(完整版)图像处理复习题

一．名词解释（20=4*5）

•1.数字图像：一副图像可以定义为一个二维函数f（x,y），其中x、y是空间坐标，而f在任意一对坐标（x、y）处的幅度称为该点处的图像的亮度和灰度，当x、y和f的幅值都是有限的离散值时，该图像为数字图像。

•2.什么是信噪比？信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率称为信噪比。•3.直方图：表示数字图像处理中的每一灰度级与其出现的概率间的统计关系。横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。《统计每一个像素灰度级的个数》

4.灰度直方图：将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频率（直方图上的一个点：图像中存在的等于某个灰度值的像素点的个数的多少）*

5.连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。

6.中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。

7.像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域

是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)

8.无失真编码: 无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。

9.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。

10.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。

11.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，称之为量化，即采样点亮度的离散化。

12.灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮

度信息，没有颜色信息。

13.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。

14.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。《图像的平滑》

15.直方图规定化（匹配）: 用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法

16. 数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。

二．简答题（20=5×4）

1.图像锐化滤波的几种方法。

答：（1）直接以梯度值代替；（2）辅以门限判断；（3）给边缘规定一个特定的灰度级；（4）给背景规定灰度级；（5）根据梯度二值化图像。

2. 伪彩色增强和真彩色增强有何异同点。

答：伪彩色增强是将一幅灰度图像变换为彩色图像，从而将人眼难以区分的灰度差异变换为极易区分的色彩差异。它实质上只是一个图像的着色过程，是一种灰度到彩色的映射技术。而真彩色增强则是对原始图像本身所具有的颜色进行调节，是一个彩色到彩色的映射过程。*3.图像编码（压缩）基本原理是什么？数字图像的冗余表现有哪几种表现形式？答：表示图像需要的大量数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。

冗余：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。

4.什么是中值滤波及其它的原理？

答：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

特点：是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

5、什么是直方图均衡化？

答：将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的

出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。

*6、图像增强的目的是什么？

答：图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。•7、图像压缩质量的评价方法？

答：分为主观评价和客观评价。主观评价需要人的参与，能直接反映人眼的感受。客观评价方法用恢复图像偏离原始图像的误差来衡量恢复图像的质量。常用的客观评价指标有均方差和峰值信噪比。

8、图像锐化与图像平滑有何区别与联系？

答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。

联系：都属于图像增强，改善图像效果。

*9.平滑和锐化滤波器的异同及联系？

答：同：都能减弱或消除傅叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其他分量，从而达到增强某些频率分量的效果。异：平滑减弱或消除傅叶空间的高频分量，达到了增强低频分量、平滑图像细节的效果；锐化减弱或消除傅叶空间的低频分量，达到了增强高频分量、锐化图像细节的效果。联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果得到锐化滤波器的效果，反之亦然。

10、图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？

答：平滑的实现方法：邻域平均法，中值滤波，多图像平均法，频域低通滤波法。锐化的实现方法：微分法，高通滤波法。

*11.图像空域增强与频域增强的基本原理

答：频域增强是指在图像的频率域内，对图像的变换系数（频率成分）直接进行运算，然后通过傅里叶逆变换以获得图像的增强效果。空域增强是在图像上直接进行数据运算，基本上是以灰度映射变换的。

*12.频域增强与空域增强有何不同

答：空域增强是在图像上直接进行数据运算，常见的处理方法有：线性拉伸、直方图均衡化等。频域增强主要有基于傅里叶变换的算法、基于小波变换的算法等。二者在图像增强时都已产生“振铃”现象。

*13.高通滤波与低通滤波有何特点？

答：低通滤波器容许低频信号通过，但减少频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。高通滤波器是去掉信号中不必要的低频成分，去掉低频干扰的滤波器。高通滤波器和低通滤波器常常成对出现，无论哪一种，都是为了把一定的声音频率送到应该去的单元。

*14.什么叫同态滤波？有何特点？

答：同态滤波是一种在频域中对图像同时进行图像对比度增强和压缩图像亮度范围的滤波方法。同态滤波可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅里叶变换处理的失真。

*15.在图像变换编码中为什么要对图像进行分块？简述DCT编码的原理及基本过程？

答：为了提高压缩效率，考虑到局部子块中图像的相关性强的事实，一般会将图像分成8*8的子块，对每个子块独立的进行DCT变换。

16.图像增强与图像复原的联系与区别？

答：（1）二者的目的都是为了改善图像的质量。（2）图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。（3）而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。（4）如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理17.在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因？

答：在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。

18.图像复原和图像增强的主要区别是：