C 5.4 D 27、以下变换中哪一种无快速算法：( )A 霍特林变换B 离散傅里叶变换C 沃尔什变换D 离散余弦变换 8、已知N x N 的f(x,y)的傅里叶变换为F(u,v)，则f(x,y)y )(x j e+π的傅里叶变换是( )A F(u -N, v -N)B F(-u, -v)C -F(u, v)D F(u -N/2, v -N/2) 9、空域中的锐化滤波器在频域里对应( )A 高通滤波器B 带通滤波器C 低通滤波器D 带阻滤波器 10、对一个4级四叉树，其结点总数最多为（ ） A 65 B 75 C 85 D 9511、灰度图像的分割基于像素灰度值的（ ）和( )，基于边界的算法是利用区域内灰度的( ) A 连通性 B 不连续性 C 邻接性 D 相似性题号一二三四总分得分命题教师或命题负责人签字年 月 日院系负责人签字年 月 日共3页第2页12、利用Sobel梯度算子对下图进行运算（利用棋盘城区距离计算）得到的结果为（）A 2B 3C 4D 511123121313、假设图像的灰度共有4级，其出现的概率分布为p(a1)=0.1, p(a2)=0.2, p(a3)=0.3, p(a4)=0.4。
根据哈夫曼编码规则，经过哈夫曼编码之后，码长最短的灰度为（）A a1B a2C a3D a4E 以上都不对14、如图所示的色度图中有三点1，2，3。
说明其特性正确的是（）A 点1，2，3均为可见B 点1，2，3的颜色均可用三基色合成C 点1的饱和度比2的饱和度大D 除2外，其余两点可以由RGB合成。
15、彩色图像处理中常用HIS模型，主要是基于（）A 图像增强中色调保持不变B 亮度与色度分量分开C 色调与人的视觉无关16、对一RGB模型图像，原点对应（）A 白色B 黑色C 红色D 蓝色二、解释下列概念（15分，每题3分，任选5题）1、图像压缩2、采样、量化3、卷积定理4、中值滤波及其特点5、熵及其在图像编码中物理意义6、伪彩色增强7、图像分割三、简述题（15分，每题5分，任选3题）1、简述图像技术的分类以及它们之间的联系和区别。
2、简述三基色和三补色以及常用颜色模型。
3、如何应用离散余弦变换进行JPEG压缩？4、简述直方图均衡化原理及其与图像直方图规定化关系。
5、简述主要的图像编码方法和分别消除哪种数据冗余。
四、计算题（40分，每题10分，任选4题）1、 有200张照片，经扫描仪扫描输出图像，假设扫描的图像大小为256x256像素，每个灰度级有256级，请计算需要多大的存储空间；如果图像出现马赛克的现象，是由于什么原因引起的？如何解决？ 2、 求下列图像的哈达玛变换并说明哈达玛变换用途。
3、 利用区域生长法进行图像分割，用区域的平均灰度值与各邻域像素的值进行比较。
设T ＝2，区域标记为A 、B 、C2 1 1 2 1 11 5 4 5 5 12 5 8 9 6 2 1 6 9 8 6 1 1 6 8 9 8 1 1 2 1 1 2 24、 给出下面图像的4叉树表达。
5、 设点P 为轮廓的起始点，写出如图所示的4方向轮廓链码，并计算其归一化链码和形状数。
6、设输入序列为｛12，16，14，18，22，32，46，52，50｝，采用德尔塔调制（DM ）方法（a=1, c=5）进行编码、解码，并计算压缩后误差。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=11111111111111111f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15511551155115512f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=86318631863186313f中国海洋大学 2007－2008学年 第1学期 期末考试试卷数字图像处理技术（A ）参考答案一、选择题（30分，每个空1.5分）评分表准：每个空答对1.5分，答错0分。
题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 答案A AB B A CAB A D AC BDB B AC B B分值 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 4.5 1.5 1.5 1.5 1.5 4.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5二、解释下列概念（15分，每题3分，任选5题） 1、 图像压缩图像数据量大，对数据存储、处理和传输有重要影响，对于给定图像采用不同的表达方法以减少表示图像的数据量。
2、 采样、量化图像空间坐标的离散化称为空间采样；图像灰度的离散化称为灰度量化。
3、 卷积定理其中f(x,y)的傅里叶变换是F(u,v)，g(x,y) 的傅里叶变换是G(u,v)4、 中值滤波及其特点中值滤波：空域图像增强中采用临域增强的一种。
对图像临域中的像素按从大到小排序，取其中间位置的像素值代替临域中心像素。
这种图像处理称中值滤波。
特点：消除孤立噪声和斑点噪声；边缘保持；变换前后频谱基本不变。
5、 熵及其在图像编码中物理意义熵是单个信源输出的平均信息量，亦即平均信息量。
在图像编码中，熵的物理意义是表示最小平均码字长度。
6、 伪彩色增强伪彩色增强是指对原来灰度图像中不同灰度值区域赋予不同颜色以增强图像，常用方法包括：密度分割、空域变换、频域变换。
7、 图像分割把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
三、简述题（15分，每题5分，任选3题）1、 简述图像技术的分类以及它们之间的联系和区别。
图像处理技术包括图像处理、图像分析和图像理解，图像处理强调图像之间的变换，对图像加工改善视觉效果并为自动识别服务、或对图像进行压缩减少存储或传输时间；图像分析对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，获得客观信息建立对图像的描述；图像理解在分析的基础上，研究图像各目标的性质和它们之间的相互关系，对图像内容理解和解释，进一步指导和规划行动。
2、 简述三基色和三补色以及常用颜色模型。
三基色 红（R ）、绿（G ）、蓝（B ） 三补色 品红（M ）、蓝绿（C ）、黄（Y ） ),(),(),(),(v u G v u F y x g y x f ⇔*(,)(,)(,)*(,)f x yg x y F u v G u v ⇔3、 如何应用离散余弦变换进行JPEG 压缩？应用离散余弦变换进行JPEG 压缩主要步骤： i. 将图像分解为8X8或者16X16的图像块； ii. 对每个图象块进行二维DCT 变换；iii. 舍弃接近于0的DCT 系数值，将量化的DCT 系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式； iv. 在接收端，将量化的DCT 系数进行解码；v. 对每个8X8或者16X16的图像块进行二维DCT 反变换，将各块组合成单个图像。
4、 简述直方图均衡化原理及其与图像直方图规定化关系。
直方图均衡化是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法，它的基本思想是将原始直方图变换为均匀分布的形式，使图像的熵最大，图像包含的平均信息量最大。
直方图规定化也是图像增强技术的一种，主要通过把图像直方图变换为规定的直方图从而达到图像增强目的。
直方图均衡化的特点是自动地增强整个图像的对比度，有时需要变换直方图使之具有期望的直方图形状，以有选择地增强某个灰度值范围内的对比度，这时即要采用直方图规定化。
5、 简述主要的图像编码方法和分别消除哪种数据冗余。
图像编码主要是用各种方法减少图像数据冗余，达到用较少的数据对给定图像信息的描述。
主要的图像编码方法包括基于图像统计信息的统计编码（哈夫曼编码、算术编码、位平面编码）、预测编码、变换编码等。
统计编码主要消除编码冗余、预测编码主要消除几何冗余和心理视觉冗余、变换编码主要消除心理视觉冗余等。
四、计算题（40分，每题10分，任选4题）6、 有200张照片，经扫描仪扫描输出图像，假设扫描的图像大小为256x256像素，每个灰度级有256级，请计算需要多大的存储空间；如果图像出现马赛克的现象，是由于什么原因引起的？如何解决？ 存储空间： 256x256x8bit x 200 = 104857600 bit256x256x1Byte x 200 = 13107200 Byte 马赛克现象：采样不足，空间分辨率小于图像分辨率，增加扫描仪分辨率。
7、 求下列图像的哈达玛变换并说明哈达玛变换用途。
最小阶的哈达玛变换矩阵是：21111H ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦，由哈达玛变换的迭代关系得： 41111111111111111H ⎡⎤⎢⎥--⎢⎥=⎢⎥--⎢⎥--⎣⎦，N A H =114000000000000000T Af A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 21200-8000000000000T ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 318-4-100000000000000T ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦原始数据中数字越是均匀分布，经变换后的数据越集中于矩阵的边角上。
因此哈达玛变换可以用于压缩图像信息。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=11111111111111111f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15511551155115512f ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=86318631863186313f设T＝2，区域标记为A、B、C9、给出下面图像的4叉树表达。
10、设点P为轮廓的起始点，写出如图所示的4方向轮廓链码，并计算其归一化链码和形状数。
根据4方向链码的规定，从P点开始，按顺时针方向可以写出4方向的链码表示210010332321其归一化链码为001033232121其差分码：133013303133 （对原链码计算差分码）或301330313313 （对归一化链码计算差分码）形状数为：013303133133混合结点目标结点背景结点221121189861168961269852155451112112511A5245A1AA615A545A2AAAAAAAAAAAAAA85AA4BAAAAAAA8BB89BB9CBBBBBAAAAAAACCCBAABCCBAABCCBAABBBBAAAAAAAfa=2fa=4/36、设输入序列为｛12，16，14，18，22，32，46，52，50｝，采用德尔塔调制（DM）方法（a=1, c=5）进行编码、解码，并计算压缩后误差。