数字图像处理复习参考版
数字图像处理计算题复习精华版
30452计算题复习一、直方图均衡化(P68)对已知图像进行直方图均衡化修正。
例:表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像(即灰度级数为8),各灰度级(出现的频率)分布列于表中。
要求将此幅图像进行均衡化修正(变换),并画出修正(变换)前后的直方图。
解:对已知图像均衡化过程见下表:画出直方图如下:(a)原始图像直方图(b)均衡化后直方图**以下部分不用写在答题中。
其中:①r k、n k中k = 0,1,…,7② p r (r k )= n k /n ,即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比,其中∑==kj jnn 0,在此题中n =64×64。
③ ∑==kj jrk r p s 0)(计,即计算在本灰度级之前(包含本灰度级)所有百分比之和。
④ ]5.0)1int[(+-=计并k k s L s ,其中L 为图像的灰度级数(本题中L = 8),int[ ]表示对方括号中的数字取整。
⑤ 并k k s s =⑥ n sk 为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的n k 之和。
⑦ n n s p sk k s /)(=,或为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的p r (r k )之和。
二、 模板运算 使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作(P80)空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一个像素进行局部处理。
模板(或称掩模)就是一个滤波器,它的响应为H (r ,s ),于是滤波输出的数字图像g(x ,y )用离散卷积表示为)6.2.4(),(),(),(∑∑-=-=--=lls k k r s r H s y r x f y x g式中:x ,y = 0,1,2,…,N -1;k 、l 根据所选邻域大小来决定。
具体过程如下: (1)将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动,将模板中心与每个像素依次重合(边缘像素除外); (2)将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘,并将所有的结果相加; (3)将(2)中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。
(完整word版)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。
数字图像处理复习参考题
一、填空题(每空1分,共20分)1、在计算机中,按颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像、真彩色RGP图像四种类型。
1024⨯,256个灰度级的图像,需2、存储一幅大小为1024要8M bit。
3、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。
4、依据图像的保真度,图像压缩可分为有损压缩和无损压缩5、图像压缩是建立在图像存在编码荣誉、像素间冗余、心理素质冗余三种冗余基础上。
6、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是、、。
7、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况,写出一种标定方法:。
8、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。
9、在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有,即原点为色。
二、选择题(每题2分,共20分)1、下列算法中属于点处理的是:A.梯度锐化B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
()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.RGBB.CMY或CMYKC.HSID.HSV4、采用模板[-1 1]T主要检测()方向的边缘。
A.水平B.45︒C.垂直D.135︒5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( )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()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,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、____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。
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__A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不三、判断题(每题2分,共10分)1、彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。
数字图像处理复习提纲及答案
数字图像处理第一章:1、数字图像的基本概念?图:反射光或透射光的分布,或自身发出的能量(客观);像:人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识(主观)2、图像处理基本概念?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需求3、模拟图像基本概念?连续的,采用数字化(离散化)表示和数字技术出现之前,图像是连续的,这一类图像称为模拟图像或连续图像; 连续的:指从时间上和从数值上是不间断的4、数字图像基本概念?由连续的模拟图像采样和量化而得。
组成数字图像的基本单位是像素,所以数字图像是像素的集合。
5、像素基本概念?像素为元素的矩阵,像素的值代表图像在该位置的亮度,称为图像的灰度值。
7、数字图像处理的特点?①信息量大:512×512×8bit=256KB 256KB×25帧/s=6400KB=6.25MB②占用的频带较宽:电视图像的带宽5~6MHz,而语言带宽4KHz,频带越宽,技术实现难度越大③像素相关性大:压缩潜力大④评价受人的影响大8、数字图像处理的主要研究内容?9数字信号处理的研究对象:一维数字信号;研究内容:数字滤波器、数字正交变换、数字编码等。
图像处理的研究对象:二维数字信号;研究内容:图像滤波器、图像正交变换、图像编码等。
数字信号处理与图像处理是紧密相关学科。
10、数字图像处理和计算机图形学关系?计算机图形学的研究对象:图形;研究内容:图形生成、透视、消隐;过程:由数学公式生成仿真图形或图像。
图像处理的研究对象:图像;研究内容:图像处理、图像分割、图像分析;过程:由原始图像处理出分析结果。
计算机图形学与图像处理是逆过程。
11、数字图像处理和计算机视觉关系?计算机视觉的研究对象:图像或图像序列;研究内容:视觉感知、图像理解;过程:由图像特征感知、识别和理解三维场景。
图像处理的研究对象:图像;研究内容:图像处理、图像分割、图像分析;过程:由原始图像处理出分析结果12、数字图像处理的主要应用、系统结构图?①遥感图像应用:资源调查、灾害监测、农林业规划、城市规划、环境保护等;②医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射线、染色体分析等;③工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智能机器人等④办公室自动化图像应用:邮政编码图像识别、OCR(字符识别系统)、自动判卷系统、各类图纸自动识别与录入系统等⑤军事公安图像应用:自动跟踪技术、指纹识别、不完整图片的复原、监控等⑥文化艺术图像应用:服装设计、照片的复制和修复、运动员动作分析等⑦图像数据传输应用:图像的存储、刻盘、互联网传输,以及其它卫星传输、无线传输等13、真彩色、假彩色、伪彩色、(简答)?真彩就是从各个角度看都能看到颜色;假彩就是有的角度看不清楚;伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像,从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异,更便于解译和提取有用信息。
(完整版)数字图像处理复习整理
(完整版)数字图像处理复习整理《数字图像处理》复习第⼀章绪论数字图像处理技术的基本内容:图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取(图像获取、表⽰与描述)、彩⾊图像处理和多光谱及⾼光谱图像处理、形态学图像处理第⼆章数字图像处理基础2-1 电磁波谱与可见光1.电磁波射波的成像⽅法及其应⽤领域:⽆线电波(1m-10km)可以产⽣磁共振成像,在医学诊断中可以产⽣病⼈⾝体的横截⾯图像☆微波(1mm-1m)⽤于雷达成像,在军事和电⼦侦察领域⼗分重要红外线(700nm-1mm)具有全天候的特点,不受天⽓和⽩天晚上的影响,在遥感、军事情报侦察和精确制导中⼴泛应⽤可见光(400nm-700nm)最便于⼈理解和应⽤最⼴泛的成像⽅式,卫星遥感、航空摄影、天⽓观测和预报等国民经济领域☆紫外线(10nm-400nm)具有显微镜⽅法成像等多种成像⽅式,在印刷技术、⼯业检测、激光、⽣物学图像及天⽂观测X射线(1nm-10nm)应⽤于获取病⼈胸部图像和⾎管造影照⽚等医学诊断、电路板缺陷检测等⼯业应⽤和天⽂学星系成像等伽马射线(0.001nm-1nm)主要应⽤于天⽂观测2-2 ⼈眼的亮度视觉特征2.亮度分辨⼒——韦伯⽐△I/I(I—光强△I—光照增量),韦伯⽐⼩意味着亮度值发⽣较⼩变化就能被⼈眼分辨出来,也就是说较⼩的韦伯⽐代表了较好的亮度分辨⼒2-3 图像的表⽰3.⿊⽩图像:是指图像的每个像素只能是⿊或⽩,没有中间的过渡,⼀般⼜称为⼆值图像(⿊⽩图像⼀定是⼆值图像,⼆值图像不⼀定是⿊⽩图像)灰度图像:是指图像中每个像素的信息是⼀个量化了的灰度级的值,没有彩⾊信息。
彩⾊图像:彩⾊图像⼀般是指每个像素的信息由R、G、B三原⾊构成的图像,其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
4.灰度级L、位深度k L=2^k5.储存⼀幅M×N的数字图像所需的⽐特 b=M×N×k例如,对于⼀幅600×800的256灰度级图像,就需要480KB的储存空间(1KB=1024Byte 1Byte=8bit)2-4 空间分辨率和灰度级分辨率6.空间分辨率是图像中可分辨的最⼩细节,主要由采样间隔值决定,反映了数字化后图像的实际分辨率。
数字图像处理-复习题
数字图像处理-复习题数字图像处理复习题及参考答案⼀.填空题1. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作:⼀是__________________,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。
1. 从图像到图像的处理2. 量化可以分为________________和⾮均匀量化两⼤类。
2. 均匀量化3. 采样频率是指⼀秒钟内的采样________________。
3. 次数4. 对应于不同的场景内容,⼀般数字图像可以分为⼆值图像、________________和彩⾊图像三类。
4. 灰度图像5. 采样所获得的图像总像素的多少,通常称为________________。
5. 图像分辨率6. 动态范围调整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____________,由此达到改善画⾯效果的⽬的。
6. 扩⼤7. 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_____________,从⽽达到清晰图像的⽬的。
7. 归并8. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。
8. 平移10. 我们将平⾯景物在投影平⾯上的⾮垂直投影称为图像的________________,该处理会是的图像中的图形产⽣扭变。
10. 错切11. 在图像的锐化处理中,通过⼀阶微分算⼦和⼆阶微分算⼦都可以进⾏细节的增强与检测。
Sobel微分算⼦属于________________。
11. ⼀阶微分算⼦12. 均值滤波⽅法对___________噪声的抑制效果较好。
⽽中值滤波⽅法对___________噪声的抑制效果较好。
12. ⾼斯,椒盐13. 依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割⽅法⼤致可以分为______________、边界分割⽅法和区域提取⽅法三⼤类。
13. 阈值⽅法14. 所谓聚类⽅法,是采⽤模式识别中的聚类思想,以____________保持最⼤相似性以及类间保持最⼤距离为⽬标,通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
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 )。
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值, 减少图像的噪声和细节, 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值,有效去 除椒盐噪声,保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理,减少噪声 和细节,提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息,近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势,成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络(CNN)
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一,具有平移不变性和强大的特征表达能 力,广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类,根据聚 类中心表示像素的颜色信息,实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息,将图 像分割成若干个区域,实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ,通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理,掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一,其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中,需要理解各种 算法的原理和实现方法,并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
数字图像处理复习题精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版第一章绪论一.选择题1. 一幅数字图像是:( )A、一个观测系统B、一个有许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间的场景。
提示:考虑图像和数字图像的定义2. 半调输出技术可以:( )A、改善图像的空间分辨率B、改善图像的幅度分辨率C、利用抖动技术实现D、消除虚假轮廓现象。
提示:半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率3. 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、256KB、512KC、1M C、2M提示:表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。
4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于:( )A、图像的灰度级数不够多造成的B、图像的空间分辨率不够高造成C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。
提示:平滑区域内灰度应缓慢变化,但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃,图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。
5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:()A、图像的幅度分辨率过小B、图像的幅度分辨率过大C、图像的空间分辨率过小D、图像的空间分辨率过大提示:图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是:()(图像合成输入是数据,图像分类输出是类别数据)A、图像编码B、图像合成C、图像增强D、图像分类。
提示:对比较狭义的图像处理技术,输入输出都是图像。
解答: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4种。
2. 什么是图像识别与理解3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4. 简述数字图像处理的至少4种应用。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
解答:1. 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。
2024数字图像处理复习材料
图像处理复习简答题1:1.图像锐化与图像平滑有何区分与联系?答:图象锐化是用于增加边缘,导致高频重量增加,会使图象清楚; 图象平滑用于去噪,对图象高频重量即图象边缘会有影响。
都属于图象增加,改善图象效果。
2.频域空间的增加方法对应的三个步骤:(平滑与锐化)答:假定原图像为f(x,y),经傅立叶变换为F(u,v),输出图像为g(x,y),则频率域锐化过程描述为:(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加,得到G(u,v) (3) 将增加后的图像再从频域空间转换到图像空间,得到图像g(x,y)。
(平滑—>低通滤波器, 锐化—>高通滤波器)3.图像数据压缩的必要性答:(1)数字图像的浩大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。
因此必需把数据量压缩。
(2)从传送图像的角度来看,则更要求数据量压缩。
在信道带宽、通信链路容量肯定的前提下,采纳编码压缩技术,削减传输数据量,是提高通信速度的重要手段 。
4.图像锐化滤波的常用方法? 答:○1以梯度值代替原来像素值;○2给定一个阈值,若梯度值小于这个阈值,则修改这个像素的灰度值,反之则保持不变; ○3给图像背景给予一个固定的灰度值; ○4给图像前景给予一个固定的灰度值;○5通过一个阈值,给图像的前景和背景分别给予不同的固定的灰度值。
简答题2 1. 图像滤波的主要目的是什么?主要方法有哪些? 2. 图像噪声有哪些主要类型,主要特点是什么? 3. 如何理解中值滤波的不变性? 4. 什么是梯度倒数加权法平滑?5. 什么是Laplacian 算子?它有哪些特征?6. 罗伯特梯度与Sobel 梯度有什么区分?7. 依据像素的梯度值生成不同的梯度图像的方法有哪些? 8. 定向检测的模板有哪些?9. 频率域滤波的主要滤波器有哪些?各有什么特点? 10.同态滤波的基本操作有哪些?简答题2(答案)1. 图像滤波可以从图像中提取空间尺度信息,突出图像的空间信息,压抑其它无关的信息,或者去除图像的某些信息,复原其它的信息。
数字图像处理复习-答案
一、绪论1.什么是图像,模拟图像和数字图像的区别,分别用什么来描述图像是主观和客观的结合,“图”是物体投射或反射光的分布,“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。
图像可以分类为:可见/不可见图像,模拟/数字图像模拟图像:空间坐标和亮度都连续变化,用连续函数表示数字图像:空间坐标和亮度都不连续,用矩阵表示2.数字图像0表示白还是黑0表示黑,255表示白3.什么是数字图像处理,可以分为哪几个层次数字图像处理:利用微处理器系统对数字图像进行各种目的的加工分为三个层次:图像处理(低级),图像分析(中级),图像理解(高级)图像处理:对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果;强调图像之间进行的变换;图像处理是一个从图像到图像的过程。
图像分析:以观察者为中心研究客观世界;是一个从图像到数据的过程。
图像分析对图像中感兴趣的目标进行提取和分割,获得目标的客观信息(特点或性质),建立对图像的描述。
图像理解:研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系4.数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关,它必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。
5.数字图像的应用领域:最主要的图像源是电磁能谱,其他主要的能源包括声波、超声波和电子。
6.伽马射线成像的主要用途包括医学和天文观测。
7.X射线成像在医学诊断中的应用X光片,血管照相等等8.紫外光的应用工业检测,生物图像,激光,天文检测9.可见光和红外波段成像的应用电视,多媒体,光显微镜,遥感,天文,工业检测,法律(指纹识别,人脸识别)10.身份的特征识别技术包括指纹、人脸、语音等等11.数字图像处理的主要研究内容图像变换,图像增强和复原,图像压缩编码,图像分割,图像描述,图像识别12.数字图像应用空间探索,资源探测,遥感,气象预报,计算机绘画,计算机合成图像,影视,广告设计,军事应用,通信,医学二、基本概念1.两种颜色模型,各个模型的属性的物理含义面向机器的RGB和面向颜色处理的HSI模型。
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题型:选择10道20分,填空10-15道10-15分,名词解析3-4道15-20分,简答题2道20分,程序题1道10分,计算2道20分一、1、数字图像的特点:图像数据量庞大;精度高;再现性好2、数字图像的应用领域:医学:x-ray,超声波成像,CT遥感:农作物估产,地质勘探,天气预报工业:无损探伤,外观自动检查。
军事公安:巡航导弹地形识别,指纹识别,手迹鉴定考题:如医学上数字图像的应用表现在:x-ray,超声波成像,CT3、DIP的应用:电磁波,声波,超声波,电子,合成;电磁波:Gamma 射线(PET),X射线(CT),紫外线,可见光,红外(多光谱遥感),微波(雷达),无线电波(MRI)二、1、人眼的构造:锥状细胞:分辨力强,色彩;白昼视觉;杆状细胞:对低照度敏感;夜视觉(填空或选择题)2、不同照明下,人眼辨别光强度变化的能力不同。
(低照明时,亮度辨别较差(韦伯比大)高照明时,亮度辨别力好(韦伯比小)(填空题)3、马赫带效应:当亮度发生跃变时,视觉上会感到边缘的亮侧更亮些,暗侧更暗些。
在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象,又称为边缘对比效应。
(名词解析题)4、同时对比效应:眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。
当灰色物体周围是黑色背景时,主观亮度增强;当周围背景变明亮时,主观亮度会减弱。
(名词解析题)5、1)图像获取的步骤答:采样Sampling:图像空间坐标的数字化。
将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
量化Quantization:图像函数值(灰度值)的数字化。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
2)影响采样和量化的因素答:空间分辨率:图像中可辨别的最小细节。
采样。
采样间隔越小,像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。
采样间隔越大,像素数越少,空间分辨率低,图像质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;灰度级分辨率:灰度级别中可分辨的最小变化。
量化量化等级越多,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。
6、数字图像的分类(简答题)答:数字图像分为二值图像,灰度图像,彩色图像二值图像每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡,故又称为黑白图像。
二值图像的像素值为0或1。
灰度图像灰度级数大于2的图像。
但它不包含彩色信息。
彩色图像每个像素由RGB三个分量构成,其中RGB是由不同的灰度级来描述。
7、数字图像的质量答:数字的图像的质量是层次,亮度,对比度,清晰度。
层次:表示图像实际拥有的灰度级的数量;图像数据的实际层次越多,视觉效果就越好对比度:是指一幅图象中灰度反差的大小。
清晰度:由图像边缘灰度变化的速度来描述。
8、数字图像的表示答:数字图像表示方式及数据量:二维离散亮度函数: f(x,y)。
二维矩阵: A[m,n]三、空域1、点处理的种类(选择题)答:基本灰度变换(包括线性变换、对数变换、幂次变换,分段线性变换),直方图运算,代数运算(加减乘除,与或非)2、滤波器处理的种类:平滑滤波,锐化滤波(空域上的滤波器)3、灰度级直方图的概念(名词解析)答:横坐标为灰度级,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率和灰度级的关系图就是灰度直方图,是图像的一个重要特征。
灰度直方图只能反映图像的灰度统计分布情况,而不能反映图像像素的空间位置关系。
4、空域上到平滑滤波器的分类:线性滤波器,统计排序滤波器(包括中值滤波器,最大值滤波器,最小值滤波器),作用是:模糊处理,减小噪声锐化滤波器:目的是加强图像轮廓,使图像看起来比较清晰。
主要用途:印刷中的细微层次强调;超声探测成像分辨率低,边缘模糊,通过锐化改善;图像分割前的边缘提取;恢复过度钝化、暴光不足的图像;尖端武器的目标识别、定位5、梯度算子的分类(填空题):二阶微分滤波器-拉普拉斯算子,一阶微分滤波器-梯度算子(Roberts 交叉梯度算子、Prewitt 梯度算子、Sobel 梯度算子)6、直方图均衡化的步骤(简答题)答:(1)对于离散图像,用频率来代替概率:n nr p k k r =)((2)变换函数T(rk)的离散形式为:∑∑=====kj k j kj r k k n T n r p r s 00)()( (3)将输入图像中灰度级为rk 的像素映射到sk (输出图像):s r k k → s k 与r k 之间的关系四、频率域的图像处理1、频率域滤波的步骤(简答题)答:1. 用(-1)x+y 乘以输入图像f(x,y)进行中心变换2. 计算1中的DFT,得 F(u,v)3. 用滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v),得到G(u,v)4. 计算3中结果G(u,v)的反DFT,得g(x,y)5. 取4中结果的实部R[g(x,y)]6. 用(-1)x+y 乘以5中的结果R[g(x,y)] ,取消输入图像的乘数2、频域中的平滑滤波器(选择题):理想低通滤波器,巴特沃低通滤波器,高斯低通滤波器3、频域中的锐化滤波器(选择题):三种高通滤波器(理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器)4、同态滤波器的概念(填空题)答:图像的灰度由照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)合成。
照射分量的频谱落在低频区域,反射分量的频谱落在高频区域。
若物体受到照度明暗不匀的时候,图像上照度暗的部分,其细节就较难辨别。
同态滤波的目的:消除不均匀照度的影响而又不损失图像细节。
5、振铃现象(选择题)答:理想低通和高通滤波器有振铃现象,在空间域的一阶巴特沃斯低通滤波器没有振铃现象,高斯滤波器没有振铃现象。
八、图像压缩1、图像压缩的概念及种类(选择填空)答:定义:在满足一定图像质量条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像,以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。
分类:无损压缩:原始数据可完全从压缩数据中恢复出来,即在压缩和解压缩过程中没有信息损失。
压缩比2:1左右;有损压缩:原始数据不能完全从压缩数据中恢复出来,即恢复数据只是在某种失真度下的近似。
压缩比2:1-1000:1;2、数据冗余(选择题)答:定义:如果表示给定的信息使用了不同的数据量,那么使用较多数据量的方法中,有些数据必然是代表了无用的信息,或者是重复地表示了其它数据已表示的信息。
称为冗余数据分类:编码冗余:如果一个图像的灰度级编码,使用了多于实际需要的编码符号,就称该图像包含了编码冗余;像素间冗余:反映图像像素之间的相关性;心理视觉冗余:在正常视觉处理过程中,各种信息的相对重要程度不同,不重要的信息称心理视觉冗余。
3、图像保真度准则答:保真度准则: 评价信息损失的测度。
描述解码图像相对于原始图像的偏离程度。
常用保真度准则分为两大类:客观保真度准则和主观保真度准则4、图像压缩方法及作用:Huffman编码,算术编码,,位平面编码,预测编码,变换编码,量化编码用于消除编码冗余的有:Huffman编码和算术编码用于像素间冗余的有:位平面编码和预测编码、变换编码、LZW编码、用于心理视觉冗余的有:量化编码5、变字长编码定理(简答题)答:在变字长编码中,对出现概率大的信符赋予短码字,而对小的赋予长码字。
如果码字长度严格按照所对应信符的出现概率大小逆序排列,则编码的平均码长不会大于任何其它排列方式。
九、程序1、均值滤波程序:clcclear allload womanY=X;Z=X;[m,n]=size(X);for i=2:m-1for j=2:n-1Y(i,j)=round((X(i-1,j-1)+X(i,j-1)+X(i+1,j-1)+X(i-1,j)+X(i ,j)+X(i+1,j)+X(i-1,j+1)+X(i,j+1)+X(i+1,j+1))/9);Z(i,j)=round((X(i-1,j-1)+2*X(i,j-1)+X(i+1,j-1)+2*X(i-1,j) +4*X(i,j)+2*X(i+1,j)+X(i-1,j+1)+2*X(i,j+1)+X(i+1,j+1))/16 );endendsubplot(131)imshow(X,map)subplot(132)imshow(Y,map)A=fspecial('average',3); %生成系统预定义的3X3滤波器Z=filter2(A,X);subplot(133)imshow(Z,map)2、中值滤波clcclear allload womanX=uint8(X);J = imnoise(X,'salt & pepper', 0.02);Y=X;Z=X;[m,n]=size(X);for i=2:m-1for j=2:n-1Y(i,j)=median([J(i-1,j-1),J(i,j-1),J(i+1,j-1),J(i-1,j),J( i,j),J(i+1,j),J(i-1,j+1),J(i,j+1),J(i+1,j+1)]);endendsubplot(131)imshow(X,map)subplot(132)imshow(J,map)subplot(133)imshow(Y,map)3、频率域的理想低通滤波f=imread('tire.tif');%E:\weiwen\ÊÒÄÚÉè¼Æ\4bdabb49g910c810 6ba15&690.jpgsubplot(221)imshow(f)[m,n]=size(f);for x=1:mfor y=1:nf(x,y)=f(x,y)*(-1)^(x+y);endendF=fft2(double(f));[m,n]=size(F);H(1:m,1:n)=0;x0=m/2;y0=n/2;for x=1:mfor y=1:nif(sqrt((x-x0)*(x-x0)+(y-y0)*(y-y0))<30)H(x,y)=1;endFF(x,y)=F(x,y)*H(x,y);endendg=ifft2(FF);[m,n]=size(g);for x=1:mfor y=1:ng(x,y)=g(x,y)*(-1)^(x+y);endendsubplot(222)imshow(abs(real(g)),[])存储数字图像所需的比特数b为b=M*N*K;L=2^k1)存储一幅1024×768,256 个灰度级的图像需要多少bit?解:256=2^8,(L=2^k)1024*768*8=6291456(bit)(2) 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少bit ?解:512*512*32=1310720(bit )2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。