2013數(shù)字圖像處理習(xí)題集及答案

1、數(shù)字圖像處理習(xí)題集圖像的概念及分類學(xué)科定義：給定條件下被攝目標(biāo)電磁波性質(zhì)（反射、輻射、透射）的一種表現(xiàn)形式廣義上：圖像是對(duì)所表示物體的信息描述分類：1）、二值圖像：圖像中只能取值為0或1。2）、灰度圖像:單色圖像，只包含亮度信息。3）、彩色圖像：3波段單色圖像，每波段代表不同顏色，通常為紅色、綠色、藍(lán)色。決定圖像質(zhì)量的主要因素有哪些？被攝目標(biāo)性質(zhì)，成像的條件，干擾條件圖像可用數(shù)學(xué)函數(shù)I二f（x,y,z,入，t）表示，請(qǐng)解釋函數(shù)中各參量的含義。（x,y,z）為空間坐標(biāo)，入為波長(zhǎng)，t為時(shí)間，I為光點(diǎn)的強(qiáng)度。說明圖像技術(shù)的層次，并敘述各層次的主要研究?jī)?nèi)容；圖像技術(shù)包含三個(gè)層次:圖像處理-從圖像到圖像

2、的過程；利用計(jì)算機(jī)把原始圖像（或圖像信息）處理成期望圖像（或圖像信息）的過程。圖像處理是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。圖像分析從圖像到數(shù)據(jù)的過程；圖像分析要求對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量，以獲得它們的客觀信息，從而幫助我們建立對(duì)圖像的描述。圖像理解圖像解釋與知識(shí)推理；以圖像為對(duì)象，知識(shí)為核心，研究圖像中有什么目標(biāo)、目標(biāo)之間的相互關(guān)系、圖像是什么場(chǎng)景以及如何應(yīng)用場(chǎng)景的一門技術(shù)。簡(jiǎn)述圖像處理的主要目的及主要處理技術(shù)；數(shù)字圖像處理目的;改善圖像質(zhì)量;增強(qiáng)圖像定位精度;提高信息傳輸效率;減少圖像信息存貯容量;建立圖像信

3、息庫圖像增強(qiáng):2、圖像復(fù)原3、幾何處理:4、圖像壓縮與編碼:5、圖像重建:6、圖像分割7、圖像描述8、圖像匹配什么是彩色三要素，解釋各要素的含義；彩色三要素：亮度，色調(diào)和飽和度。亮度，指彩色光作用于人眼時(shí)引起人眼視覺的明暗程度；色調(diào)，是一種顏色區(qū)別于另外一種顏色的特征。飽和度，指色調(diào)的純潔程度。簡(jiǎn)述三基色原理；1）自然界里的大多數(shù)彩色光可以分解為三種基色成份，而這三種基色也可以按一定比例混合得到不同的彩色光。2）三基色必須是相互獨(dú)立的彩色，即其中任一種基色都不能由其它兩種基色混合產(chǎn)生。3）三基色之間的混合比例，決定了混合色的色度。4）混合色的亮度等于三基色亮度之和。簡(jiǎn)述RGB彩色模型及HIS彩

4、色模型的概念及定義；敘述數(shù)字圖像采樣及量化的概念，什么是圖像的空間分辨率及灰度分辨率，并說明空間分辨率及灰度分辨率的大小對(duì)圖像質(zhì)量的影響；采樣：完成圖像空間坐標(biāo)的離散化即把連續(xù)圖像變成離散點(diǎn)的集合；空間分辨率越大圖像質(zhì)量越好量化：用有限的值來代替無限的值稱為量化?；叶确直媛剩簣D像像元灰度值的離散取值過程。圖像分辨率：指每單位長(zhǎng)度上的像素，即直觀看到的圖像的清晰與模糊程度，單位為ppi。另外，圖像的尺寸、圖像的分辨率和圖像文件的大小三者之間有著很密切的聯(lián)系。圖像的尺寸越大，圖像的分辨率越高，圖像文件也就越大，調(diào)整圖像的大小和分辨率即可以改變圖像文件的大小。敘述灰度、顏色、色度、亮度、飽和度、層次

5、、對(duì)比度、清晰度等基本概念。1、灰度：表示光的強(qiáng)度的數(shù)值量度；光強(qiáng)量化到256級(jí)，0對(duì)應(yīng)黑色，255對(duì)應(yīng)白色。灰度圖像：僅含有黑、灰、白等無彩色的圖像2、顏色：一個(gè)物體反射或折射的光的一種特性，并且是一種感覺特性。所有顏色都可被看作三基色（紅、綠、藍(lán)）的不同組合：R+B=M（紫）、B+G=C（青）、R+G=Y（黃）。彩色圖像：指每個(gè)像素的信息由RGB三原色構(gòu)成的圖像，其中RGB是由不同的灰度級(jí)來描述的。3、色度：觀察者獲得的顏色的感覺；亮度：彩色光作用于人眼時(shí)對(duì)人眼視覺的明暗程度；色調(diào)：一種顏色區(qū)別另一種顏色的特征；飽和度：色調(diào)的純潔程度4、灰度級(jí)：表示像素的明暗程度的整數(shù)量5、層次：表示圖像

6、實(shí)際擁有的灰度級(jí)的數(shù)量6、清晰度：亮度、對(duì)比度、尺小、細(xì)微層次、顏色飽和度等綜合因素的影響結(jié)果。影響圖像質(zhì)量的三個(gè)因素：灰度級(jí)，層次，清晰度。敘述像素、鄰域等基本概念。像素：最基本的圖像元素，數(shù)字圖像的最小的單元；領(lǐng)域：給定像素附近像素的集合敘述BMP格式圖像的文件存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。位圖文件頭：文件類型，指定文件大小，從文件頭到位圖數(shù)據(jù)的偏移字位圖信息頭：圖像高、寬、顏色位數(shù)、壓縮類型、占用字節(jié)數(shù)、顏色數(shù)、分辨率調(diào)色板：顏色查找表圖像數(shù)據(jù)：每行每列順序排列，行字節(jié)數(shù)必須為4的倍數(shù)，從下到上、從左到右說明數(shù)字圖像每行所占字節(jié)數(shù)與圖像寬度的關(guān)系；例1：一幅圖像為256色，寬為31個(gè)像素，問存儲(chǔ)一行需多少個(gè)

7、字節(jié)？分析：256色，biBitCount=8;寬為31，biWidth=31;W=31*8/8=31字節(jié),31不是4的倍數(shù)，補(bǔ)一個(gè)字節(jié)的0，32個(gè)字節(jié)是4的倍數(shù)。所以，對(duì)于這幅圖像，每一行數(shù)據(jù)后面都有一個(gè)無效的字節(jié)，再往后才是另一行的數(shù)據(jù)。宏定義計(jì)算：W=（31*8+31）/32*4=279/32*4=8*4=32敘述將一副數(shù)字圖像縮小一半的圖像處理運(yùn)算方法；建立起重建物理圖像的計(jì)算模型建立起目的圖像與原始圖像的坐標(biāo)變換關(guān)系計(jì)算目的圖像中點(diǎn)（i,j）在原始圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)（x,y）根據(jù)計(jì)算模型計(jì)算出原始圖像中點(diǎn)（x,y）處的顏色值c將目的圖像中點(diǎn)（i,j）的顏色值設(shè)置為顏色值c處理完目的圖

8、像上每一個(gè)像素點(diǎn)，即可完成縮放敘述將一副數(shù)字圖像放大k倍的圖像處理運(yùn)算方法，如果采用kXk子塊填充的放大運(yùn)算方法，其缺點(diǎn)是什么，采用何種算法可以改善；成比例放大：如果需要將原圖像放大k倍，則將一個(gè)像素值添在新圖像的k*k的子塊中。如果放大倍數(shù)太大，按照前面的方法處理會(huì)出現(xiàn)馬賽克效應(yīng)。采用雙線性插值法進(jìn)行圖像放大。說明雙線性插值法進(jìn)行圖像放大的基本算法；f(a+x,f(a,b)+xf(a+1,b)_f(a,b)+y+xyf(a,b)一f(a,b+1)一f(a+1,b)+f(a+1,b+1)f(a,b+l)-f(a,b)說明有哪幾種圖像鏡像的方式，并敘述各自的算法；水平鏡像，垂直鏡像，對(duì)角鏡像。以

9、下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)將該圖像縮小為原圖的2/3。2354674467763377652453544556651235622547377525341352以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)采用雙線性差值法將該圖像放大為原圖的3倍。EEsES以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別給出該圖像的水平、垂直、對(duì)角鏡像的圖像數(shù)據(jù)。S0337446235532644733765343342圖像的仿射變換公式如下，xaby1cd00AxAy1xy解答:1|x二ax+by+Axy二cx+dy+Ay請(qǐng)分別用該公式的形式表示出圖像平移、旋轉(zhuǎn)，鏡像，等的運(yùn)算公式。xj0Axxxcos0-sin0Axxx-10wxy=01A

10、yyy=sin0cos0Ayyy=010y100111001110011列舉代數(shù)運(yùn)算的種類及各種代數(shù)運(yùn)算的主要應(yīng)用。圖像相加：可以將一幅圖像內(nèi)容加到另一幅圖像上，以達(dá)到二次暴光的要求(doubleexposure)。圖像相加可以對(duì)同一場(chǎng)景的多幅圖像求平均值，以降低加性(additive)隨機(jī)噪聲。圖像相減：可去除圖像中不需要的加性圖案。圖像相減也可用于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。掩膜圖像。乘法應(yīng)用：圖像局部顯示；生成合稱圖像；除法運(yùn)算：可產(chǎn)生對(duì)顏色和多光譜圖像分析十分重要的比率圖像(或比值圖像)，以提取顏色和光譜信息，提取植被或其它地物信息，還可以用來區(qū)分一幅圖像中的不同顏色區(qū)域，以及去掉地形影響等。說明圖像加

11、、減運(yùn)算有哪些應(yīng)用；加法應(yīng)用：求均值圖像：去除“疊加性”噪聲；,生成圖像疊加效果，會(huì)得到二次曝光的效果可以得到各種圖像合成的效果，也可以用于兩張圖片的銜接。減法應(yīng)用：1，去除一幅圖像中所不需要的加性圖案2，可檢測(cè)同一場(chǎng)景的兩幅圖像之間的變化。3，去除固定的背景信息，生成合稱圖像。簡(jiǎn)述直方圖的概念；定義：灰度直方圖是灰度級(jí)的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，其橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度出現(xiàn)的頻率(像素個(gè)數(shù))。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)繪制出該圖像的灰度直方圖。235767446576337765244734455665123562敘述灰度直方圖的性質(zhì)及作用。直方圖性質(zhì)：

12、反映總體灰度分布；不包含空間位置信息直方圖作用：數(shù)字化參數(shù)的選擇；邊界閾值選擇；面積統(tǒng)計(jì)27請(qǐng)編寫一段C語言程序，用于計(jì)算數(shù)字圖像的直方圖；intiWidth=pDib-GetWidth();/獲取圖像寬度intiHeight=pDib-GetHeight();/獲取圖像高度intiBitsWidth=pDib-GetBitsWidth();/獲取圖像存儲(chǔ)寬度unsignedchar*lpPixel;/指向像素的指針LPSTRlpStartBit=pDib-GetPixelBit();/圖像數(shù)據(jù)起始位置inti,j;/循環(huán)變量longplCount256;/每一個(gè)灰度級(jí)像素?cái)?shù)for(i=0;i

13、iHeight;i+)for(j=0;jiWidth;j+)lpPixel=(unsignedchar*)lpStartBit+iBitsWidth*i+j;plCount*(lpPixel)+;28.請(qǐng)說明有那些常用的圖像點(diǎn)運(yùn)算算法。線性變換：壓縮灰度范圍；拉伸灰度范圍；灰度反轉(zhuǎn)；窗口變換；限幅變換分段線性變換；鋸齒波變換非線性變換：點(diǎn)運(yùn)算：通過一個(gè)非線性變換關(guān)系T,改變像素點(diǎn)灰度；對(duì)數(shù)變換：低灰度拉伸；高灰度壓縮。指數(shù)變換：低灰度壓縮；高灰度拉伸。請(qǐng)說明對(duì)圖像進(jìn)行閾值變換有何應(yīng)用;閾值變換：應(yīng)用：背景分離，數(shù)字提取常用的線性變換有哪些種類；G(x,y)=0if255ifG(x,y)Tg二f

14、xtan4.坡性變換三窗口變換灰度區(qū)間価,i,變換為眾度區(qū)間佃d;區(qū)間絨切之外的現(xiàn)匱操持不蠻*蠻換函數(shù)為:iHd灰度M間冋同變換為r；灰度區(qū)問口切變喚為応旳撫摩區(qū)間臥鬲n空按為么愆性變?nèi)缇兆儼瘁j灰屢，有茨廛拉忖;申等灰度壓醐低師，驗(yàn)豪筑強(qiáng)競(jìng)射；灰度區(qū)間回切變換為4創(chuàng)茨度區(qū)鳳碼吋甕換*o,4灰度區(qū)間血即珈為阻431敘述常用的圖像對(duì)比度增強(qiáng)方法，以及他們的優(yōu)缺點(diǎn)。圖像對(duì)比度增強(qiáng)是改善圖像視覺效果的重要措施之一。黑白圖像的對(duì)比度的大小主要決定于圖像的灰度級(jí)之間的級(jí)差。通過被攝景物最亮部分與最暗部分的密度差，來實(shí)現(xiàn)圖像的對(duì)比度調(diào)整。線性增強(qiáng)：1：基本線性增強(qiáng)：計(jì)算簡(jiǎn)潔；適用于灰度級(jí)變化比較平滑的圖

15、像（圖像直方圖近似表現(xiàn)為高斯分布）；算法缺點(diǎn)有可能受到個(gè)別極限灰度級(jí)的不良影響；2：統(tǒng)計(jì)量算法增強(qiáng)：剔除個(gè)別極限灰度值的抑制作用，在整體上能較好地保障圖像的對(duì)比度增強(qiáng)效果。3：分段線性增強(qiáng)：更適應(yīng)于有選擇性地對(duì)圖像進(jìn)行局部線性對(duì)比度增強(qiáng)；4：非線性增強(qiáng)：可以有選擇地對(duì)曝光不足或曝光過度的圖像進(jìn)行指數(shù)或?qū)?shù)函數(shù)變換，使圖像的對(duì)比度得到調(diào)整。5：直方圖增強(qiáng)：直方圖均衡化理想情況下，經(jīng)過直方圖均衡化以后的圖像直方圖應(yīng)是十分平坦的，但實(shí)際情況并非如此，產(chǎn)生的新的直方圖比變換前平坦多了，但和理論分析有差異，此外，灰度級(jí)減少了。以下為一幅4位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別采用基本線性增強(qiáng)及統(tǒng)計(jì)量增強(qiáng)算法對(duì)圖像

16、進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算。23546774465766337765524765444556615512356221235622以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)對(duì)該幅圖像進(jìn)行直方圖均衡化，給出均衡化的計(jì)算過程及計(jì)算結(jié)果。2352677446376633776552467544455665512356221235622敘述直方圖規(guī)定化的運(yùn)算步驟；簡(jiǎn)述圖像噪聲的概念；圖像噪聲：圖像在攝取或傳輸時(shí)所受到的隨機(jī)干擾信號(hào)，阻礙人們接受信息的因素。分別按照噪聲產(chǎn)生原因、噪聲頻譜、噪聲與信號(hào)的關(guān)系、概率密度函數(shù)等方式對(duì)圖像噪聲進(jìn)行分類；噪聲產(chǎn)生原因，內(nèi)部噪聲，外部噪聲。噪聲頻譜，白噪聲，1/f噪聲，三角噪聲。噪聲與信

17、號(hào)的關(guān)系，加性噪聲，乘性噪聲。概率密度函數(shù)，高斯噪聲，瑞利噪聲，伽馬噪聲，指數(shù)分布噪聲，均勻分布噪聲，脈沖噪聲，椒鹽噪聲。說明抑制圖像噪聲的主要方法，并敘述各種濾波方法的特性與效果。1：鄰域平均法：鄰域平均后，噪聲均值為0，方差降低。若鄰域內(nèi)有噪聲存在，經(jīng)過平均，噪聲的幅度會(huì)大為降低。小鄰域，噪聲抑制不足。大鄰域，邊緣模糊。鄰域平均適合于對(duì)高斯噪聲圖像進(jìn)行濾波2：閾值平均法：加門限值減小模糊3：加權(quán)平均法：利用鄰域平均的思想，同時(shí)也突出（m,n）點(diǎn)本身的重要性，可將（m,n）點(diǎn)加權(quán)計(jì)入平均中，可在一定程度上減小圖像模糊。4：模版平滑法：無論鄰域平均還是加權(quán)平均，實(shí)際都是用某點(diǎn)（m,n）的鄰域內(nèi)

18、的平均值加入本點(diǎn)的加權(quán)平均值來代替（m,n）的值，具體運(yùn)算相當(dāng)于進(jìn)行卷積運(yùn)算。模版條件：模版內(nèi)的系數(shù)全部為正數(shù)；模版系數(shù)和為1，表示對(duì)圖像進(jìn)行處理后亮度水平保持不變。5：高斯濾波器（高斯模板）：根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來選擇權(quán)值的線性平滑濾波器。高斯平滑濾波器對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效，是十分有效的低通濾波器。二維高斯函數(shù)具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性，即濾波器在各個(gè)方向上的平滑程度是相同的。高斯函數(shù)是單值函數(shù)。高斯函數(shù)的付立葉變換頻譜是單瓣的。高斯濾波器寬度（決定著平滑程度）是由參數(shù)。表征的，而且。和平滑程度的關(guān)系是非常簡(jiǎn)單的。越大，高斯濾波器的頻帶就越寬，平滑程度就越好。由于高斯函數(shù)的可分離性，較大尺寸

19、的高斯濾波器可以得以有效地實(shí)現(xiàn)。6：中值濾波效果分析：與均值濾波相比，去除椒鹽噪聲效果好，而且模糊輕微，邊緣保留較好；中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。對(duì)于高斯噪聲，均值濾波效果比中值濾波效果好。7：邊界保持平滑濾波：在進(jìn)行平滑處理時(shí)，首先判別當(dāng)前像素是否為邊界上的點(diǎn)，如果是，則不進(jìn)行處理，如果不是，則進(jìn)行平滑處理。8：噪聲對(duì)應(yīng)于高頻部分，所以去噪可以采用低通濾波。比較臨域平均法與閾值平均法進(jìn)行圖像濾波的優(yōu)缺點(diǎn)；鄰域平均法：鄰域平均后，噪聲均值為0，方差降低。若鄰域內(nèi)有噪聲存在，經(jīng)過平均，噪聲的幅度會(huì)大為降低。小鄰域，噪聲抑制不足。大鄰域，邊緣模糊。鄰域平均適合于對(duì)高斯噪

20、聲圖像進(jìn)行濾波。閾值平均法：加門限值減小模糊，但是噪聲降低效果不如鄰域?yàn)V波法。對(duì)圖像進(jìn)行模版平滑時(shí)，要求模板應(yīng)滿足什么條件？模版條件：模版內(nèi)的系數(shù)全部為正數(shù)；模版系數(shù)和為1，表示對(duì)圖像進(jìn)行處理后亮度水平保持不變。簡(jiǎn)述高斯濾波器的主要特性。高斯濾波器：根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來選擇權(quán)值的線性平滑濾波器。高斯平滑濾波器對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪聲非常有效，是十分有效的低通濾波器。特性1：二維高斯函數(shù)具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性；特性2：高斯函數(shù)是單值函數(shù)特性3：高斯函數(shù)的付立葉變換頻譜是單瓣的；特性4：高斯濾波器寬度(決定著平滑程度)是由參數(shù)。表征的。越大，高斯濾波器的頻帶就越寬，平滑程度就越好；特性5：由于高斯函數(shù)的

21、可分離性，較大尺寸的高斯濾波器可以得以有效地實(shí)現(xiàn)。如何設(shè)計(jì)高斯濾波器的寬度及高斯濾波模版？請(qǐng)給出中值濾波與均值濾波的特性分析及各自的適用對(duì)象；中值濾波：因?yàn)樵肼暤某霈F(xiàn)，使該點(diǎn)像素比周圍的像素亮(暗)許多。可把圖像中某一子塊的圖像數(shù)據(jù)(數(shù)字序列)按大小順序排列起來，則噪聲點(diǎn)的圖像數(shù)據(jù)可能會(huì)排列在序列的首位獲末位，取排序后數(shù)字序列的中間值代替圖像某點(diǎn)的數(shù)據(jù)，則可有效地去除噪聲。效果分析：與均值濾波相比，去除椒鹽噪聲效果好，而且模糊輕微，邊緣保留較好；對(duì)脈沖性噪聲、隨機(jī)噪聲濾除性較好；對(duì)于高斯噪聲，均值濾波效果比中值濾波效果好。敘述K近鄰平滑濾波器的算法思想；在一個(gè)與待處理像素鄰近的范圍內(nèi)，尋找出其

22、中像素值與之最接近的K個(gè)鄰點(diǎn)，將該K個(gè)鄰點(diǎn)的均值(或中值)替代原像素。敘述采用低通濾波法對(duì)圖像進(jìn)行濾波的算法步驟；噪聲對(duì)應(yīng)于高頻部分，所以去噪可以采用低通濾波?？沼?yàn)V波是建立在卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)上，其中：f(x,y)為原圖像函數(shù)，h(x,y)為濾波函數(shù)，g(x,y)為濾波后的期望圖像。則據(jù)卷積定理有G(u,v)=F(u,v)H(u,v)頻率域?yàn)V波的基本算式。H(u,v)叫做濾波器的傳遞函數(shù)，或?yàn)V波器。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別采用鄰域平均(3X3鄰域）、閾值平均（3X3鄰域、閾值取3）、中值濾波（3X3鄰域）等方法對(duì)該幅圖像進(jìn)行濾波，給出濾波運(yùn)算過程及計(jì)算結(jié)果。23566774467

23、06633776552430344451665512356221235622簡(jiǎn)述圖像銳化的概念及用途。圖像銳化：是增強(qiáng)或者提取圖像中目標(biāo)輪廓線（或稱邊緣）的技術(shù)過程。圖像中目標(biāo)的輪廓線，是由相鄰像元灰度的急劇變化形成的，輪廓線屬于高頻成分。用途：突出圖像中的細(xì)節(jié)，增強(qiáng)被模糊了的細(xì)節(jié)；細(xì)微層次強(qiáng)調(diào)。彌補(bǔ)掃描對(duì)圖像的鈍化；超聲探測(cè)成像，分辨率低，邊緣模糊，通過銳化來改善；圖像識(shí)別中，分割前的邊緣提??；銳化處理恢復(fù)過度鈍化、暴光不足的圖像；尖端武器的目標(biāo)識(shí)別、定位。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)計(jì)算該幅圖像的梯度圖像，給出計(jì)算公式及計(jì)算結(jié)果。23576744677633776524676445

24、5665123562GfCj）|=|f（i+1,j）-fCjj+1fCj+1）fCjj以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù)，請(qǐng)分別用水平及垂直一階微分算子、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子對(duì)該幅圖像進(jìn)行銳化運(yùn)算，給出計(jì)算公式及計(jì)算結(jié)果。235667446476337765243074455665123562說明對(duì)圖像進(jìn)行偽彩色處理的概念及目的；偽彩色（pseudocoloring，也稱為假彩色）處理：指將灰度圖像轉(zhuǎn)化為彩色圖像，或者將單色圖像變換成給定彩色分布的圖像。目的：為了提高人眼對(duì)圖像的細(xì)節(jié)分辨能力，以達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。敘述偽彩色處理的主要方法；偽彩色處理方

25、法主要有強(qiáng)度分層、灰度級(jí)到彩色變換法、頻域?yàn)V波法。強(qiáng)度分層法，用一個(gè)平行于圖像坐標(biāo)平面XY的平面去切割圖像亮度函數(shù)，對(duì)每一個(gè)輸入灰度值，如果它在切割灰度值lm之上就賦予某一種顏色，如果它在lm之下就賦予另一種顏色?；叶燃?jí)到彩色變換法，基本概念是對(duì)任何輸入像素的灰度級(jí)執(zhí)行三個(gè)獨(dú)立的變換。然后，用三個(gè)變換結(jié)果合成彩色圖像。這種方法產(chǎn)生一幅合成圖像，其彩色內(nèi)容受變換函數(shù)特性調(diào)制。頻域?yàn)V波，對(duì)原來灰度圖象中的不同頻率分量(可分別借助低通，帶通/帶阻，高通濾波器獲得)賦予不同的顏色。說明假彩色增強(qiáng)的概念及用途；把真實(shí)的自然彩色圖象或遙感多光譜圖象處理成假彩色圖象。用途：景物映射成奇異彩色，比本色更引人注

26、目。適應(yīng)人眼對(duì)顏色的靈敏度，提高鑒別能力。遙感多光譜圖象處理成假彩色，以獲得更多信息。什么是彩色平衡？攝像機(jī)在拍攝圖像時(shí)，由于各個(gè)彩色通道不同的敏感度導(dǎo)致R、G、B三個(gè)分量圖像出現(xiàn)不同的線性變換，使結(jié)果圖像的三原色不平衡，圖像中色彩偏離實(shí)際真實(shí)顏色。表現(xiàn)：現(xiàn)實(shí)中的灰色區(qū)域在圖像中對(duì)應(yīng)為有色彩區(qū)域，白色對(duì)應(yīng)有彩色。什么是圖像退化、什么是圖像復(fù)原？退化：圖像在形成、傳輸和記錄過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不完善，使圖像的質(zhì)量變壞，這一過程稱為圖像的退化。復(fù)原：圖像的復(fù)原就是要盡可能恢復(fù)退化圖像的本來面目，它是沿圖像降質(zhì)的逆向過程進(jìn)行。圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)由什么異同點(diǎn)？圖像增強(qiáng)：不考慮圖像是如

27、何退化，只通過試探各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果。不顧增強(qiáng)后的圖像是否失真，只要看得舒服就行。復(fù)原：需知道圖像退化的機(jī)制和過程的先驗(yàn)知識(shí)，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過程方法，從而得到復(fù)原的圖像。如果圖像已退化，應(yīng)先作復(fù)原處理，再作增強(qiáng)處理。說明逆濾波法復(fù)原圖像的基本原理及步驟。答：(1)對(duì)退化圖像g(x,y)作二維離散傅立葉變換，得到G(u,v)計(jì)算系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h(x，y)的二維傅立葉變換，得到H(u,v)。F(u,v)lf(x，y)(3)計(jì)算(4)計(jì)算換，求得的逆傅立葉變說明逆濾波法復(fù)原圖像的缺陷及解決方法。病態(tài)性質(zhì)(1)H(u,v)=0:無法確定F(u,v)解決該病態(tài)問題的唯一方法就是謹(jǐn)開的零點(diǎn)

28、即小數(shù)值的兩種途徑*一是：在Htu,v)W及其附近，人為地仔細(xì)的值，犯畀)不會(huì)對(duì)產(chǎn)生懸影響口下圖給岀了Hfu珮H如旳同改進(jìn)的怨波特性期口巧的一維波形，從中可看出與正常的濾波的差別。皿團(tuán)像退化侗應(yīng)逆懣疲話響應(yīng)改進(jìn)的逆濾減器質(zhì)應(yīng)(2)H(u,v)T0：放大噪聲若噪聲為零，則采用逆濾波恢復(fù)法能完全再現(xiàn)原圖像。若噪聲存在，而且H(u,v)很小或?yàn)榱銜r(shí)，則噪聲被放大。這意味著退化圖像中小噪聲的干擾在H(u,v)較小時(shí)，會(huì)對(duì)逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)生很大的影響，有可能使恢復(fù)的圖像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。為避免振鈴影響，一種改進(jìn)的方法是取恢復(fù)的反向?yàn)V波器P(u,v)為:P(u,v)=Jk,1H(u,

29、v)ld,elseH(u,v)其中k和d均為小于1的常數(shù)，且d選得較小為好簡(jiǎn)述去除圖像運(yùn)動(dòng)模糊的方法及步驟。一是減少曝光時(shí)間。但相機(jī)的曝光時(shí)間并不可能無限制地減小，隨著曝光時(shí)間減小，圖像信噪比減小，圖像的質(zhì)量也較低，所以這種方法用途極其有限;二是建立運(yùn)動(dòng)圖像的復(fù)原模型，通過數(shù)學(xué)模型來解決圖像的復(fù)原問題。這種方法具有普遍性，因而也是研究解決運(yùn)動(dòng)模糊的主要手段。什么是圖像的幾何畸變；由于成像系統(tǒng)本身的非線性，圖像獲取視角的變化，拍攝對(duì)象表面彎曲等原因，會(huì)使獲得的圖像比例失調(diào)、歪斜變形，甚至扭曲。我們把這類圖像失真現(xiàn)象稱為幾何畸變.敘述幾何畸變圖像的恢復(fù)的算法步驟；第一步是對(duì)畸變圖像進(jìn)行空間坐標(biāo)變換

30、，使像素點(diǎn)落在正確的位置上，即恢復(fù)圖像的空間關(guān)系；第二步是重新確定空間坐標(biāo)變換后像素的灰度值，即恢復(fù)圖像的灰度值。簡(jiǎn)述多項(xiàng)式法進(jìn)行幾何畸變校正的算法思路；x=乙乙auivji=0,j=0i,ji=0j=0y=丫為buivji=0,j=0iji=0j=0式中aij，bij是待定系數(shù)，n是多項(xiàng)式次數(shù)。圖象幾何畸變校正的思路是通過一些已知的參考點(diǎn)，即無失真圖象某些象素點(diǎn)和畸變圖象相應(yīng)象素的坐標(biāo)間對(duì)應(yīng)關(guān)系，擬合出上述多項(xiàng)式中的系數(shù)，并作為恢復(fù)其它象素的基礎(chǔ)。為何要進(jìn)行圖像壓縮；在信道帶寬、通信鏈路容量一定的前提下，采用編碼壓縮技術(shù)，減少傳輸數(shù)據(jù)量，是提高通信速度的重要手段。圖像中的冗余信息包括哪幾類？

31、空間冗余,時(shí)間冗余,符號(hào)編碼冗余,心里視覺冗余.什么是無損編碼，什么是有損編碼？無損壓縮（冗余度壓縮、可逆壓縮）：是一種在解碼時(shí)可以精確地恢復(fù)原圖像，沒有任何損失的編碼方法，但是壓縮比不大，通常只能獲得15倍的壓縮比。用于要求重建后圖像嚴(yán)格地和原始圖像保持相同的場(chǎng)合，例如復(fù)制、保存十分珍貴的歷史、文物圖像等；行程編碼（RLE）LZW編碼Huffman編碼有損壓縮（不可逆壓縮）：只能對(duì)原始圖像進(jìn)行近似的重建，而不能精確的復(fù)原，適合大數(shù)工用于存儲(chǔ)數(shù)字化了的模擬數(shù)據(jù)。壓縮比大，但有信息損失量化預(yù)測(cè)編碼DCT編碼其它變換編碼O什么是行程編碼？例如：5555557777733322221111111行程

32、編碼為：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（1，7）。什么是Huffman編碼Huffman編碼基本原理是頻繁使用的數(shù)據(jù)用較短的代碼代替，較少使用的數(shù)據(jù)用較長(zhǎng)的代碼代替，每個(gè)數(shù)據(jù)的代碼各不相同。這些代碼都是二進(jìn)制碼，且碼的長(zhǎng)度是可變的。什么是預(yù)測(cè)編碼？預(yù)測(cè)編碼根據(jù)數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性，依據(jù)統(tǒng)計(jì)模型利用已有樣本對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，將樣本的實(shí)際值與其預(yù)測(cè)值相減得到誤差值，再對(duì)誤差值進(jìn)行編碼。由于通常誤差值比樣本值小得多，因而可以達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的效果。什么是DCT編碼？DCT變換是圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)中常用的變換方法，如JPEG標(biāo)準(zhǔn)中將圖像按照8x8分塊利用DCT變換編碼實(shí)現(xiàn)壓縮。敘述彩色圖像JPE

33、G算法的實(shí)現(xiàn)步驟。如果處理的是彩色圖像，JPEG算法首先將RGB分量轉(zhuǎn)化成亮度分量和色差分量，同時(shí)丟失一半的色彩信息（空間分辨率減半）。然后，用離散余弦變換來進(jìn)行變換編碼，舍棄高頻的系數(shù)，并對(duì)余下的系數(shù)進(jìn)行量化，以進(jìn)一步減小數(shù)據(jù)量。最后，使用行程長(zhǎng)度編碼和Huffman編碼來完成壓縮任務(wù)。敘述標(biāo)準(zhǔn)JPEG格式、漸進(jìn)式JPEG格式、JPEG2000格式的特點(diǎn)。1、準(zhǔn)JPEG格式：此類型圖像在網(wǎng)頁下載時(shí)只能由上而下依序顯示圖片，直到圖片資料全部下載完畢，才能看到全貌。2、漸進(jìn)式JPEG格式：漸進(jìn)式JPG為標(biāo)準(zhǔn)JPG的改良格式，可以在網(wǎng)頁下載時(shí)，先呈現(xiàn)出圖片的粗略外觀后，再慢慢地呈現(xiàn)出完整的內(nèi)容（就

34、像GIF格式的交錯(cuò)顯示）。3、JPEG2000格式：新一代的影像壓縮法，壓縮品質(zhì)更好，并可改善無線傳輸時(shí)，常因訊號(hào)不穩(wěn)造成馬賽克及位置錯(cuò)亂的情況，改善傳輸?shù)钠焚|(zhì)。可讓瀏覽者先從伺服器下載10%的圖檔資料，在模糊的全圖中找到需要的部分后，再重新下載這部分資料即可，如此一來可以大幅縮短瀏覽地圖的時(shí)間。簡(jiǎn)述圖像分割的概念、作用及策略。概念:圖像分割是指通過某種方法，使得畫面場(chǎng)景中的目標(biāo)物被分為不同的類別。作用：把反應(yīng)物體真實(shí)情況的占據(jù)不同區(qū)域的具用不同特性的目標(biāo)分離出來，圖像分割是圖像分析和圖像描述的關(guān)鍵步驟，圖像分割的好壞直接影響了后續(xù)圖像處理的效果?；静呗?基于灰度值的不連續(xù)性和相似性路線1：

35、檢測(cè)圖像像素灰度值的相似性，選擇閾值，找到灰度值相似的區(qū)域，區(qū)域的外輪廓就是物體的邊界。路線2：檢測(cè)圖像像素灰度級(jí)的不連續(xù)性，找到線(寬度為1)、邊(不定寬度)。先找邊，后確定區(qū)域。說明圖像分割的主要方法。圖像分割方法:閾值方法：根據(jù)圖像的灰度值的分布特性確定某個(gè)閾值來進(jìn)行圖像分割邊界分割方法：通過檢測(cè)出封閉的某個(gè)區(qū)域的邊界來進(jìn)行圖像分割區(qū)域提取方法：根據(jù)特定區(qū)域與其他背景區(qū)域特性上的不同來進(jìn)行圖像分割,基于像素聚類的分割方法。采用閾值分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，請(qǐng)列舉3種以上的確定最佳閾值的方法；答：基于灰度直方圖的峰谷方法；P參數(shù)法；均勻性度量法；類間最大距離法；最大類間類內(nèi)方差比法；局部閾值

36、方法；灰度局部灰度均值散布圖法。Canny算子邊緣檢測(cè)準(zhǔn)則。優(yōu)良的信噪比：邊緣的錯(cuò)誤檢測(cè)率低(將非邊緣檢測(cè)為邊緣的概率比將邊緣檢測(cè)為非邊緣的概率要低很多)；優(yōu)良的定位性能：檢測(cè)出的邊緣位置要盡可能在實(shí)際邊緣的中心；對(duì)同一邊緣僅有唯一響應(yīng)。Canny算子邊緣檢測(cè)步驟。對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波；用方向梯度算子計(jì)算圖像的方向梯度以及梯度方向；進(jìn)行非極大值抑制；采用雙閾值技術(shù)進(jìn)行邊緣遲滯；獲取邊緣。敘述非極大值抑制的方法及步驟。Harris角點(diǎn)探測(cè)器的原理。角點(diǎn)量的含義。角點(diǎn)：最直觀的印象就是在水平、豎直兩個(gè)方向上變化均較大的點(diǎn)，即Gx、Gy都較大；說明采用Hough變換檢測(cè)圖像中的直線的主要原理。答：霍夫

37、變換的基本思想是點(diǎn)一線的對(duì)偶性。圖像變換前在圖像空間，變換后在參數(shù)空間。在圖像空間中的直線上的每一個(gè)點(diǎn)都會(huì)映射到參數(shù)空間中的相同參數(shù)，所以只要找到這個(gè)參數(shù)就可以找到圖像空間中的直線。Hough變換就是根據(jù)這個(gè)原理檢測(cè)直線的。請(qǐng)敘述邊緣跟蹤算法的主要步驟，并采用邊緣跟蹤算法對(duì)如下的邊緣圖像進(jìn)行邊緣跟蹤，將跟蹤結(jié)果填入表中。11111111111111敘述圖像描述的概念及對(duì)描繪子的特性要求。基本概念：圖像經(jīng)分割后得到若干區(qū)域和邊界，其中包含目標(biāo)物和背景，為了讓計(jì)算機(jī)有效地識(shí)別這些物體，必須對(duì)各區(qū)域、邊界的屬性和相互關(guān)系用更加簡(jiǎn)潔的數(shù)值和符號(hào)進(jìn)行表示。把這些表征圖像特征的一系列符號(hào)稱為描繪子，對(duì)于描

38、繪子必須具備以下特點(diǎn)：1、唯一性，每個(gè)目標(biāo)必須有唯一的表示；2.完整性，描述必須是明確的，沒有歧義；3.幾何不變性，描述應(yīng)具有平移、旋轉(zhuǎn)、尺度等幾何變換不變性；4.敏感性，描述結(jié)果應(yīng)該具有對(duì)相似目標(biāo)加以區(qū)別的能力；5.抽象性，從分割區(qū)域、邊界中抽取反映目標(biāo)特性的本質(zhì)特征，不容易因噪聲等原因而發(fā)生變化。敘述像素間鄰接、連通、距離等概念。像素相鄰，灰度值相近或相同則這兩個(gè)像素鄰接。連通是鄰接像素的連-mI,In21線。距離：歐幾里德距離：d(q).(m-m)2+(n-n)2街區(qū)距離：D(p,q)=-m+|n一n12棋盤距離：D請(qǐng)畫圖說明四鏈碼及八鏈碼的定義。8八方向鏈碼83請(qǐng)分別給出以下二值化邊緣圖像的原鏈碼、歸一化鏈碼、差分碼、