數(shù)字圖像處理-清

學(xué)院專業(yè)年級(jí)〔班級(jí)〕學(xué)號(hào)學(xué)院專業(yè)年級(jí)〔班級(jí)〕學(xué)號(hào)學(xué)生姓名密封裝訂線密封裝訂線《數(shù)字圖像處理》考前須知：1.請(qǐng)考生按要求在試卷裝訂線內(nèi)填寫姓名、學(xué)號(hào)和年級(jí)專業(yè)。2.請(qǐng)仔細(xì)閱讀各種題目的答復(fù)要求，在規(guī)定的位置填寫答案。3.不要在試卷上亂寫亂畫，不要在裝訂線內(nèi)填寫無(wú)關(guān)的內(nèi)容。4.總分值100分，考試時(shí)間為120分鐘。題號(hào)一二三四五六總分統(tǒng)分人得分得分評(píng)分人一、判斷題〔共5分，每題1分〕〔錯(cuò)〕1.圖像在原點(diǎn)的傅里葉變換F(0,0)稱作頻率譜的0成分?！插e(cuò)〕2.圖像比照度是指一幅圖像中高度反差的大小?！插e(cuò)〕3.為突出目標(biāo)抑制背景的灰度區(qū)間應(yīng)對(duì)原圖像進(jìn)行分段線性變換處理。〔對(duì)〕4.直方圖指圖像中各種不同灰度級(jí)像素出現(xiàn)的相對(duì)頻率?！矊?duì)〕5.維納濾波建立在最小化統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)那么的根底上，它所得到的結(jié)果只是平均意義上的最優(yōu)。得分評(píng)分人二、填空題〔共18分，每題2分〕1、在數(shù)字圖像領(lǐng)域，通常將圖像看成是〔大小相同、形狀一致的像素〕，其最小單位是〔像素〕。2、任何實(shí)對(duì)稱函數(shù)的傅里葉變換中只含〔余弦項(xiàng)〕，所以說(shuō)離散余弦變換是離散傅里葉變換的特例。3、一個(gè)階為n，截止頻率為D0的巴特沃斯高通濾波器的傳遞函數(shù)為〔〕。4、哈達(dá)瑪矩陣的元素僅由〔+1〕和〔—1〕組成的。5、高斯噪聲的概率密度函數(shù)為〔〕，指數(shù)噪聲的概率密度函數(shù)為〔〕。6、卡胡南-列夫變換是在〔均方〕意義下的最正確變換，能夠完全去除原信號(hào)中的〔相關(guān)性〕。7、對(duì)圖像的邊緣、輪廓等特征進(jìn)行增強(qiáng)，應(yīng)采用〔圖像銳化〕處理，以便于顯示、觀察或進(jìn)一步分析與處理。8、對(duì)數(shù)變換可以增強(qiáng)〔低灰度值〕像素，壓制〔高灰度值〕像素,使灰度分布與視覺特性相匹配。9、圖像尺寸為M、N，每個(gè)像素所具有的離散灰度級(jí)數(shù)為G，存儲(chǔ)這幅圖像所需的位數(shù)是〔M*N〕。得分評(píng)分人三、名詞解釋〔共15分，每題3分〕1、正交方陣指它任意兩行〔或兩列〕都是正交的，且任意一行(列)的所有元素的平方和等于平方階的階數(shù)。2、圖像灰度眾數(shù)圖像灰度眾數(shù)是指圖像中出現(xiàn)次數(shù)最大的灰度值。3、圖像分割是指將一副圖像分解為假設(shè)干互不交疊的、有意義的、具有相同性質(zhì)的區(qū)域。4、特征形成根據(jù)待識(shí)別的圖像，通過(guò)計(jì)算產(chǎn)生一組原始特征，稱為特征形成。5、邊界跟蹤從圖像中一個(gè)邊界點(diǎn)出發(fā)，然后根據(jù)某種判定規(guī)那么準(zhǔn)那么搜索到下一個(gè)邊界點(diǎn)，完成整個(gè)邊界跟蹤過(guò)程。得分評(píng)分人得分評(píng)分人四、簡(jiǎn)答題〔共20分，每題4分〕1、確定PSF的方法?！?〕、運(yùn)用先驗(yàn)知識(shí)，分析圖像上的點(diǎn)和線?！?〕、運(yùn)用后驗(yàn)判斷方法，如功率譜和倒譜的分析。〔3〕、最大似然ML估計(jì)和利用EM算法等估計(jì)PSF。2、簡(jiǎn)述RGB圖像模型到Y(jié)UV圖像模型的轉(zhuǎn)換。公式：(RGB=>YUV)Y=0.257R′+0.504G′+0.098B′+16U=-0.148R′-0.291G′+0.439B′+128V=0.439R′-0.368G′-0.071B′+1283、簡(jiǎn)述分水嶺圖像分割算法的根本思想。分水嶺圖是一種借鑒了形態(tài)學(xué)理論的分割方法，在該方法中，將一幅圖像看成一個(gè)拖布地圖，其中灰度值為f(x,y)對(duì)應(yīng)地形高度值，高灰度值對(duì)應(yīng)著山峰，低灰度值對(duì)應(yīng)著山谷。水總是朝地勢(shì)低的地方流動(dòng)，知道某一局部低洼才停下來(lái)，這個(gè)低洼處被稱為吸水盆地。最終所有的水分聚在不同的吸水盆地，吸水盆地的山脊被稱為分水嶺。水從分水嶺留下是，它朝不同的吸水盆地六區(qū)的可能性是相等的。將這種想法應(yīng)用于圖像分割，就是要在灰度圖像中找出不同的吸水盆地和分水嶺，由這些不同的吸水盆地和分水嶺組成的區(qū)域即為我們要分割的目標(biāo)。4、簡(jiǎn)述估計(jì)圖像退化函數(shù)的常用方法。1、圖像觀察估計(jì)2、試驗(yàn)估計(jì)法3、模型估計(jì)法5、簡(jiǎn)述圖像編碼的質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。1、基于壓縮編碼參數(shù)的評(píng)價(jià)2、基于保真度〔逼真度〕標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)3、算法的適用范圍4、算法的復(fù)雜度五、計(jì)算題〔共32分，每題8分〕1、一幅20×20的圖像共有5個(gè)灰度級(jí)：k1,k2,k3,k4,k5,它們的概率依次為0.4,0.175,0.15,0.15,0.125：〔1〕求Huffman編碼表；〔4分〕〔2〕求其Huffman編碼的平均碼長(zhǎng)?！?分〕步驟：1、將信源符號(hào)X按其出現(xiàn)的概率，由大到小順序排列2、將兩個(gè)最小概率的信源符號(hào)進(jìn)行組合相加，并重復(fù)這一步驟，始終將較大的概率分支放在上部，知道只剩下一個(gè)信源符號(hào)切概率到達(dá)1.0為止。3、對(duì)每組合上邊一個(gè)指定為1，下邊一個(gè)指定為0〔或相反也可以上0下1〕。4、畫出由每個(gè)信源符號(hào)到概率1.0處的路徑，記下沿路經(jīng)的1和0。5、對(duì)于每個(gè)信源符號(hào)都寫出1、0序列，那么從右到左得到非等長(zhǎng)Huffman碼。對(duì)如下二維數(shù)字圖像，求其二維離散沃爾什—哈達(dá)瑪變換。根據(jù)公式而那么W=對(duì)如下二維數(shù)字圖像，求其二維離散傅里葉變換并求其頻譜。根據(jù)公式：F=F4fF4==其實(shí)部和虛部為：F1=F2=4、設(shè)有一幅64×64像素，8個(gè)灰度級(jí)的圖像，各灰度級(jí)概率分布如下表所示，請(qǐng)對(duì)其作直方圖均衡化處理?；叶燃?jí)sk01234567像素nk790102385065632924512281概率pr0.190.250.210.160.080.060.030.02t0=0.19t1=0.19+0.25=0.44一次類推，可得t3=0.65,t4=0.81,t5=0.89,t6=0.98,t7=12.用tk=int[(L-1)tk+0.5]將tk擴(kuò)展到[0,L-1]范圍內(nèi)并取整，得t0=1,t1=3,t2=5,t3=6,t4=6,t5=7,t6=7,t7=7將相同值歸并起來(lái)，即得到直方圖均衡化修正后的灰度級(jí)變換函數(shù)，它們是T0=1,T1=3,T2=5,T6=6,T7=7由此可知，經(jīng)過(guò)變換后的灰度級(jí)不需要8個(gè)，只需要5個(gè)就可以了。把相應(yīng)原灰度級(jí)的像素相加得到新灰度級(jí)的像素?cái)?shù)，統(tǒng)計(jì)新直方圖各灰度級(jí)像素N0=790,N1=1023,N2=850,N3=984,N4=448新灰度級(jí)分布P1=790/4096=0.19P2=1023/4096=0.25P3=850/4096=0.21P4=984/4096=0.24P5=448/4096=0.11得分評(píng)分人六、設(shè)計(jì)題〔共10分，第一小題4分，第二小題6分.〕對(duì)下列圖作線性灰度變換，將原圖小于40的灰度值不變，原圖40到180的灰度值拉伸到40到220，并壓縮原圖180到255的灰度值到220與255之間。〔1〕作出線性變換圖；〔2〕將Matlab編寫的程序補(bǔ)充完整，實(shí)現(xiàn)上述線性灰度變換。I=(imread());%讀入圖像I=double(I);[M,N]=size(I);fori=〔1:M〕forj=1:NifI(i,j)<=(40)I(I,j)=(I(i,j)