數(shù)字圖像處理試題及答案

1、一、填空題每題 1分，共15分1、 列舉數(shù)字圖像處理的三個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)、事2、 存儲(chǔ)一幅大小為1024 1024，256個(gè)灰度級(jí)的圖像，需要8M bit。3、 亮度鑒別實(shí)驗(yàn)說明，韋伯比越大，貝U亮度鑒別能力越差。4、 直方圖均衡化適用于增強(qiáng)直方圖呈尖峰分布的圖像。5、 依據(jù)圖像的保真度，圖像壓縮可分為無損壓縮和有損壓縮6、 圖像壓縮是建立在圖像存在編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余三種冗余根底上。7、 對于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是 色調(diào) 、飽和度亮度 。&對于拉普拉斯算子運(yùn)算過程中圖像出現(xiàn)負(fù)值的情況，寫出一種標(biāo)定方法：(g(x,y) g min )*255/( g max g min

2、 )二、選擇題每題 2分，共20分1、 采用幕次變換進(jìn)行灰度變換時(shí)，當(dāng)幕次取大于1時(shí)，該變換是針對如下哪一類圖像進(jìn)行增強(qiáng)。BA圖像整體偏暗B圖像整體偏亮C圖像細(xì)節(jié)淹沒在暗背景中D圖像同時(shí)存在過亮和過暗背景2、 圖像灰度方差說明了圖像哪一個(gè)屬性。B A平均灰度B圖像比照度C圖像整體亮度D圖像細(xì)節(jié)3、 電腦顯示器主要采用哪一種彩色模型A A、RGB B、CMY 或 CMYK C、HSID、HSV4、采用模板-1 1: T主要檢測A 方向的邊緣。5、以下算法中屬于圖象銳化處理的是：(C )A.低通濾波 B.加權(quán)平均法 C.高通濾波D.中值濾波6、維納濾波器通常用于 C A、去噪 B 、減小圖像動(dòng)態(tài)范

3、圍C 、復(fù)原圖像D 、平滑圖像7、 彩色圖像增強(qiáng)時(shí)，C處理可以采用RGB彩色模型。A.直方圖均衡化B.同態(tài)濾波C.加權(quán)均值濾波D.中值濾波& _B_濾波器在對圖像復(fù)原過程中需要計(jì)算噪聲功率譜和圖像功率譜。A.逆濾波B.維納濾波C.約束最小二乘濾波D.同態(tài)濾波9、高通濾波后的圖像通常較暗，為改善這種情況，將高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)加上一常數(shù)量以便引入 一些低頻分量。這樣的濾波器叫B。A.巴特沃斯高通濾波器B.高頻提升濾波器C.高頻加強(qiáng)濾波器D.理想高通濾波器10、圖象與灰度直方圖間的對應(yīng)關(guān)系是B _A.對應(yīng)B.多對一C. 一對多D.都不三、判斷題每題1分，共10分1、馬赫帶效應(yīng)是指圖像不同灰度級(jí)條帶

4、之間在灰度交界處存在的毛邊現(xiàn)象。2、高斯低通濾波器在選擇小的截止頻率時(shí)存在振鈴效應(yīng)和模糊現(xiàn)象。3、 均值平滑濾波器可用于銳化圖像邊緣。X 4、 高頻加強(qiáng)濾波器可以有效增強(qiáng)圖像邊緣和灰度平滑區(qū)的比照度。V 5、 圖像取反操作適用于增強(qiáng)圖像主體灰度偏亮的圖像。X 6、彩色圖像增強(qiáng)時(shí)采用 RGB模型進(jìn)行直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的根底上對圖像的亮度進(jìn)行比照度增強(qiáng)。X 7、 變換編碼常用于有損壓縮。V 8同態(tài)濾波器可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)范圍壓縮和比照度增強(qiáng)。 V 9、 拉普拉斯算子可用于圖像的平滑處理。X10、 當(dāng)電腦顯示器顯示的顏色偏藍(lán)時(shí)，提高紅色和綠色分量可以對顏色進(jìn)行校正。V 四、簡答題每題5分

5、，共20分1、逆濾波時(shí)，為什么在圖像存在噪聲時(shí)，不能采用全濾波？試采用逆濾波原理說明，并給出正 確的處理方法。復(fù)原由退化函數(shù)退化的圖像最直接的方法是直接逆濾波。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖像的傅立葉變換來計(jì)算原始圖像的傅立葉變換。；G u, v 廠N u, vF u,vF u,vH u, vH u,v由上式可以看到，即使我們知道退化函數(shù)，也可能無法準(zhǔn)確復(fù)原未退化的圖像。因?yàn)樵肼暿且粋€(gè)隨機(jī)函數(shù)，其傅氏變換未知。當(dāng)退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定 F u,V的值。一種解決該問題的方法實(shí)現(xiàn)值濾波的頻率時(shí)期接近原點(diǎn)值。2、當(dāng)在白天進(jìn)入一個(gè)黑暗劇場時(shí)，在能看清并找到空座位

6、時(shí)需要適應(yīng)一段時(shí)間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象 的視覺原理。答：人的視覺絕對不能同時(shí)在整個(gè)亮度適應(yīng)范圍工作，它是利用改變其亮度適應(yīng)級(jí)來完成亮度適 應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)范圍。同整個(gè)亮度適應(yīng)范圍相比，能同時(shí)鑒別的光強(qiáng)度級(jí)的總范圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場時(shí)，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應(yīng)級(jí)，因此，需要適應(yīng)一段時(shí)間，亮 度適應(yīng)級(jí)才能被改變。3、簡述梯度法與 Laplacian算子檢測邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和 Laplacian檢測邊緣對應(yīng)的模板分別為1111nplP-qp1a1a梯度算子Laplacian算子2分梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian

7、算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交叉點(diǎn)。2分相同點(diǎn)都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。1分4、將高頻加強(qiáng)和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和比照度增強(qiáng)的有效方法。上述兩個(gè)操作的 先后順序?qū)Y(jié)果有影響嗎？為什么？答：有影響，應(yīng)先進(jìn)行高頻加強(qiáng)，再進(jìn)行直方圖均衡化。高頻加強(qiáng)是針對通過高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺 鑒別能力提高。再通過直方圖均衡化將圖像的窄帶動(dòng)態(tài)范圍變?yōu)閷拵?dòng)態(tài)范圍，從而到達(dá)提高比 照度的效果。假設(shè)先進(jìn)行直方圖均衡化， 再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，對于圖像亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)的兩極現(xiàn)象時(shí)， 例如多數(shù)像素主要分布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素存在于極

8、亮區(qū)域時(shí)，先直方圖均衡化會(huì)導(dǎo)致圖像 被漂白，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的比照度較差。五、問答題共35分1、設(shè)一幅圖像有如下列圖直方圖，對該圖像進(jìn)行直方圖均衡化，寫出均衡化過程，并畫出均衡化后的直方圖。假設(shè)在原圖像一行上連續(xù)8個(gè)像素的灰度值分別為： 0、1、2、3、4、5、6、7,貝U均衡后，他們的灰度值為多少？15 分k答：skp(ri) , k=0, 1,7,用累積分布函數(shù)CDF作為變換函數(shù) Tr處理時(shí)，均衡i 0化的結(jié)果使動(dòng)態(tài)范圍增大。riPr(ri)Sk計(jì)Sk并SkPr(Skro=O1/7S0=1/7r1=1/72/7r2=2/72/7S1=2/73=3/73/74=4/

9、73/7S2=3/75=5/74/7r6=6/74/7S3=4/7r7=111S4=1均衡化后的直方圖:1、2、2、3、3、4、4、10 分符號(hào)a1a2a3a4a5a66、7均衡化后的灰度值依次為2、對以下信源符號(hào)進(jìn)行 Hufman編碼，并計(jì)算其冗余度和壓縮率。概率解：霍夫曼編碼:原始信源信源簡化符號(hào)概率1234al0.10.1 r卜00-3-a40.10.1J0Va50.04霍夫曼化簡后的信源編碼：從最小的信源開始一直到原始的信源OrnihMiruSOW ftdteCtiMJrob.Codei3JQI(U10.4 104 1& 0%03000300DJ 00Q3 DOT0.+ 101OHon

10、DID巧p03 01*40.1mooid0.1 Oil*0.0(1moiop-0.1OlilKUL4OIOU-J編碼的平均長度:Lavg(0.4)(1) (0.3)(2) (0.1)(3)(0.1)(0.06)(5) (0.04)(5) 2.2bit /符號(hào)壓縮率：Cr 丄 2 1.364Lavg2.2冗余度：1 1RD 110.2669Cr1.3643、理想低通濾波器的截止頻率選擇不恰當(dāng)時(shí)，會(huì)有很強(qiáng)的振鈴效應(yīng)。試從原理上解釋振鈴效應(yīng)的產(chǎn) 生原因。10分答：理想低通濾波器頻域的傳遞函數(shù)為:H(u,v)1D(u,v)Do0D(u,v) Do濾波器半徑交叉局部側(cè)面圖對應(yīng)空間域進(jìn)行傅立葉反變換，為sine函數(shù)：G(u,v)F (u, v)H (u, v),傅立葉反變換到時(shí)域有:g(x,y) f (x, y)* h(x, y)，頻域相乘相當(dāng)于時(shí)域作卷積。因此，圖像經(jīng)過理想低通濾波器后，時(shí)域上相當(dāng)于原始圖像與sine函數(shù)卷積，由于sine函數(shù)振蕩，那么卷積后圖像也會(huì)振