数字图像处理课程作业答案20191
数字图像处理课后参考答案
数字图像处理第一章1、1解释术语(2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
(3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。
1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。
1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。
第二章2、1解释下列术语(18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。
(19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
(20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)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。
数字图像处理课程作业答案(课堂PPT)
Homework 2
• A4 为什么彩色图像的压缩比通常比灰度图像大 ？
• 答：因为人眼对彩色细节的分辨能力远比对亮 度细节的分辨能力低，故通常彩色图像压缩采 用YCbCr 4:2:2和4:2:0 ITU-R BT.601 色度子取 样格式。通过色度子取样，各分量信号压缩之 前分别达到1.5:1和2:1的压缩比
4
Homework 1
21. 何为RGB模型？ 答：图像的采集和电子显示使用RGB 模型。在
RGB 模型中，每种颜色的主要光谱中都有红、 绿、蓝的成分。这种模型基于Cartesian（笛卡 尔）坐标系统。RGB模型中的三基色是红（R）、 绿（G）、蓝（B）。RGB 模型是用相加混色原 理产生彩色图像的。
2
Homework 1
7. 数字图像处理有哪些应用？
答：数字图像处理的应用越来越广，已经渗透到 工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科 研、安全保卫、日常生活等各个方面，在国计 民生及国民经济中发挥越来越大的作用。具体 应用领域可粗略概括在下表中。
学科 物理、化学 生物、医学
环境保护 地质
应用内容
1
Homework 1
3. 数字图像处理的主要内容是什么？ 数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容： 1. 几何处理(Geometrical Processing) 2. 算术处理(Arithmatic Processing) 3. 图像增强(Image Enhancement) – Chapter 4 4. 图像复原(Image Restoration) – Chapter 6 5. 图像重建(Image Reconstruction) – Chapter 7 6. 图像编码(Image Encoding) – Chapter 5 7. 图像识别(Image Recognition) – Chapter 10 8. 图像理解 (Image Understanding)
(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。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 数字图像处理中，图像的灰度变换不包括以下哪一项？A. 对数变换B. 幂律变换C. 直方图均衡化D. 图像锐化答案：D2. 在数字图像处理中，边缘检测的目的是：A. 提取图像中的纹理信息B. 提取图像中的边缘信息C. 增强图像的对比度D. 改变图像的颜色分布答案：B3. 下列哪种滤波器用于平滑图像？A. 高通滤波器B. 低通滤波器C. 带通滤波器D. 带阻滤波器答案：B4. 在数字图像处理中，图像的几何变换不包括以下哪一项？B. 缩放C. 剪切D. 颜色变换答案：D5. 在数字图像处理中，以下哪种方法用于图像分割？A. 阈值处理B. 边缘检测C. 直方图分析D. 颜色量化答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）6. 数字图像处理中的图像增强技术包括：A. 直方图均衡化B. 锐化C. 噪声滤除D. 图像压缩答案：ABC7. 在数字图像处理中，以下哪些是空间域的图像增强方法？A. 直方图均衡化B. 中值滤波C. 拉普拉斯算子D. 傅里叶变换8. 数字图像处理中，以下哪些是频域的图像增强方法？A. 低通滤波B. 高通滤波C. 带通滤波D. 傅里叶变换答案：ABC9. 在数字图像处理中，以下哪些是图像的几何变换？A. 旋转B. 缩放C. 平移D. 颜色变换答案：ABC10. 数字图像处理中，以下哪些是图像分割的方法？A. 阈值处理B. 边缘检测C. 区域生长D. 颜色量化答案：ABC三、简答题（每题5分，共20分）11. 简述数字图像处理中边缘检测的基本原理。
答案：边缘检测的基本原理是识别图像中亮度变化剧烈的区域，这些区域通常对应于物体的边界。
通过应用边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子或Canny算子，可以突出图像中的边缘，从而为后续的图像分析和处理提供重要信息。
12. 描述数字图像处理中直方图均衡化的目的和效果。
答案：直方图均衡化的目的是改善图像的对比度，使图像的直方图分布更加均匀。
数字图像处理各章要求必做题及参考答案
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
（完整版）数字图像处理课后题答案
（完整版）数字图像处理课后题答案1. 图像处理的主要⽅法分⼏⼤类?答：图字图像处理⽅法分为⼤两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。
空域法：直接对获取的数字图像进⾏处理。
频域法：对先对获取的数字图像进⾏正交变换，得到变换系数阵列，然后再进⾏处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像⽤⼀组数字表⽰，便于⽤计算机分析处理。
图像变换：对图像进⾏正交变换，以便进⾏处理。
图像增强：对图像的某些特征进⾏强调或锐化⽽不增加图像的相关数据。
图像复原：去除图像中的噪声⼲扰和模糊，恢复图像的客观⾯⽬。
图像编码：在满⾜⼀定的图形质量要求下对图像进⾏编码，可以压缩表⽰图像的数据。
图像分析：对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，从⽽获得所需的客观信息。
图像识别：找到图像的特征，以便进⼀步处理。
图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从⽽指导和规划⾏为。
3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。
答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最⼩的分⽴要素(有空间分量和谱分量两种)。
通常，表⽰图像的⼆维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多⼩的⽹格，每个⽹格即为像素图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像⽔平或垂直⽅向单位长度上所包含的采样点数。
单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所⽤的位数,也⽤于量度图像的⾊彩分辨率.图像深度确定彩⾊图像的每个像素可能有的颜⾊数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩⾊图像中可出现的最多颜⾊数,或灰度图像中的最⼤灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或⾊彩信息⽤⼆进制数位来表⽰，这⼀数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。
图像深度越深，能够表现的颜⾊数量越多，图像的⾊彩也越丰富。
）图像数据量：图像数据量是⼀幅图像的总像素点数⽬与每个像素点所需字节数的乘积。
数字图像处理课后参考答案
... ............................................................. 北為................................................. .......................................数字图像处理第一章1.1解释术语(2)数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
(3)图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语(18)空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
数字图像处理课后习题答案
数字图像处理课后习题答案数字图像处理课后习题答案数字图像处理是计算机科学与技术领域的重要分支，它研究如何对图像进行数字化处理，以获取更好的图像质量和更多的信息。
在学习数字图像处理的过程中，课后习题是巩固知识、提高技能的重要环节。
本文将为大家提供一些常见的数字图像处理课后习题答案，希望能对大家的学习有所帮助。
一、图像的数字化表示1. 什么是数字图像？数字图像是由离散的像素点组成的，每个像素点都有一定的灰度值或颜色值。
它可以用矩阵或数组表示。
2. 数字图像的灰度级是什么？数字图像的灰度级是指每个像素点的灰度值的取值范围。
例如，8位灰度图像的灰度级为0-255。
3. 如何将彩色图像转换为灰度图像？可以使用灰度化公式将彩色图像转换为灰度图像：Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B。
二、图像的基本处理操作1. 什么是图像的平滑处理？图像的平滑处理是指通过去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加模糊和平滑。
常见的平滑处理方法有均值滤波、中值滤波等。
2. 什么是图像的锐化处理？图像的锐化处理是指通过增强图像的边缘和细节，使图像变得更加清晰和锐利。
常见的锐化处理方法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
3. 如何进行图像的直方图均衡化？图像的直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
可以使用以下步骤进行直方图均衡化：（1）计算图像的灰度直方图；（2）计算累积直方图；（3）根据累积直方图进行像素值映射。
三、图像的特征提取与分析1. 什么是图像的边缘检测？图像的边缘检测是指通过识别图像中颜色或灰度值变化剧烈的区域，来提取图像的边缘信息。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
2. 什么是图像的特征提取？图像的特征提取是指通过对图像进行分析和处理，提取出具有代表性的特征，用于图像的分类、识别等任务。
常见的特征提取方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
数字图像处理作业答案
1 大作业题目1.问答题1.1连续图像f(x.y)和数字图像I(r,c)中各分量的含义是什么？他们有什么联系和区别？取值范围在什么范围？答：f(x,y)表示二维图像在空间XY中一个坐标点的位置（实际图像的尺寸是有限的，所以x和y的取值也是有限的），即f(x，y)中的x，y分别代表一个点连续图像中的x轴和y轴的坐标，而f则代表图像在点（x,y）的某种性质F的数值（实际图像中各个位置上所具有的性质F的取值也是有限的，所以F得取值也是有限的）。
F,x,y的值可以是任意实数。
图像在点（x,y）也可以有多重性质，此时可用矢量f来表示。
数字图像I（r，c）表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。
其中I,c,r的值都是整数。
I(r，c)是通过对f(x，y)抽样和量化得来的，f(x，y)各量是连续的，I(r，c)各量是离散的，这里的I代表离散化后的f,(r，c)代表离散化后的（x,y），r，c分别有连续图像中的x，y分别采样得到的；x，y可以取所有的非负数，r，c可以取所有的非负整数。
1.2 发光强度及亮度、照度各有什么不同？答：1）发光强度，单位坎德拉，即cd。
定义：光源在给定方向的单位立体角中发射的光通量定义为光源在该方向的发光强度。
解释：发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。
这个量是表明发光体在空间发射的会聚能力的。
可以说，发光强度就是描述了光源到底有多“亮”，因为它是光功率与会聚能力的一个共同的描述。
发光强度越大，光源看起来就越亮，同时在相同条件下被该光源照射后的物体也就越亮，因此，早些时候描述手电都用这个参数。
常见光源发光强度：太阳，2.8E27cd，高亮手电，10000cd，5mm超高亮LED，15cd。
2）亮度，单位尼特，即nt。
定义：单位光源面积在法线方向上，单位立体角内所发出的光流。
解释：这个是最容易被误解的概念了。
亮度是针对光源而言，而且不是对点光源，是对面光源而言的。
数字图像处理：部分课后习题参考答案
第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。
连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。
联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。
其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
图像处理的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析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。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
图像理解的重点是在图像分析的基础上，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，从而指导和规划行动。
如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。
联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
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非图形式的描述。
数字图像处理课后习题答案
数字图像处理课后习题答案【篇一：数字图像处理第三版中文答案__冈萨雷斯】版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形）对应点的视网膜图像的直径x可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即?d2???x2? 0.30.017如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点：x?0.06d?1.1?10?6m，即d?18.3?10?6m2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77hz。
问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77hz。
2.5根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm.2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为：i(x,y)?ke?[(x?x0)2?(y?y0)2]的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令k=255。
如果图像用k比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？解：题中的图像是由：f?x,y??i?x,y?r?x,y??255e???x?x0?2??y?y0?2??1.0?255e???x?x???y?y??0202一个截面图像见图（a）。
如果图像使用k比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b），其中?g??255?12k。
因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，?g?4?2k，k= 6。
也就是说，2k小于64的话，会出现可见的伪轮廓。
数字图像处理课程作业答案-精PPT共96页
Байду номын сангаас 56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
数字图像处理课程作业答案 -精
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
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二值图像(Binary Images) 索引图像(Indexed Images) 灰度图像(Grayscale Images) 真彩色图像( Truecolor Images)
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Homework 2
A3 一幅64×64像数的8位的BMP灰度图像，求以 字节为单位该图像文件的大小。如果将此图 像转换为1位的BMP二值图像，求以字节为单 位生成的二值图像的文件大小。
第一，去掉强度成分(I)在图像中与颜色信息的联系； 第二，色调和饱和度成分与人们获得颜色的方式密切 相关。
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Homework 1
25. 如何由RGB模型转换为HSI 模型？
答： 为了由[0，1]范围的 RGB 值得到同样在[0，
1]范围内的 HSI 值，可以得出了以下几个表达
式：
I1/3(R G B )
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Homework 2
A1. 一幅24位真彩色BMP图像中一像素点R=180，G=180， B=180，由RGB彩色模型转换到YCbCr彩色模型，如 果 Y、Cb、Cr的值域均为[0，255]，则Y、Cb和Cr分 别为多少？
解： RGB、YCbCr 取值范围为[0，255]， RGB到YCbCr 的转换公式为：
22. 何为CMY 模型？ 答：CMY 模型在图像处理中用在产生硬拷贝输出 上，例如彩色打印、复印，他们要求CMY数据输 入。CMY 模型的三基色为蓝绿色或青色(C)、品红 色(M)和黄色(Y)，他们都是光的合成色（或二次色 ） 。 CMY 模型是用相减混色原理产生彩色图像 的。
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Homework 1
在 RG 部分( 00H1200)
1 b (1 S)
3 1 ScoH s r31cos6(00H)
g1(rb)
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Homework 1
由式 rgb1 的 定义，上面得到的颜色分量是归一
化了的。由式可以恢复 RGB 分量 R=3Ir G=3Ig B=3Ib
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Homework 1
在 GB 部分 (1200H2400)
21. 何为RGB模型？ 答：图像的采集和电子显示使用RGB 模型。在
RGB 模型中，每种颜色的主要光谱中都有红、 绿、蓝的成分。这种模型基于Cartesian（笛卡 尔）坐标系统。RGB模型中的三基色是红（R） 、绿（G）、蓝（B）。RGB 模型是用相加混色 原理产生彩色图像的。
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Homework 1
HH120
r1/31S
1 ScoH s g31cos6(00H)
b1rg
根据前面的方法，可由 r、g、b值得到 R、G、B 值。
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Homework 1
在BR部分 (2400H3600)
HH240
g1/31S
b131coSs6c(0o0H sH) r1(gb)
如前所述，可由 r、g、b值得到 R、G、B 值。
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Homework 1
24. 何为HSI 模型？ 答：当人观察一个彩色物体时，用色调(H)、饱和度(S)和
亮度(I)来描述它。 HSI 是面向视觉感知的彩色模型。 色调是描述纯色(纯黄、桔黄或红)的颜色属性。 饱和度提供了由白光冲淡纯色程度的量度。 亮度用来表征颜色强度。 HSI 颜色模型的重要性在于两方面：
Homework 1
P15 1. 数字图像处理的主要方法可分为几大类？ 答：数字图像处理的主要方法分为空域法和变换 域法。
2. 图像处理工程包括哪几项内容？ 答：完整的数字图像处理工程大体上可分为如下 几个方面：图像信息的获取、图像信息的存储、 图像信息的传送、图像信息处理、图像信息的输 出和显示。
23. 何为YIQ模型？
答： YIQ 彩色模型用于NTSC制彩色电视广播。 为了有效传输并与黑白电视兼容，YIQ 是一个 RGB 的编码。实际上，YIQ 系统中的 Y 分量提 供了黑白电视机要求的所有影像信息。另外， 它成为普遍应用的标准是因为在图像处理中 YIQ 模型的主要优点是去掉了亮度(Y)和颜色信 息(I 和 Q)间的紧密联系。亮度是与眼中获得的 光的总量成比例的。去除这种联系的重要性在 于处理图像的亮度成分时能在不影响颜色成分 的情况下进行。
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Homework 1
7. 数字图像处理有哪些应用？ 答：数字图像处理的应用越来越广，已经渗透到
工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科 研、安全保卫、日常生活等各个方面，在国计 民生及国民经济中发挥越来越大的作用。具体 应用领域可粗略概括在下表中。
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Hale Waihona Puke Homework 14
Homework 1
Y 0.29900.5 08700.1 014R00 0 Cb-0.16-807.3 431 02 .5600G00 128 Cr 0.500 -00.0 41-806.0 98 1 B31 128
若R=G=B=180，则 Y=R=G=B=180, Cb=Cr=128。
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Homework 2
A2. MATLAB图像处理工具箱支持哪四种基本图 像类型？
S1 3 [mR in ,G,(B)] (RGB)
Harcco(Rs1G 2)(2R(G R)B()R(G B)B)1/2
当B>G 时， H = 360°－H。
为了将色调归一化至[0，1]范围内，令 H=H/360° 9
Homework 1
26. 如何由HSI 模型转换为 RGB模型？
答：已知[0，1]之间的 HSI 值，现在我们想得到同 样范围内的相应的 RGB 值。我们以令 H=360°(H) 开始，这使色调恢复到[0， 360°]的范围。
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Homework 1
3. 数字图像处理的主要内容是什么？ 数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容： 1. 几何处理(Geometrical Processing) 2. 算术处理(Arithmatic Processing) 3. 图像增强(Image Enhancement) – Chapter 4 4. 图像复原(Image Restoration) – Chapter 6 5. 图像重建(Image Reconstruction) – Chapter 7 6. 图像编码(Image Encoding) – Chapter 5 7. 图像识别(Image Recognition) – Chapter 10 8. 图像理解 (Image Understanding)