数字图像处理测验
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数字图像处理习题集
1.图像的概念及分类;
答:科学定义:在给定条件下被摄目标电磁波性质的变现形式。
广定义:图像是所表示物体的信息描述。
图像的分类:二值图像、灰度图像、彩色图像、数字图像
2.说明图像技术的层次,并叙述各层次的主要研究内容;
答:图像的层次:图像处理、图像分析、图像理解
图像处理:利用计算机把原始图像处理成期望图像的过程。
图像分析:把图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而帮助我们建立对图像的描述。
图像理解:在图像分析的基础上进一步研究图像中的目标以及相互之间的关系,并作出对图像含义的理解以及原来客观场景的解释,从而可以指导和规划行动。图像匹配。图像解释和图像推理
3.简述图像处理的主要目的及主要处理技术;
目的:
改善图像质量
增强图像定位精度
提高信息传输效率
减少图像信息存贮容量
建立图像信息库
处理技术:图像增强,图像复原,几何处理,图像的压缩和编码,图像重建,图像分割,图像描述,图像匹配。
4.叙述数字图像采样及量化的概念,什么是图像的空间分辨率及灰度
分辨率,并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响;
答:空间坐标(X、Y)的数字化被称为图像采样;
图像像元灰度值的离散取值过程即为量化;
空间分辨率:采样密度,采样频率;
灰度分辨率:灰度级数,量化间隔;
空间分辨率越大图像损失的信息就越少,但是数据量大,存储量大,处理时间长。
灰度分辨率越大精度越高,图像质量好,编码时占用位数多数据量大。
5.叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等
基本概念。
灰度:表示光强度的数值度量;
颜色:物体反射或折射光的一种特性,并且是感觉特性。
色度:观察者获得颜色的感觉;
亮度:颜色的强度;
饱和度:在颜色中掺杂白光数量多少的度量;
层次:表示图像实际拥有的灰度级数量;
对比度:灰度反差大小;
清晰度:亮度、对比度、尺寸大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素影响的结果。
6.叙述像素、邻域等基本概念。
像素:最基本的图像昂单元,图像的最小的单元;
邻域:给定像素附近像素的集合;
7.叙述BMP格式图像的文件存储结构。
位图文件头:包括文件类型,文件大小,从文件头到数据的偏移字节;位图信息头:图像的信息宽、高、图像位数、分辨率等;
调色板:颜色查找表,由若干个颜色项构成,每个项4bit;
图像数据:按照每行每列的顺序、每一行字节数必须是4的整数倍;8.说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系;
W=(biWidth*biBitCount+31)/32*4 biWith图像宽度;
W 位每行所占字节数biBitCount 位数;
9.简述直方图的概念;
直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素个数,横坐标是灰度级,纵坐标
10.以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请绘制出该图像的灰度直方
图。
2 3 5 7 6 7
4 4 6
5 7 6
3 3 7 7 6 5
2 4 4 7
3 4
4 5 5 6 6 5
1 2 3 5 6 2
11.叙述灰度直方图的性质及作用。
性质:反应总体灰度分布,不包含空间位置信息。
作用:数字化参数选择,边界阈值选择,面积统计。
12.请编写一段C语言程序,用于计算数字图像的直方图;
int iWidth = m_DIB.GetWidth(); // 图象宽度
int iHeight = m_DIB.GetHeight(); // 图象高度
int iBitsWidth = m_DIB.GetBitsWidth(); // 图象中每行的字节数
unsigned char * lpPixel; // 指向源DIB图像象素位置的指针
int i;
int j;
for (i = 0; i < 256; i ++)
{
m_lCount[i] = 0;
}
int iGMin=255;
int iGMax=0;
double dGAve=0;
for (i=0;i { for (j=0;j { lpPixel=(unsigned char*)lpStartBit + (iHeight-1-i) * iBitsWidth + j; m_lCount[*(lpPixel)]++; } } 13.请说明有那些常用的图像点运算算法。 阈值变换 线性变换:灰度反转、窗口变换、限福变换、分段线性变换、锯齿波变换 非线性变换:对数变换、指数变换、 14.请说明对图像进行阈值变换有何应用; 应用:重要的图像分割方法,通过阈值变换可以得到图像中感兴趣的对象。 15.常用的线性变换有哪些种类; 线性变换:灰度反转、窗口变换、限福变换、分段线性变换、锯齿波变换 16.列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用。 代数运算:对两幅或者多幅输入图像进行点对点的加减乘除运算而得到的输出图像的过程。 种类:加运算、减运算、乘运算、除运算、 加运算:取出“叠加性”噪声,图像的合成,图像的叠加,生成合成图,电视蓝屏技术。