天津理工大學(xué)2014期末補(bǔ)考試卷答案--數(shù)字圖像處理

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上天津理工大學(xué)考試試卷20132014學(xué)年度第二學(xué)期數(shù)字圖像處理 期末考試試卷課程代碼： 試卷編號： 1-A 命題日期： 2014 年 5 月 20 日答題時(shí)限： 120 分鐘 考試形式：閉卷筆試得分統(tǒng)計(jì)表：大題號總分 一二三四五六七一、 選擇題（10分）得分1. 以下屬于有損壓縮編碼的是：（ D ） A、行程編碼 B、 LZW編碼 C、霍夫曼編碼 D、 DCT 變換編碼2. 10. 關(guān)于RGB色系下的彩色圖像，下列說法正確的是：（ A ） A、彩色圖像的紅色分量、綠色分量、藍(lán)色分量都是灰度圖像。 B、該彩色圖像的紅色分量是彩色圖像。 C、若某個(gè)像素點(diǎn)的值是（0，255

2、，0），則表示該顏色中只含紅色。 D、若某個(gè)像素點(diǎn)的值是（255，255，255），則表示該顏色為黑色。3. 以下選項(xiàng)中，不屬于表色系的是：（ B） A、 RGB B、 DCT C、 CMYK D、 HSI4. 以下圖像分割方法中，屬于基于圖像灰度分布的閾值方法的是（ B ） A、 區(qū)域合并、分裂法 B、 最大類間、內(nèi)方差比法 C、 已知形狀的曲線檢測 D、 區(qū)域生長法5. 指出下面正確的說法：（ D ）基于像素的圖像增強(qiáng)方法是一種非線性灰度變換。 基于像素的圖像增強(qiáng)方法是基于空域的圖像增強(qiáng)方法的一種?；陬l域的圖像增強(qiáng)方法由于常用到傅里葉變換和傅里葉反變換，所以總比基于圖像域的方法計(jì)算復(fù)雜較

3、高?；陬l域的圖像增強(qiáng)方法可以獲得和基于空域的圖像增強(qiáng)方法同樣的圖像增強(qiáng)效果。 A、 B、 C、 D、6. 假設(shè)是原始圖像的像素點(diǎn)坐標(biāo)；圖像的大小是M*N； 是使用公式對圖像F進(jìn)行變換得到的新圖像的像素點(diǎn)坐標(biāo)。該變換過程是（ A ） A、圖像鏡像 B、圖像旋轉(zhuǎn) C、 圖像放大 D、 圖像縮小7. 中值濾波器可以：（ A ） A、消除孤立噪聲； B、檢測出邊緣； C、進(jìn)行模糊圖像恢復(fù)；D、模糊圖像細(xì)節(jié)。8. 下列算法中屬于局部處理的是：（ D ） A、 灰度線性變換 B、二值化 C、 傅立葉變換 D、 中值濾波9. 一幅512*512的圖像，若灰度級數(shù)為16，則該圖像的大小是：（ A ） A、1

4、28KB B、32KB C、1MB D、2MB10. 下圖1是一幅標(biāo)準(zhǔn)測試圖像Lena圖，對圖像進(jìn)行處理后，形成的結(jié)果圖像如圖2所示。這是如何處理得到的？（ D ） A、 圖像銳化 B、圖像去噪 C、圖像對比度增強(qiáng) D、亮度減弱二、 填空題（10分）得分1. 在YUV表色系中，Y表示亮度，U表示藍(lán)色與亮度的色差，V表示_與亮度的色差。紅色2. 椒鹽噪聲的_基本相同，而噪聲出現(xiàn)的位置是隨機(jī)的。 幅值3. 采樣所獲得的圖像總像素的多少，通常稱為_。 圖像分辨率4. 圖像的基本位置變換包括了圖像的_、鏡像及旋轉(zhuǎn)。 平移5. 圖像放大是從小數(shù)據(jù)量到大數(shù)據(jù)量的處理過程，_對許多未知的數(shù)據(jù)的估計(jì)。 （填“

5、需要”或“不需要”）需要6. 閉運(yùn)算是使用同一個(gè)結(jié)構(gòu)元素對圖像先_再進(jìn)行腐蝕的運(yùn)算。 膨脹7. 形態(tài)學(xué)處理中最基本的運(yùn)算是腐蝕與膨脹。其中，_通常用以填補(bǔ)目標(biāo)物中存 在的某些空洞。 膨脹8. 直方圖均衡化的基本思想是：對圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度值進(jìn)行展寬，而對像素個(gè)數(shù)少 的灰度值進(jìn)行歸并，從而達(dá)到_的目的。 清晰圖像9. 中值濾波方法對_噪聲的抑制效果較好。（填“高斯”或“椒鹽”） 椒鹽10. 圖像微分_了邊緣和其他突變的信息。（填“增強(qiáng)”或“削弱”）增強(qiáng)三、 判斷題（10分）得分1. 數(shù)字圖像坐標(biāo)系與直角坐標(biāo)系一致。（ F ）2. 一幅圖像經(jīng)過直方圖均衡化處理后，其對比度一定比原始圖像的對比度

6、提高。（ F ）3. 膨脹是將與目標(biāo)區(qū)域接觸的背景點(diǎn)合并到該目標(biāo)物中，使目標(biāo)邊界向外擴(kuò)張的處理。（ T）4. 腐蝕是一種消除邊界點(diǎn)，使邊界向內(nèi)收縮的過程。（T ）5. 一般來說，直方圖均衡化處理對于灰度分布比較均衡的圖像的處理效果比較明顯.（F）6. 借助對數(shù)形式的變換曲線可以達(dá)到線性灰度動(dòng)態(tài)范圍的目的。（ F ）7. 類間最大距離法的設(shè)計(jì)思想是：在某個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝迪?，圖像分割后的前景目標(biāo)與背景兩 個(gè)類之間的差異最小為最佳分割。（ F ）8. 區(qū)域生長方法中選取的種子點(diǎn)只能是單個(gè)像素。（ F）9. 一幅圖像進(jìn)行一次小波變換后，概貌信息大都集中在高頻圖像子塊中。（ F ）10. YCbCr表色系具

7、有亮度信息與色度信息相分離的特點(diǎn)。（ T ）四、 簡答題。（20分）得分8. 壓縮編碼算法很多，為什么還要采用混合壓縮編碼？請舉例說明。答： 壓縮編碼算法很多，比如行程編碼、霍夫曼編碼等。每種不同的壓縮編碼方法具有各自不同的特點(diǎn)。比如行程編碼擅長對多個(gè)重復(fù)數(shù)據(jù)連續(xù)出現(xiàn)的情況進(jìn)行編碼；霍夫曼編碼則可以有效地將出現(xiàn)頻率高、低不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。如果將不同的編碼方式巧妙的結(jié)合在一起，則可以達(dá)到更高的壓縮率，這就是混合壓縮編碼的思想。2. 寫出膨脹運(yùn)算的處理過程。 答： 膨脹運(yùn)算的處理過程為：1）掃描原圖，找到第一個(gè)像素值為0的背景點(diǎn)；2）將預(yù)先設(shè)定好形狀以及原點(diǎn)位置的結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)移到該點(diǎn)；3）判斷

8、該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否存在為1的目標(biāo)點(diǎn)： 如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為1； 如果不是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為0； 4）重復(fù)2）和3），直到所有原圖中像素處理完成。 2. 傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請簡述其在圖像的低通濾波中的應(yīng)用原理。 答： 圖像經(jīng)過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過圖像的低通濾波將圖像中景物的概貌提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強(qiáng)制為0，而將低頻部分的信息保持不變，就相當(dāng)于使用一個(gè)只保持低頻部分信息不變，而高頻信息被完全抑制的低通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過

9、這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。4. 使用中值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象？ 答： 中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好，對高斯噪聲的處理效果不好。中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對待處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達(dá)到濾除噪聲的目的。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像

10、素上。找不到干凈的點(diǎn)來替代被污染的點(diǎn)，故處理效果不好。 五、 計(jì)算題（10分）11. 設(shè)某個(gè)圖像為： 請寫出該圖像的水平鏡像結(jié)果。答：2. 1. 設(shè)某個(gè)圖像為： 請完成： 求該圖像的灰度直方圖。（3分） 對該圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，寫出過程和結(jié)果。（6分）答：六、編程題（共20分）得分功能： 彩色圖像的灰度化處理，如圖3所示原圖，圖4為灰度化處理后的效果圖。要求：使顏色的R、G、B分量值相等，紅綠藍(lán)三個(gè)分量進(jìn)行如下處理： Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j) （圖3）原圖 （圖4） 灰度化處理后的效果圖實(shí)現(xiàn)步驟：(1)開辟緩沖區(qū)。(2)取得

11、圖像的數(shù)據(jù)區(qū)指針。(3)得到像素的藍(lán)、綠、紅的三個(gè)分值；(3)根據(jù)公式（1）計(jì)算gray；(4)將gray值返回給藍(lán)、綠、紅三個(gè)分量；void MakeColorDib:MakegGray() BYTE *p_data; /原圖數(shù)據(jù)區(qū)指針int wide,height,DibWidth,gray; /原圖長、寬、字節(jié)寬p_data=this->GetData (); /取得原圖的數(shù)據(jù)區(qū)指針 wide=this->GetWidth (); /取得原圖的數(shù)據(jù)區(qū)寬度 height=this->GetHeight (); /取得原圖的數(shù)據(jù)區(qū)高度DibWidth=this->GetDibWidthBytes(); /取得數(shù)據(jù)區(qū)字節(jié)數(shù) for(int j=0;j< height;j+)/ 每行for(int i=0;i<DibWidth; i+=3)/ 每列BYTE* pbyBlue = _; /得到藍(lán)色值BYTE* pbyGreen = _; /得到綠色值BYTE* pbyRed = _; /得到紅色