數(shù)字圖像處理復習要點及答案

1、、簡答1、簡述圖像數(shù)字化的過程；如何進行量化與取樣的綜合選擇？并說明理由。圖像數(shù)字化包括采樣和量化兩個過程，對于緩變的圖像，應該細量化，粗采樣，以避免假輪廓；對于細節(jié)豐富的圖像，應該細采樣，粗量化，以避免模糊。2、簡述三基色原理。自然界中的絕大部分彩色， 都可以由三種基色按一定比例混合得到； 反之， 任意一種彩色均可被分解為三種基色。作為基色的三種彩色， 要相互獨立， 即其中任何一種基色都不能由另外兩種基色混合來產(chǎn)生。由三基色混合而得到的彩色光的亮度等于參與混合的各基色的亮度之和。三基色的比例決定了混合色的色調和色飽和度。3、簡述奈奎斯特取樣定理的意義。要從抽樣信號中無失真地恢復原信號，抽樣頻

2、率應大于 2 倍信號最高截至頻率。抽樣頻率小于 2 倍頻譜最高頻率時，信號的頻譜有混疊。 抽樣頻率大于2 倍頻譜最高頻率時，信號的頻譜無混疊。4、簡述傅里葉變換頻譜的分布特點與意義。1、從分布上看，頻譜中心處于屏幕中心，從中心向四周呈輻射狀分布；離中心越遠，頻率越高，能量越小；2、 中心點即直流分量點對應著圖像的平均亮度； 低頻區(qū)域對應圖像的實體細節(jié)；高頻區(qū)域對應圖像的邊緣輪廓。5、 簡述圖像噪聲分類與特點。椒鹽噪聲的特征:出現(xiàn)位置是隨機的，但噪聲的幅值是基本相同的。高斯噪聲的特征：，但噪聲的幅值是隨機的。6、 簡述灰度直方圖的概念與特點?；叶戎狈綀D是灰度級的函數(shù)，描述的是圖像中該灰度級的像素

3、個數(shù)。即：橫坐標表示灰度級，縱坐標表示圖像中該灰度級出現(xiàn)的個數(shù)。特點：（ 1）所有的空間信息全部丟失。（ 2）每一灰度級的像素個數(shù)可直接得到。7、 簡述直方圖均衡與直方圖規(guī)格化的概念。直方圖均衡方法的基本思想是對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進行展寬， 而對像素個數(shù)少的灰度級進行縮減。 從而達到清晰圖像的目的。 用以改變圖像整體偏暗或整體偏亮，灰度層次不豐富的情況，將直方圖的分布變成均勻分布直方圖規(guī)格化 : 把已知直方圖的圖像變成期望直方圖圖像的過程8、列舉圖像平滑的主要代表算法，簡述其處理原理與處理效果。均值濾波，利用鄰域平均法，在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰域像素

4、。將模板中的全體像素的均值來替代原來的像素值; 對于隨機噪聲，均值濾波能抑制噪聲，對于高斯噪聲，均值濾波能消除噪聲。中值濾波，用中值濾波模板，對圖像進行掃描，對模板中的頻率像素，取排列的中間值。對于隨機噪聲，能夠濾除噪聲；對于高斯噪聲，既無效果，也無影響。9、列舉圖像銳化的主要代表算法與處理效果。一階微分代表算法：交叉微分銳化（ Roberts 算子） ， Sobel 銳化， Priwitt 銳化檢測到的邊緣粗且清晰但是細節(jié)信息少。二階微分代表算法：拉普拉斯，Wallis , LOG（高斯拉普拉斯，將抑制噪聲與圖 像銳化結合在一起） 檢測到的邊緣細，不清晰，細節(jié)信息豐富。10、簡述圖像彩色增強

5、的分類與原理。假彩色顏色增強將不容易區(qū)分的顏色變化用容易區(qū)分的顏色替換 偽彩色顏色增強將不容易區(qū)分的灰度變化轉變?yōu)槿菀讌^(qū)分的顏色變化 二、計算分析1、已知圖像直方圖如下，現(xiàn)用線性變換對其進行增強。畫出直 方圖線性變換過程，并分析其增強圖像視覺效果的原理。從直方圖上看，圖像像素主要分布在 a,b,體現(xiàn)為對象區(qū)域，現(xiàn)采用三段式線性變換，變換 過程如圖，變換之后，a,b擴展到ga,gb,對于主要對象區(qū)域，灰度差增大使對比度增強，灰 度層次增多，使清晰度提高，圖像視覺效果得到增強。2、設一幅圖像有10級灰度，其直方圖PK分布如下：P00.16,P10.16,P20.16,P30.16,P40.16,P

6、50.04 ,P60.04,P70.04 ,P80.04,P90.04;已知Pl為均勻分布，共10個灰度級。用Pl去修改直萬圖（當Fl 1FkFl時,則K變換成L）,求灰度級K、L的轉換關系和處理后的直方圖Qlo而7度區(qū)尊型衛(wèi)Z門1工更生工教無仆AL1笈1如瑛編澳）叫時叫時N打I川f h j_ _ 咬一四型功修、噴4I qj處之同 的對左左&Q_Tla i 4 r ? g 1陽災陣感到第直起見因2% H卜（Mi （Mt仆修叫洶研一°盜用）0 zb "i i i3、已知圖像子塊如圖所示：用模板 H =11 1 1對A B、C D四個像素點進行運算,A看作是噪聲點）91 11求出其運算后的灰度值，通過結果分析該模板的作用與不足（對于噪聲點，處理后由 21變?yōu)?0,幅值降低，噪聲被抑制，對于邊緣，處理前圖像子塊中第二行與第三行有灰度突變，體現(xiàn)為圖像邊緣；處理后灰度突出由20個灰度級降為1個灰度級，灰度突變減弱，邊緣被模糊。4、已知圖像子塊如圖所示：用模板01對A、0B、C D四個像素點進行運算，求出其運算后的灰度值，通過結果分析該模板的作用與不