医学图像处理第十三讲 1-6章习题

2011年4月27日1时35分
例题5 人眼视网膜上的感光细胞中， 例题5：人眼视网膜上的感光细胞中， 比较敏感。 填空题，容易) 比较敏感。 (填空题，容易) 考点：人眼视觉感知(锥状体、杆状体) 考点：人眼视觉感知(锥状体、杆状体) 答案： 答案：锥状细胞 例题6 例题6：图像数字化包括 和 参数分别决定了图像的空间分辨率和 容易) 容易) 考点： 考点：采样与量化的概念 答案： 答案： 采样 、 量化 、灰度级分辨率
例题2 例题2： ( )图像处理领域处在图像分析和计算机视觉两个 学科之间。 判断题，容易) 学科之间。(判断题，容易) 考点：图像处理的研究范畴(三个层次) 考点：图像处理的研究范畴(三个层次) 答案： 答案：× 例题3 例题3： ( )由一个二维函数f(x, y)确定的图像称为数字图 由一个二维函数f(x, y)确定的图像称为数字图 判断题，容易) 像。(判断题，容易) 考点： 考点：数字图像的基本概念 答案： 答案：×
2011年4月27日1时35分
例题9 例题9： 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和 155 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23 23和 移到16 255的图像线性变换 解答题，中等) 16和 的图像线性变换。 移到16和255的图像线性变换。(解答题，中等) 考点： 考点：线性灰度变换函数 答案：T(r)=1 81(x 23)+ (x- )+16 答案：T(r)=1.81(x-23)+16
复习纲要： 复习纲要：
视觉感知要素、图像感知和获取； 1 视觉感知要素、图像感知和获取； 杆状体和锥状体、三种基本的图像采集形式（单元、 杆状体和锥状体、三种基本的图像采集形式（单元、线和 阵列） 阵列） 图像采样和量化； 2 图像采样和量化； 采样和量化的概念、数字图像的空间坐标表示、 采样和量化的概念、数字图像的空间坐标表示、图像存储 大小的计算、图像的空间和灰度分辨率、 大小的计算、图像的空间和灰度分辨率、棋盘格现象和伪 轮廓现象 像素间的一些基本关系； 3 像素间的一些基本关系； 邻域( 对角) 邻接( 混合) 通路( 邻域 (4 ， 8 ， 对角 ) 、 邻接 (4 ， 8 ， 混合 ) 、 通路 (4 ， 8 ， 混 距离(欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离) 合) 、距离(欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离)
对颜色信息
两个过程， 两个过程，其 填空题， (填空题，
例题7 一幅彩色数字图像的分辨率为1024 768像素 若采用RGB 例题7：一幅彩色数字图像的分辨率为1024×768像素，若采用RGB 1024× 像素，
彩色空间， 彩色空间，红、绿、蓝每一颜色分量用8位表示，在无压缩的情况下， 蓝每一颜色分量用8位表示，在无压缩的情况下， 存储空间； 在计算机中存储该图像将占用 存储空间；当用图像处理软件去掉 图像的彩色信息，只留下灰度信息，灰度等级为16 16， 图像的彩色信息，只留下灰度信息，灰度等级为16 ，在无压缩的情况 存储空间。 填空题，中等) 下，存储该图像将占用 存储空间。(填空题，中等) 考点： 考点：图像存储大小的计算 答案：采用RGB空间，每一像素用3字节表示， 答案：采用RGB空间，每一像素用3字节表示，无压缩时占存储空间大 RGB空间 小为： 小为： 1024×768× 1024×768×3=2359298≈2.4MB 2）去掉彩色信息，每一像素用4位表示，无压缩时占存储空间大小 去掉彩色信息，每一像素用4位表示， 为： 1024×768× 1024×768×4/8=393216≈400KB
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(解答题，中等) 解答题，中等) 考点： 考点：直方图的意义和作用 答案：小瘤所占的面积比基本没有发生太大变化，但是平均密度增加了。 答案：小瘤所占的面积比基本没有发生太大变化，但是平均密度增加了。
不管人也好、 树也好， 越想花枝招展， 不管人也好 、 树也好 ， 越想花枝招展 ， 就 越要往泥土里钻。往地下钻是痛苦孤独的， 越要往泥土里钻。往地下钻是痛苦孤独的，但 只有这样才能蓄积养分。 只有这样才能蓄积养分。 —汪涵
复习纲要和例题按章节给出，例题 后附题型和难易程度(容易、中等、 稍难) 注意：所有主观类例题(填空题、简 答题、计算题)答案可能不唯一，鼓 励用自己的语言表达。
250 (155,255)
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50 (23,16) 0 0 50 100 150 200 250
例题10 例题10： 简洁说明如下两种灰度变换函数会对图像产生什 10： 么效果。 简答题，中等) 么效果。(简答题，中等)
考点： 考点：对灰度变换函数及其作用于图像之后的效果的理解
答案： 左图的变换函数会提高原始图像的对比度， 答案 ： 左图的变换函数会提高原始图像的对比度 ， 进行变 换时， 原始图像中灰度级低于m 的像素会变暗， 换时 ， 原始图像中灰度级低于 m 的像素会变暗 ， 灰度级高 的像素会变亮，灰度级比m 于m的像素会变亮，灰度级比m低得多或高得多的像素灰度 被压缩在较窄的范围内，接近黑色或白色。 被压缩在较窄的范围内 ， 接近黑色或白色 。 右图是左图的 极端情况， 此变换函数将图像二值化为黑白图像， 极端情况 ， 此变换函数将图像二值化为黑白图像 ， 即灰度 值低于m的像素置为黑色，灰度级高于m的像素置为白色。 值低于m的像素置为黑色，灰度级高于m的像素置为白色。
例题12 一幅图像由于受到了干扰， 例题12： 一幅图像由于受到了干扰， 图像中有若干个亮点 12： 灰度值为255 255） 如下图所示。 （ 灰度值为 255 ） ， 如下图所示 。 请利用你在图像处理课 程中学到的知识对其进行处理，并将处理后的图像画出来。 程中学到的知识对其进行处理 ， 并将处理后的图像画出来 。 解答题，简单) (解答题，简单)
复习纲要： 复习纲要：
图像增强的基本概念和图像的灰度变换； 1 图像增强的基本概念和图像的灰度变换； 图像增强、空间域、负变换、分段线性变换、对数变换、 图像增强、空间域、负变换、分段线性变换、对数变换、 指数变换、 指数变换、对比度拉伸变换 图像的直方图处理； 2 图像的直方图处理； 灰度统计直方图的概念、与图像外观的关系及其作用、 灰度统计直方图的概念、与图像外观的关系及其作用、直 方图均衡化的基本思想与原理、特点与作用、 方图均衡化的基本思想与原理、特点与作用、算法基本步 应用场合、直方图匹配（规定） 骤、应用场合、直方图匹配（规定）的基本原理 图像的空间滤波； 3 图像的空间滤波； 掩模、 卷积与相关、 线性滤波与非线性滤波、 平滑滤波 掩模 、 卷积与相关 、 线性滤波与非线性滤波 、 邻域均值滤波、加权平均滤波）和统计排序滤波（中值、 （邻域均值滤波、加权平均滤波）和统计排序滤波（中值、 最大、最小滤波） 空间锐化滤波器(一阶导数/ 最大 、 最小滤波 ） 、 空间锐化滤波器 (一阶导数 / 梯度算子 Prewitt） 二阶导数/Laplacian算子) /Laplacian算子 （ Sobel, Prewitt ） 、二阶导数 /Laplacian算子 )及上述滤 波器的基本原理、特点、 波器的基本原理、特点、优缺点与应用场合
例题8 令定义邻接性的灰度级集合V={ 例题8：令定义邻接性的灰度级集合V={0, 1}，计算下面图 V={0 两点间的4 通路、 通路和m 通路的最短长度( 像p和q两点间的4-通路、8-通路和m-通路的最短长度(通 路的长度是组成通路的像素序列的长度) 并用箭头标出。 路的长度是组成通路的像素序列的长度)，并用箭头标出。 如最短通路不止一条，请标出任一条。 如某种通路不存在， 如最短通路不止一条 ， 请标出任一条 。 如某种通路不存在 ， 请指出。 解答题，稍难) 请指出。(解答题，稍难)
例题11 假定你有两张相隔八个月拍摄的一病人的胸部X光片。 例题11：假定你有两张相隔八个月拍摄的一病人的胸部X光片。两张 11：
胶片上都显示有一小瘤子，该小瘤也许是良性的，也许是恶性的。 胶片上都显示有一小瘤子，该小瘤也许是良性的，也许是恶性的。小瘤 的大小和密度在八个月期间都发生了变化，但仅凭视觉检查， 的大小和密度在八个月期间都发生了变化，但仅凭视觉检查，不能肯定 小瘤是变得更好或更坏了。下面是每幅X 小瘤是变得更好或更坏了。下面是每幅X光片中包含有小瘤的一小块区 域的直方图。在胶片上，低灰度级代表黑色。 域的直方图。在胶片上，低灰度级代表黑色。请根据直方图信息判断小 瘤是变大还是变小？密度是变得更高还是更低？注意X射线是负图像， 瘤是变大还是变小？密度是变得更高还是更低？注意X射线是负图像， 也就是说，越密的物体亮度越高。 也就是说，越密的物体亮度越高。
3 2 1 0 (p)1 4 3 2 1 2 2 0 1 1 1 1 2 1 2 3 1 (q) 0 2 3 2
考点：像素间的基本关系(通路) 考点：像素间的基本关系(通路)
3 2 1 0 (p) 1 4 3 2 1 2 2 0 1 1 1 1 2 1 2 3 1 (q) 0 2 3 2
答案： 答案：p、q间不存在4-通路； 间不存在4 通路； 最短的8 路径长度为6 最短的8-路径长度为6； 最短的m 路径长度为8 最短的m-路径长度： 复习纲要：
数字图像处理的基本概念； 1 数字图像处理的基本概念； 数字图像、图像处理、图像分析/理解、 数字图像、图像处理、图像分析/理解、计算机视觉 数字图像处理的三个层次； 2 数字图像处理的三个层次； 低级处理、中级处理、 低级处理、中级处理、高级处理 从成像来源的角度了解DIP的划分及应用场合； DIP的划分及应用场合 3 从成像来源的角度了解DIP的划分及应用场合； 电磁波谱成像、显微镜成像、声波/ 电磁波谱成像、显微镜成像、声波/超声波成像