數(shù)字圖像處理期末考試題庫

數(shù)字圖像處理期末考試題庫

某數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容及特點圖像獲取、圖像變換、圖像增強、

圖像恢復(fù)、圖像壓縮、圖像分析、圖像識別、圖像理解

（1）處理精度高，再現(xiàn)性好。（2）易于控制處理效果。（3）處理

的多樣性。（4）圖像數(shù)據(jù)量龐大。（5）圖像處理技術(shù)綜合性強。

某圖像增強：通過某種技術(shù)有選擇地突出對某一具體應(yīng)用有用的信息,

削弱或抑制一些無用的信息。

圖像增強不存在通用理論。

圖像增強的方法：空間域方法和變換域方法。

某圖像反轉(zhuǎn)：S=L-l-rl.與原圖像視覺內(nèi)容相司2.適用于增強嵌入于

圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細(xì)節(jié)。

某對數(shù)變換S二C某log（1+r）c為常數(shù)，r>=0作用與特點：對數(shù)變

換將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為輸出中較寬范圍的灰度值，同時，

對輸入中范圍較寬的高灰度值映射為輸出中較窄范圍的灰度值。

對數(shù)函數(shù)的一個重耍特征是可壓縮像素值變化較大的圖像的動態(tài)范

圍；某幕律（伽馬）變換二c某（r+加伽馬小于1時減小圖像對比度.

伽馬大于1時增大對比度。

某灰度直方圖：是數(shù)字圖像中各灰度級與其出現(xiàn)的頻數(shù)間的統(tǒng)計關(guān)

系。

某直方圖均衡化：直方圖均衡化就是通過變換函數(shù)將原圖像的直方圖

修正為均勻的直方圖，即使各灰度級具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，圖象看起來更

清晰。

直方圖均衡化變換函數(shù)必須為嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù)。

直方圖均衡化的特點：＞1.能自動增強圖像的對比度2.得到了全局

均衡化的直方圖，即均勻分布3.但其效果不易控制某直方圖規(guī)定化(匹

配)：用于產(chǎn)生處理后有特殊直方圖的圖像的方法某空間濾波即直接對圖

像像素進(jìn)行處理。

獲得最佳濾波效果的唯一方法是使濾波掩模中心距原圖像邊緣的距離

不小于(n-1)/2個像素。

某平滑濾波器用于模糊處理和減小噪聲。

平滑線性空間濾波器的輸出是：待處理圖像在濾波器掩模鄰域內(nèi)的像

素的簡單平均值。

優(yōu)點：減小了圖像灰度的“尖銳”變化，故常用于圖像降噪。負(fù)面效

應(yīng)：模糊了圖像的邊緣，因為邊緣也是由圖像灰度的尖銳變化造成的。

空間均值處理的重要應(yīng)用是，為了對感興趣的物體得到一個粗略的描

述而模糊一幅圖像。

某中值濾波器機(jī)理：將像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的

，直；v對于處理脈沖噪聲非常有效，該種噪聲也稱為椒鹽噪

聲；某量化：把采樣點上對應(yīng)的亮度連續(xù)變化區(qū)間轉(zhuǎn)換為單個特定數(shù)

碼的過程，稱之為量化，即采樣點亮度的離散化。

某灰度圖像：指每個像素的信息由一個量化的灰度級來描述的圖像，

它只有亮度信息、，沒有顏色信息。

某圖像銳化濾波的幾種方法。

答：（1）直接以梯度值代替；（2）輔以門限判斷；（3）給邊

緣規(guī)定一個特定的灰度級；（4）給背景規(guī)定灰度級；（5）根據(jù)梯度

二值化圖像。

某偽彩色增強和假彩色增強有何異同點。

答：偽彩色增強是對一幅灰度圖像經(jīng)過三種變換得到三幅圖像，進(jìn)行

彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強則是對一幅彩色圖像進(jìn)行處理

得到與原圖象不同的彩色圖像；主要差異在于處理對象不同。相同點是

利用人眼對彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點，將目標(biāo)用人眼敏感

的顏色表示。

某圖像編碼基本原理是什么？數(shù)字圖像的冗余表現(xiàn)有哪幾種表現(xiàn)形式?

答：雖然表示圖像需要大量的數(shù)據(jù)，但圖像數(shù)據(jù)是高度相關(guān)的，或者說存

在冗余（Redundancy）信息，去掉這些冗余信息后可以有效壓縮圖像，同

時又不會損害圖像的有效信息。

數(shù)字圖像的冗余主要表現(xiàn)為以下幾種形式：空間冗余、時間冗余、視

覺冗余、信息燧冗余、結(jié)構(gòu)冗余和知識冗余。

某什么是中值濾波，有何特點？答：中值濾波是指將當(dāng)前像元的窗口

（或領(lǐng)域）中所有像元灰度由小到大進(jìn)行排序，中間值作為當(dāng)前像元的輸

出值。特點：它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的

抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時能有效保護(hù)邊緣少受模糊。

某圖像增強的目的是什么？答：對圖像進(jìn)行加工，使其結(jié)果比原始圖

像更適用于特定應(yīng)用。

“特定”一詞表明圖像增強技術(shù)是面向問題的。

某圖像復(fù)原和圖像增強的主要區(qū)別是：圖像增強主要是一個主觀過

程，而圖像復(fù)原主要是一個客觀過程；圖像增強不考慮圖像是如何退化

的,而圖像復(fù)原需知道圖像退化的機(jī)制和過程等先驗知識某圖像增強時，

平滑和銳化有哪些實現(xiàn)方法？平滑的實現(xiàn)方法：鄰域平均法，中值濾波，

多圖像平均法，頻域低通濾波法。

銳化的實現(xiàn)方法：微分法，高通濾波法。

某對于椒鹽噪聲，為什么中值濾波效果比均值濾波效果好？椒鹽噪聲

是復(fù)制近似相等但隨機(jī)分布在不同的位置上，圖像中又干凈點也有污染點。

中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c來代替污染點的值，所以處理效果好。因為噪聲

的均值不為0,所以均值濾波不能很好地去除噪聲。

某什么是區(qū)域？什么是圖像分割？區(qū)域可以認(rèn)為是圖像中具有相互連

通、一致屬性的像素集合。圖像分割時把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取

出感興趣目標(biāo)的技術(shù)。

某圖像中微分算子的特點V1.一階微分產(chǎn)生較粗的邊緣，二階微分產(chǎn)

生的邊緣則較細(xì)；2.對于孤立的噪聲點，在該點及其周圍點上，二階

微分比一階微分的響應(yīng)要強很多；3.一階微分有一個過渡，即從正回到

負(fù)，在圖像中，表現(xiàn)為雙線。

某二維圖像函數(shù)f(某,y)的拉普拉斯變換定義為：銳化圖像二原圖

像+拉普拉斯圖像某對于數(shù)字圖像處理而言，離散博里葉變換和其反變換

必定存在。

用(-1)某+y乘以f(某,y)，可以將F(u,v)原點變換到頻率坐標(biāo)的

(M/2,N/2)處。

在決定形狀特點時，相位信息非常重要。

某理想濾波器的在頻域的剖面圖類似于盒濾波器（矩形窗口），因此相

應(yīng)的空間濾波具有inc函數(shù)的形狀。

inc函數(shù)的中心波瓣（主瓣）是引起模糊的主因，而外側(cè)較小的波瓣

（旁瓣）是造成振鈴的主要原因。

某巴特沃斯低通濾波器（BLPF）1階的巴特沃斯濾波器沒有振

鈴；2階的濾波器振鈴?fù)ǔ：芪⑿。?0階的巴特沃斯濾波器就非

常類似于理想低通濾波器了。

某高斯低通濾波器（GLPF）高斯低通濾波器沒有振鈴在需要嚴(yán)格控制

低頻和高頻之間截止頻率過渡的情況下，巴特沃斯濾波器是個更合適的選

擇，但其代價是可能產(chǎn)生振鈴現(xiàn)象。

某圖像變換：將定義在圖像空間的原圖像，以某種形式轉(zhuǎn)換到另外一

些空間，并利用這些空間的特有性質(zhì)方便進(jìn)行一定的加工。

離散余弦變換主要用于圖像的壓縮，壓縮方法是給高頻系數(shù)大間隔量

化，低頻部分小間隔量化。

某圖像復(fù)原技術(shù)的主要目的是以預(yù)先確定的目標(biāo)來改善圖像，盡可能

的減少或消除圖像質(zhì)量的下降，恢復(fù)被退化圖像的本來面目。

圖像退化的部分原因：1.光學(xué)成像器件的相差;2.成像衍射;3.成像過

程的非線性系統(tǒng)噪聲。

某圖像退化/復(fù)原模型圖像復(fù)原處理的關(guān)鍵是建立退化模型，原圖像

f（某,y）是通過一個系統(tǒng)H及加入一來加性噪聲n（某,y）而退化成一幅圖

像g（某,y）g（某,y）=H[f（某,y）]+n（某,y）某諧波均值濾波器對于鹽粒噪聲

效果較好，但不適用于胡椒噪聲。它善于處理高斯噪聲那樣的其他噪聲。

某逆諧波均值濾波器當(dāng)值為正時，可消除胡椒噪聲；當(dāng)值為負(fù)時,

可消除鹽粒噪聲；當(dāng)值為0時，其簡化為算術(shù)均值濾波器。

某中值濾波器對于某些類型的隨機(jī)噪聲，中值濾波器可提供良好的去

噪能力，且比同尺寸的線性平滑濾波器引起的模糊更少〉在存在單極和雙

極脈沖噪聲的情況下，中值濾波器尤其有效。

某簡述基于邊緣檢測的霍夫變換的原理。

把直線上點的坐標(biāo)變換到過點的直線的系數(shù)域，通過利用共線和直線

相交的關(guān)系，使直線的提取問題轉(zhuǎn)化為計數(shù)問題。

某數(shù)字圖像的定義，什么是數(shù)字圖象處理？數(shù)字圖像是將一幅畫面在

空間上分割成離散的點（或像元），各點（或像元）的灰度值經(jīng)量化用離

散的整數(shù)來表示，形成計算機(jī)能處理的形式。

某圖像分割就是指把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的

技術(shù)和過程。

某在計算數(shù)字梯度的實踐中，Prewitt算子和Sobel算子是最常用的。

某高斯拉普拉斯（LoG）某閾值分割方法總結(jié)優(yōu)點：簡單、高效。局限

性：對于目標(biāo)和背景灰度級有明顯差別的圖像分割效果較好。對于目標(biāo)和

背景灰度一致性或均勻性較差的圖像分割效果不好。只能將圖像分割為兩

個區(qū)域，對于含有多個目標(biāo)的圖像分割幾乎難以奏效。

某對于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是色調(diào)、飽和度、亮度

某一個基本的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)由圖像輸入、圖像存儲、圖像輸出、

圖像通信、圖像處理和分析5個模塊組成。

某低通濾波法是使高頻成分受到抑制而讓低頻成分順利通過，從而實

現(xiàn)圖像平滑。

某多年來建立了許多紋理分析法，這些方法大體可分為統(tǒng)計分析法和

結(jié)構(gòu)分析法兩大類。

某圖像壓縮系統(tǒng)是有編碼器和解碼器兩個截然不同的結(jié)構(gòu)塊組成的。

某圖像數(shù)字化過程包括三個步驟：采樣、量化和掃描某數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)

應(yīng)用了數(shù)據(jù)固有的冗余性和不相干性，將一個大的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成較小的

文件。

某基本的形態(tài)學(xué)運算是腐蝕和膨脹。先腐蝕后膨脹的過程為開運算，

先膨脹后腐蝕的過程為閉運算。

某灰度分辨率是指在灰度級別中可分辨的最小變化。

空間分辨率是圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)。

某因為圖像分割的結(jié)果圖像為二值圖像，所以通常又稱圖像分割為圖

像的（二值化處理）。

某（腐蝕）是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內(nèi)收縮的處理。

某（膨脹）是將與目標(biāo)區(qū)域的背景點合并到該目標(biāo)物中，使目標(biāo)物邊界

向外部擴(kuò)張的處理。

某對于（椒鹽）噪聲，中值濾波效果比均值濾波效果好。

某常用的彩色增強方法有真彩色增強技術(shù)、假彩色增強技術(shù)和偽彩色

漕強三種。

某常用的灰度內(nèi)插法有最近鄰元法、雙線性內(nèi)插法和（雙）三次內(nèi)插

法

某假彩色增強和偽彩色增強的區(qū)別是什么？假彩色增強是將一幅彩色

圖像映射到另一幅彩色圖像，從而達(dá)到增強彩色對比，使某些圖像達(dá)到更

加醒目的目的。偽彩色增強是把一幅黑白域不同灰度級映射為一幅彩色圖

像的技術(shù)手段。

某圖像編碼基本原理是什么？數(shù)字圖像的冗余表現(xiàn)有哪幾種表現(xiàn)形式?

雖然表示圖像需要大量的數(shù)據(jù)，但圖像數(shù)據(jù)是高度相關(guān)的，或者說存在冗

余（Redundancy）信息，去掉這些冗余信息后可以有效壓縮圖像，同時又

不會損害圖像的有效信息。數(shù)字圖像的冗余主要表現(xiàn)為以下幾種形式：空

間冗余，時間冗余、視覺冗余、信息燧冗余，結(jié)構(gòu)冗余和知識冗余。

2007級數(shù)字圖像處理期末考試試題一、單項選擇題（每小題1分，

共10分）（dl.一幅灰度級均勻分布的圖象，其灰度范圍在［0,255］；

則該圖象的信息量

為：a.0b.255c.

6d.8（b2.圖象與灰度直方圖間的對應(yīng)關(guān)系

是：a.---對應(yīng)b.多對一c.一對

多d.都不對（d3.下列算法中屬于局部處理的

是：a.灰度線性變換b.二值化c.傅立葉變換d.

中值濾波（b4.下列算法中屬于點處理的是：a.梯度銳

化b.二值化c.傅立葉變換d.中值濾波（d5.一曲線

的方向鏈碼為12345,則曲線的長度為

a.5b.4c.5.83d.

6.24（c6.下列算法中屬于圖象平滑處理的是：a.梯度銳

化b.直方圖均衡c.中值濾波d.Laplacian增強（b7.下列

圖象邊緣檢測算子中抗噪性能最好的是：a.梯度算子

b.Prewitt算子c.Robert算子d.Laplacian算子（c8.采用模板［-

11］主要檢測—方向的邊緣。

2.圖像處理中常用的兩種鄰域是4-鄰域和8-鄰域。

3.直方圖修正法包括直方圖均衡和直方圖規(guī)定化兩種方法。

4.常用的灰度內(nèi)插法有最近鄰元法、雙線性內(nèi)插法和（雙）三

次內(nèi)插法

5.多年來建立了許多紋理分析法，這些方法大體可分為統(tǒng)計分析法

和結(jié)構(gòu)分析法兩大類。

6.低通濾波法是使高頻成分受到抑制而讓低頻成分順利通過，從

而實現(xiàn)圖像平滑。

7.檢測邊緣的Sobel算子對應(yīng)的模板形式

為和

7.（不分先后）-101000-2021217018.一般來說,

采樣間距越大，圖象數(shù)據(jù)量少，質(zhì)量差；反之亦然。

三、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.數(shù)字圖像是將一幅畫面在

空間上分割成離散的點（或像元），各點（或像元）的灰度值經(jīng)量化用離

散的整數(shù)來表示，形成計算機(jī)能處理的形式。

2.圖像銳化是增強圖象的邊緣或輪廓。

3.從圖象灰度為i的像元出發(fā)，沿某一方向。、距離為d的像元灰

度為j同時出現(xiàn)的概率P（i,j,（）,d,這樣構(gòu)成的矩陣稱灰度共生矩陣。

4.細(xì)化是提取線寬為一個像元大小的中心線的操作。

5.無失真編碼是指壓縮圖象經(jīng)解壓可以恢復(fù)原圖象，沒有任何信息損

失的編碼技術(shù)。

四、判斷改錯題（每小題2分，共10分）（J1.灰度直方圖能反映

一幅圖像各灰度級像元占圖像的面積比。

（某2.直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化則是一種局部運

算。

改正：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化也是一種點運算。

或：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化不是一種局部運算。

（某3.有選擇保邊緣平滑法可用于邊緣增強。

改正：有選擇保邊緣平滑法不可用于邊緣增強。

或：有選擇保邊緣平滑法用于圖象平滑（或去噪）。

（V4.共點直線群的Hough變換是一條正弦曲線。

（V5.邊緣檢測是將邊緣像元標(biāo)識出來的一種圖像分割技術(shù)。

五、簡答題（每小題5分，共20分）L簡述線性位移不變系統(tǒng)逆濾波恢

復(fù)圖像原理。

（10

分）0132132105762576160616312675356532272616265023521232124231

231201解：1統(tǒng)計圖象1各灰度級出現(xiàn)的頻率結(jié)果為

p（0=5/64?0.078；p（l=12/64?0.188;p（2=16/64=0.25;p（3=9/64?

0.141p（4=l/64?0.016;P（5=7/64?0.109;p（6=10,/64?0.156;p（7=4/6

4?0.063（4分，每個1分信息量

為?2.75（bit（寫出表達(dá)式

3分；結(jié)果正確3分）2）對于二值化圖象，若采用4-連接，則連

接成分?jǐn)?shù)為4,孔數(shù)為1,歐拉數(shù)為4-1=3；（5分）若采用8-連

接，則連接成分?jǐn)?shù)為2,孔數(shù)為2,歐拉數(shù)為2-2=0；（5分）2,計算圖

像2在△某二1,Ay二0度的灰度共生矩陣。

（10分解：圖像2在△某=1,Ay=0度的灰度共生矩陣為

1/121/241/241/121/2401/121/121/241/121/12

1/121/121/121/120《數(shù)字圖像處理》復(fù)習(xí)指南選擇題1、采用

幕次變換進(jìn)行灰度變換時，當(dāng)幕次取大于1時，該變換是針對如下哪一類

圖像進(jìn)行增強。（B）A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圖像同時存在過亮和過暗背景2、圖像灰度方差說明了圖像哪一

個屬性（B）A平均灰度B圖像對比度C圖像整體亮度D圖像細(xì)節(jié)3、計算

機(jī)顯示器主要采用哪一種彩色模型（A）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、

HSV4、采用模板[T1]T主要檢測（A）方向的邊緣。

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8、B濾波

器在對圖像復(fù)原過程中需要計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.一—對應(yīng)B.多

對一C.一對多D.都不11、下列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12、一幅256某256的圖像,

若灰度級數(shù)為16,則存儲它所需的比特數(shù)是：

(A)A.256KB.512KC.1MC.2M13、一幅灰度級均勻分布的圖象,其灰度范圍

在[0,255],則該圖象的信息量為：(D)a.Ob.255c.6d.814、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15、下列算法中屬于點處理的是：(B)a.梯度銳化b.二值化c.

博立葉變換d.中值濾波16、下列算法中屬于圖象平滑處理的是：(C)a.

梯度銳化b.直方圖均衡c.中值濾波d.Laplacian噌強17、設(shè)灰度圖中每

一個像素點由1個字節(jié)表示，則可表示的灰度強度范圍是(B)

A.128B.256C.36D.9618、對椒鹽噪聲抑制效果最好的是下列那種圖像增強

技術(shù)？(D)A低通濾波BLaplace微分C鄰域平均D中值濾波19、將圖像

“namc.tif”存儲到文件中的命令(C)A^imread('name,tif*)B、

loadC>imwrite('name.tif")D、imhow('name,tif*)20.計算機(jī)

顯示設(shè)備使用的顏色模型是(A)A.RGBB.HSVC.CMYD.以上都不對21.下列

關(guān)于直方圖的敘述錯誤的是(D)A.描繪了各個灰度級像素在圖像中出現(xiàn)的

暇率B.描述圖像中不同灰度級像素出現(xiàn)的次數(shù)C.沒有描述出像素的空間

關(guān)系D.直方圖均衡化不能增強圖像整體對比度的效果22.銳化濾波器的主

要用途不包括(B)A.突出圖像中的細(xì)節(jié)增強被模糊了的細(xì)節(jié)B.超聲探測成

像分辨率低可以通過銳化來使圖像邊緣模糊C.圖像識別中分割前的邊緣

鳧取D.銳化處理恢復(fù)過度鈍化、暴光不足的圖像23.假設(shè)f(某,y)是一幅

圖像，則下列有關(guān)f(某,y)的傅里葉變換說法中不正確(C)A.在原點的傅

里葉變換等于圖像的平均灰度級B.一個二維傅里葉變換可以由兩個連續(xù)

一維的傅里葉運算得到C.圖像頻率域過濾可以通過卷積來實現(xiàn)D.傅里葉

變換具有線性移不變性24.列有關(guān)圖像復(fù)原和圖像增強的說法錯誤的是

(D)A.與圖像增強不同，圖像復(fù)原的目的是提供給用戶喜歡接收的圖像B.

圖像增強主要是一個客觀過程，而圖像復(fù)原主要是一個主觀過程C.圖像

二曾強被認(rèn)為是一種對比度拉伸，圖像復(fù)原技術(shù)追求恢復(fù)原始圖像的一種近

,以估計值D.圖像復(fù)原技術(shù)只能使用頻率域濾波器實現(xiàn)25、下列哪一個模

板可用于圖像平滑(AA、1/91/91/9B、111C>1/31/31/3D.-1-1-

11/91/91/91-811/31/31/3-18-11/91/91/91111/31/31/3-1-1-126.對于

含有孤立線噪聲的圖像，既要保證圖像的邊緣，又耍去除噪聲應(yīng)該用那種

濾波器(B)A、bo某模板B、中值濾波器C、gau模板D、prewitt模板

27、對一幅二值圖像做腐蝕的結(jié)果(B)A、圖像面積放大B、圖像面值縮

小C、圖像面積不變D、圖像邊界變圓28、下列算法中屬于局部處理的是

(D)A、灰度線性變換E、二值化C、傅里葉變換D、中值濾波判別正確、

錯誤1.圖像按其亮度等級的不同，可以分為二值圖像和灰度圖像兩種。

(T)2.經(jīng)過灰度變換可改善圖像質(zhì)量。

(T)3.YTQ顏色模型用于彩色打印機(jī)上。

(F)4.在幾何運算中，雙線性灰度插值的平滑作用可能會使圖像的背

景產(chǎn)生退化，尤其是在進(jìn)行放大處理時，這種影響將更為明顯。

(F)5.用點陣法表示的圖形進(jìn)行縮放變換不會出現(xiàn)馬賽克現(xiàn)象。

(F)6.維納(Wiener)濾波可使圖像完全復(fù)原。

(F)7.直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化則是一種局部運算。

(F)8.錯切變換會導(dǎo)致圖像變形。

(T)9.鄰域平滑在去除噪音的同時,會使圖像變得模

湖.(T)10.Photohop是一種圖像處理軟件，它綜合應(yīng)用了許多圖像處理的

算法.(T)11.中值濾波是一種典型的低通濾波器。

(F)12.直方圖均衡化可以用來增大對比度。

（T）13.經(jīng)過閾值化處理后的圖象變成了黑白二值圖。

（T）14.圖像分辨率越高，圖像質(zhì)量越好，占用的存儲空間越?。‵）

15.圖像出現(xiàn)馬賽克是由于量化層次太少造成（F）16.假彩色圖像處理的

是自然彩色圖像，偽彩色圖像處理的是灰度圖像（T）17.圖像的平滑濾波,

會導(dǎo)致圖像模糊不清（T）18.對比度拉伸能增強圖像的對比度（T）19、

也影中的“藍(lán)幕”采用的是灰度窗口變換的方法（T）20、直方圖均衡化

可以增強整個圖像對比度，增加灰度分層（F）21、閾值化會增加圖像的

細(xì)節(jié)，改善圖像質(zhì)量（F）22、圖像的銳化操作實際上是鄰域操作（T）名

司解釋1.數(shù)字圖像數(shù)字圖像指用計算機(jī)存儲和處理的圖像，是一種空間

坐標(biāo)和灰度均不連續(xù)的、用離散數(shù)學(xué)表示的圖像。

2.直方圖直方圖是圖像的重要統(tǒng)計特征，是表示數(shù)字圖像中每一灰度

級與該灰度級出現(xiàn)的頻數(shù)間的統(tǒng)計關(guān)系。

3.傅立葉變換指非周期函數(shù)的正弦和或余弦乘以加權(quán)函數(shù)的積分表示。

4.圖像復(fù)原圖像復(fù)原又稱圖像恢復(fù)，就是盡可能恢復(fù)被退化圖像的本

來面目，因此耍求對圖像降質(zhì)的原因了解，根據(jù)圖像降質(zhì)過程的某些先驗

知識，建立數(shù)學(xué)目模型，再沿著圖像降質(zhì)的逆過程恢復(fù)圖像。

5.邊緣檢測技術(shù)6.圖像分割圖像分割是指把圖像分成各具特性的區(qū)

域并提取出感興趣的目標(biāo)的技術(shù)和過程。從數(shù)學(xué)角度來看，圖像分割是將

數(shù)字圖像劃分成互不相交的區(qū)域的過程。

7.高通濾波8.中值濾波中值濾波是指將當(dāng)前像元的窗口（或領(lǐng)域）

中所有像元灰度由小到大進(jìn)行排序，中間值作為當(dāng)前像元的輸出值。

9.低通濾波10、圖像增強目的是為了改善圖像的視覺效果，或者是

為了更便于人或機(jī)器的分析和處理，提高圖像的更懂度。在不考慮降質(zhì)原

因的情況下，用試探的方式對圖像進(jìn)行加工，力求改善圖像的質(zhì)量，如突

出了一部分信息，同時可能壓制另一部分的信息。

11、空域濾波與頻域濾波在空域內(nèi)，利用像素本身以及鄰域像素的灰

度值進(jìn)行圖像處理的方法稱為空域濾波。

頻域濾波是變換域濾波的一種，它是指將圖像進(jìn)行變換后（頻域是指

經(jīng)過傅里葉變換之后），在變換域中對圖像的變換系數(shù)進(jìn)行處理（濾波）,

處理完畢后再進(jìn)行逆基礎(chǔ)題1.陳述圖像處理、圖像分析和圖像理解的含

義。并分析論述上述三者之間的關(guān)系。

圖像處理是對圖像進(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)。圖像處理是信號處理在二維信號（圖像域）上的一個

應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指

數(shù)字圖像處理。

圖像分析和圖像處理關(guān)系密切，兩者有一定程度的交叉，但是又有所

不同。圖像處理側(cè)重于信號處理方面的研究，比如圖像對比度的調(diào)節(jié)、圖

像編碼、去噪以及各種濾波的研究。但是圖像分析更側(cè)重點在于研究圖像

的內(nèi)容，包括但不局限于使用圖像處理的各種技術(shù)，它更傾向于對圖像內(nèi)

容的分析、解釋、和識別。因而，圖像分析和計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的模式識

別、計算機(jī)視覺關(guān)系更密切一些。

圖像理解就是對圖像的語義理解。它是以圖像為對象，知識為核心，

研究圖像中有什么目標(biāo)、目標(biāo)之間的相互關(guān)系、圖像是什么場景以及如何

應(yīng)用場景的一門學(xué)科。

都屬于圖像增強,改善圖像效果3.梯度法與Laplacian算子檢測邊緣

的異同點？梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應(yīng)的模板分別為T

11111-411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)為極大值點對應(yīng)于邊緣點；而Laplacian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)為邊緣點是零交叉

點。（2分）相同點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感4.簡述直方圖用

于圖像處理的優(yōu)點和缺點。

5.當(dāng)在白天進(jìn)入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應(yīng)

一段時間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。

人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應(yīng)范圍，它是利用改變其亮度適

應(yīng)級來完成亮度適應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)范圍。同整個亮度適應(yīng)范圍相

比，能同時鑒別的光強度級的總范圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場時，

人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應(yīng)級，因此，需要適應(yīng)一段時間，亮度適應(yīng)

級才能被改變。

7、設(shè)一幅圖像有如圖所示直方圖，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。若在原圖像一行上連續(xù)8個像

素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、6、7,則均衡后，他們的灰度值

為多少？（15分）①，k二0,1,…7,用累積分布函數(shù)（CDF）作為變換

函數(shù)T[r]處理時，均衡化的結(jié)果使動態(tài)范圍增大。

r0=00.1740.1741/70=1/70.174rl=l/70.0880.2622/7r2=2/70.0860.3

482/71=2/70.174r3=3/70,080.4283/7r4=4/70.0680.4963/72=3/70.M8r5

=5/70.0580.5544/7r6=6/70.0620.6164/73=4/70.120r7=10.384114=10.38

4②均衡化后的直方圖：③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值

依次為1、2、2、3、3、4、4、78、什么是直方圖均衡化處理？寫出計算

表達(dá)式，并說明直方圖均衡化處理的目的是什么？（15分）通常把獲得均

勻直方圖的圖像增強技術(shù)叫做直方圖均衡化處理，它是通過灰度變換將一

嗝圖像轉(zhuǎn)換為另一幅具有均勻灰度分布的新圖像，它以圖像灰度r的累積

分布函數(shù)為映射函數(shù)，從而產(chǎn)生灰度級均勻分布的圖像。

直方圖均衡化處理一般實現(xiàn)方法采用如下幾步：①統(tǒng)計原始圖像的

直方圖，求出prCrj）（2分）②用累積分布函數(shù)離散形式作變換（此變換

即為題中所求直方圖均衡化的計算表達(dá)式），求變換后的新灰

度：度kT（rk）jOnjnkPr（rj）jO其中:Orjl,kO,1,空間域圖像

漕強與頻域圖像增強的基本原理和實現(xiàn)方法。（10分）圖像增強的概念：

根據(jù)特定需要突出圖像中某些信息，同時，削弱或去除某些不需要的信息

的處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對某種特定的應(yīng)用來說，比原

始圖像更適用，處理的結(jié)果使圖像更適合于人的視覺特性或機(jī)器的識別系

統(tǒng)。

圖像增強實現(xiàn)方法分為兩大類：空間域方法和頻域方法。其中“空間

域”是指圖像本身，這類方法以對圖像像素的直接處理為基礎(chǔ)；而“頻

域”處理技術(shù)是以修改圖像的傅氏變換（小波、DCT等）后的頻譜為基礎(chǔ)。

空間域圖像增強的實現(xiàn)方法主耍有基于直方圖的均衡化或規(guī)定化處理

等，還有基于像素點極其鄰域的空間域濾波方法（如以統(tǒng)計排序濾波器為

代表的平滑空間濾波器和以拉普拉斯掩模為代表的銳化空間濾波器）而頻

域圖像增強的實現(xiàn)方法是首先把圖像變到頻域，然后與一系列高通、低通

濾波器或同態(tài)濾波器等濾波器函數(shù)相乘，然后變回空間域（實際過程中前

后還要進(jìn)行中心化處理）10、簡述圖像銳化的目的和作用。試分別寫出

Robert梯度算子、obel銳化算子和Priwitt銳化算子的表達(dá)式。（15分）

目的是加強圖像的邊緣或輪廓，使圖像看起來比較清晰。

robert:1-lobel:-11-22-1Ipriwitt:-11-11-111a:-1-1-1-18-1-1-1-

111、試給出圖像退化過程的數(shù)學(xué)模型表達(dá)式，并分析圖像退化的原因,

說明圖像復(fù)原的基本原理。(15分)12、寫出在頻率域?qū)D像濾波的基

本步驟，并說明低通和高通濾波的特點。(15')13、寫出彩色圖像常用的

彩色模型及其應(yīng)用場合。(15,)RGB模型：常用于顏色顯示和圖像處理

HS1模型：常用于圖像處理和識別CMY、CMYK模型：在彩色打印機(jī)將彩色

圖像打印輸出時使用14、簡述圖像銳化的目的和作用。試分別寫出

Robert梯度算子、obel銳化算子和Priwitt銳化算子的表達(dá)式。(15')

見第10題15、請寫出利用Matlab實現(xiàn)中值濾波的代碼。

I二imread('ll.jpg');/讀取圖像，

ubplot(2,2,1),imhow(I);title(7原圖')；%顯示原圖像

J=rgb2gray(I);%把彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像

ubplot(2,2,2),imhow(J);title(7灰度圖');%顯示灰度圖像

J=imnoie(J,'alt&pepper7,0.005);%加上椒鹽噪聲

ubplot(2,2,3),imhow(J);title("椒鹽噪聲圖')；%顯示加上椒鹽的圖

像H=medfilt2(J);%中值濾波ubplot(2,2,4),imhow(H);titled

處理后圖');%顯示中值濾波后的圖像16、請寫出一個利用MATLAB計

算并顯示傅立葉變換譜的代碼。

17、HSI表色系統(tǒng)中H、S、I分別代表什么含義？18、請解釋以下概

念：象素的四鄰域、八鄰域、象素的4連通性、8連通性、象素的D4距

離、D8距離設(shè)p為位于坐標(biāo)(某,y)處的一個像素，則p的四個水平和

垂直相鄰像素的坐標(biāo)為(某+l,y),(某T,y),(某,y+1),(某,yT)

上述像素組成P的4鄰域，用N4(p)表示。像素p的四個對角相鄰像素的

坐標(biāo)為(某+l,y+l),(某+l,y-1),(某-l,y+l),(某-l,y-1),該

像素集用ND(p)表示。N4(p)與ND(p)合起來稱為p的8鄰域。

令V是用于定義鄰接性的灰度值集合像素的4連通性：對于具有相

同值v的像素p和q,如果q在集合N4(p)中，則稱這兩個像素是4連通

的。

像素的8連通性：對于具有相同值v的像素p和q,如果q在集合

N8(p)中，則稱這兩個像素是8連通的。

設(shè)像素點P和q的坐標(biāo)分別是(某,y)和(J),則P和q之間的

D4距離定義為：D4(p,q)二|某-1+1y-t|；則p和q之間的D8距離定

義為：D8(p,q)=ma某(|某-I,|y-t|)；19、試給出把灰度范圍(0,

10)拉伸為(0,15),把灰度范圍(10,20)移到(15,25),并把灰

度范圍(20,30)壓縮為(25,30)的變換方程。

20、寫出“某”標(biāo)記的像素的4鄰域、對角鄰域、8鄰域像素的坐標(biāo)

(坐標(biāo)按常規(guī)方式確定)。(9分)某21、由于曝光過度，使得整圖非常

明亮(例如：灰度范圍從200到250),請分析如何才能使圖像亮暗分明,

層次清晰，請寫出計算公式。

24.請說明RGB模型與CMY模型的關(guān)系。簡述HSI模型。

25.請解釋以下概念：象素的四鄰域、八鄰域象素的4連通性、8

連通性象素的D4距離、D8距離26.請簡述二維傅立葉變換的主要性質(zhì)。

27.經(jīng)過基本高通過濾器處理后產(chǎn)生的結(jié)果圖象各有何特點？計算應(yīng)

用題四、如圖為一幅16級灰度的圖像。請寫出均值濾波和中值濾波的3

某3濾波器；說明這兩種濾波器各自的特點；并寫出兩種濾波器對下

圖的濾波結(jié)果(只處理灰色區(qū)域，不處理邊界)。(15分)

12223115122212030223132022五、求下列數(shù)字圖像塊的二維DHT。

14414411(1)

f(m,n)=1441(2)f(m,n)=4411141444(3)f(m,n)=44444441414444444444114

411六、設(shè)1幅7某7大小的二值圖像中心處有1個值為。的3某3大小

的正方形區(qū)域，其余區(qū)域的值為1,如題圖7.1所示。

(1)使用Sobel算子來計算這幅圖的梯度,并畫出梯度幅度圖(需給出

就度幅度圖中所有像素的值)；(2)使用Laplacian算子計算拉普拉斯

圖，并給出圖中所有像素的值。

七、(15分)如下面左圖是一幅圖像，其灰度直方圖見右圖，請回

答：1、從像素角度，解釋整幅圖像偏暗的原因。

2、怎樣解決上述問題？八、試寫出空間域中卷積的計算公式，并用

模板h(某，y)對下面圖像f(某，y)進(jìn)行卷積，給出計算結(jié)果，并說明模

板的作用。(25,)九、計算下圖的歸一化直方圖。

012345671222333720066551312123644422255555774445652226667110

0022十、對下面圖像分別進(jìn)行3某3的中值濾波和3某3的拉普拉斯濾

波，拉普拉斯模板中心為+4。

(數(shù)值四舍五入；模板中心距離圖像邊緣不小于1個像素)。(16

分)十一.用MATLAB編程實現(xiàn)均值濾波算法(采用3某3的窗口)。(10

分)

I=imread('eight,tif?;figure,imhow(I)：J=imnoied,,alt

&pepper,,0.02);figure,imhow(J);K=filter2(fpecial(r

average',[33]),J)/255;figurc,imhow(K);十二.用MATLAB編程實現(xiàn)

辿緣檢測算法。(10分)(采用如下拉普拉斯算子)

101=imread(iimage,bmp*);BW=edge(I,*log');figure;ubpl

ot(1,2,1),imhow(T);ubplot(1,2,2),imhow(BW);標(biāo)準(zhǔn)方法如

下：img=imread(/

PenguinTwo.bmp，);[m,n]=ize(img);PicFrame=zero(m+2,n+2);

op=[0-10;-l4-1;0-

10];reult=zero(m,n);PicFrame(2:m+l,2:n+l)=img(l:m,1:n)

;PicFrame(l,:)=PicFrame(2,:);PicFrame(m+2,:)=PicFrame(m+l,:);Pic

Frame(:,1)=PicFrame(:,2);PicFrame(:,n+2)=PicFrame(:,n+1);figure(

1),imhow(PicFramc,[]);fori=l:mforj=l:ntemp=PicFrame(i:i+

2,j:j+2).某

op;reult(i,j)=um(um(temp));endendfigure(2),imhow(reult);threh=

45;%L7某

mean2(ab(reult));output=zero(m,n);outpui(reult>threh)=l;figu

re(3)%,ubplot(1,2,1),imhow(img);imhow(output);13.簡潔說明一卜卜

面兩種灰度變換函數(shù)會對圖像產(chǎn)生什么效果其中：(某,y)和(某‘，y')分

別是選擇前后的坐標(biāo)。

14.對下面圖像分別進(jìn)行3某3的中值濾波和3某3的拉普拉斯濾波,

拉普拉斯模板中心為+4。

(數(shù)值四舍五入；模板中心距離圖像邊緣不小于1個像素復(fù)習(xí)題一、

填空題1、存儲一幅大小為，256個灰度級的圖像，需要8Mbit。

2、依據(jù)圖像的保真度，圖像壓縮可分為有損和無損

3、對于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是亮度、色調(diào)、飽和度

4、模擬圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字圖像需要經(jīng)過采樣、量化兩個過程。

5、直方圖修正法包括直方圖的均衡化和規(guī)定化

6、圖像像素的兩個基本屬性是空間位置和像素值；7、一般來說,

模擬圖像的數(shù)字化過程中采樣間隔越大，圖像數(shù)據(jù)量小，質(zhì)量差；8、

圖像處理中常用的兩種鄰域是四領(lǐng)域和八領(lǐng)域；9、在頻域濾波器中,

Butter-worth濾波器與理想濾波器相比，可以避免或減弱振鈴現(xiàn)象

10、10高通濾波法是使低頻受到抑制而讓高頻順利通過，從而實現(xiàn)

圖像銳化

二、判斷題1、馬赫帶效應(yīng)是指圖像不同灰度級條帶之間灰度交界處,

亮側(cè)亮度上沖，暗側(cè)亮度下沖的現(xiàn)象。（Y）2、均值平滑濾波器可用于銳

化圖像邊緣。（N）3、變換編碼常用于有損壓縮。（Y）4、同時對比效應(yīng)

是指同一刺激因背景不同而產(chǎn)生的感覺差異的現(xiàn)象.（Y）5、拉普拉斯算

子可用于圖像的平滑處理。（N）三、選擇題6、圖像與圖像灰度直方圖

的對應(yīng)關(guān)系是（B）A一對多B多對一C一一對應(yīng)D都不對7、下列圖像處

理算法中屬于點處理的是（B）A圖像銳化B二值化C均值濾波D中值濾

波8、下列圖像處理中屬于圖像平滑處理的是（C）AHough變換B直方圖

均衡C中值濾波DRobert算子9、下列圖像處理方法中，不能用于圖像壓

縮的是（A）A直方圖均衡BDCT變換CFFT變換D小波變換四、名詞解釋k

數(shù)字圖像P12、灰度直方圖2、圖像銳化4、圖像復(fù)原五、簡答題1、簡述

數(shù)當(dāng)在白天進(jìn)入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應(yīng)一段

時間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。

（書P21第三點）2、你所知道的數(shù)字圖像處理在實際中哪些領(lǐng)域有

應(yīng)用？結(jié)合所學(xué)，就其中一種應(yīng)用，簡單敘述原理。（書p8）3、簡述數(shù)

字圖像處理的特點。

（書p）4、簡述圖像增強的目的及常用手段。（書p）六、計算題1.

求求N=4的哈達(dá)瑪變換矩陣（變換核）和N=4的沃爾什變換矩陣（變換

核）（書p48）2.假定一幅20某20像素的圖像共有5個灰度級1,2,3,4,5,

在圖像中出現(xiàn)的概率分別為Q4,0.175,0.15,0.15,0.125,試對各灰度級

進(jìn)行Huffman編碼。

數(shù)字圖像分析：是指將一幅圖像轉(zhuǎn)換為一種非圖像的表示。

①20世紀(jì)20年代第一次通過海底電纜傳輸圖像；②1921年用電報

打印機(jī)采用特殊字符在編碼紙帶中產(chǎn)生的圖像;③1922年在信號兩次穿越

大西洋后從穿孔紙帶得到的數(shù)字圖像；④20世紀(jì)60年代早期，第一臺

執(zhí)行有意義的圖像處理任務(wù)的大型計算機(jī)。⑤20世紀(jì)60年代末、70年代

初開始用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感、天文學(xué)等領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理的應(yīng)用實

例：根據(jù)信息源分類：①電磁波譜：Gamma射線一核醫(yī)學(xué)和天文觀測（骨

骼掃描、PET圖像，天鵝星座環(huán)、來自反應(yīng)器電子管的伽馬輻射）某射線

一醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)和天文學(xué)（胸部某、射線圖像、主動脈造影圖像、頭部

CT、電路板、天鵝星座環(huán)）紫外線成像一平板印刷技術(shù)、工業(yè)檢測、顯微

繚方法、激光、生物圖像、天文觀測（普通谷物、被真菌感染的谷物、天

鵝星座環(huán)）可見光與紅外波段成像--遙感、天文學(xué)、顯微鏡方法、工業(yè)

（紫杉酚250倍、膽固醇40倍、微處理器60倍、銀氫化物薄片600倍、

音頻CD表面1750倍、有機(jī)超導(dǎo)450倍、電路板、封裝的丸劑、瓶子、清

潔塑料上的氣泡、谷物、目鏡摻雜物圖像）微波波段成像一雷達(dá)、無線電

波成像一醫(yī)學(xué)核磁共振成像、天文學(xué)。②聲波成像一地質(zhì)勘測、工業(yè)、醫(yī)

學(xué)；③超聲波成像；④電子顯微成像一工業(yè)上利用放大倍數(shù)、⑤計算

機(jī)合成成像。

二、光敏細(xì)胞：①桿狀細(xì)胞（夜視覺，靈敏度較高，能幫助我們看到

較暗環(huán)境下的景物，但只能分辨出景物的明亮程度，不能分辨出其顏色）

②錐狀細(xì)胞(明視覺，靈敏度較低，既能分辨出景物的明亮程度，又能分

辨出其顏色)。

稱為韋伯比，是在背景亮度為1的情況下可辨別照明增量的50版較

小:可辨別強度較小的變化，亮度辨別力好；較大:可辨別強度較大的變

化，亮度辨別力差。

思考題：目標(biāo)比背景暗，所以AI/I越大，感覺越暗，人的感覺是⑹

吏亮一些；但事實上，目標(biāo)(a)的實際亮度要高于⑹的實際亮度。

馬赫帶效應(yīng)：它是一種主觀的邊緣對比效應(yīng)，即在圖形輪廓部分發(fā)生

的主觀明度對比加強現(xiàn)象，視覺的主觀感受在亮度變化的地方出現(xiàn)虛幻的

明亮或黑暗的條紋，人在明暗變化的邊界，常常在亮區(qū)看到一條更亮的光

帶，而在暗區(qū)看到一條更暗的線條。

同時對比現(xiàn)象：也稱感覺對比，同一刺激因背景不同而產(chǎn)生的感覺差

異的現(xiàn)象。例如，同一種顏色把它放在較暗的背景上看起來明亮些，放在

較亮的背景上看起來暗些。

成像條件：“觀看”一個物體的電磁波的波長必須小于或等于物體的

尺寸。

空間分辨率：它是圖像中可辨別的最小細(xì)節(jié)，取樣值是決定圖像空間

分辨率的主要參數(shù)。線對：由一條線與它緊鄰的線組成的、每單位距離可

分辨的最小線對數(shù)目。

灰度級分辨率：在灰度級別中可分辨的最小變化、高度主觀過程。

它是表示圖像亮度強弱的指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

像素之間距離函數(shù)的定義對于像素P、q和z,分別具有坐標(biāo)(某，y),

(,t),和(v,w),D是距離函數(shù)或稱度量，當(dāng)：D(p,q)20(D(p,

(1)=0,當(dāng)且僅當(dāng)p二q)兩點之間距離大于等于0；D(p,q)=D(q,p),距

離與方向無關(guān);D(p,z)WD(p,q)+D(q,z),兩點之間直線距離最短。

歐幾里得距離D4距離(城市街區(qū)距離)D8距離(棋盤距離)圖像增強：

不考慮圖像降質(zhì)的原因，只是將圖像中感興趣的特征有選擇的突出而衰減

其不需要的特征，改善后的圖像不一定去逼近原圖，其目的是提高圖像的

可懂度。

圖像復(fù)原:針對圖像降質(zhì)的原因，設(shè)法補償降質(zhì)因素，使改善后圖像

盡可能逼近原圖，其目的是提高圖像的逼真度。

空域處理:點處理-一指輸出圖像的每個像素的灰度值僅由相應(yīng)的輸入

圖像像素值決定。包括圖像灰度變換、直方圖處理、偽彩色處理等技術(shù)。

(圖像灰度變換，將輸入圖像中灰度，通過映射函數(shù)變成輸出圖像中的灰

度，與圖像像素位置及被處理像素鄰域灰度無關(guān))鄰域處理--指輸出圖

像的每個像素是由對應(yīng)的輸入像素及其一個鄰域內(nèi)的像素共同決定。包括

線性平滑、非線性平滑、銳化。(模板處理、濾波，以某一像素為中心從

圖像中取出一個小區(qū)域，然后用該小區(qū)域的像素經(jīng)某種運算變換得到該中

心像素的新值。鄰域處理與點處理的區(qū)別在于：①點處理只使用圖像中的

一個像素值經(jīng)某一變換后求出該像素的新值；②鄰域處理則需耍用一個

像素組來決定中心像素的值。

線性變換定義式討論參數(shù)的不同取值對增強效果的影響

⑴b=0：a>l對比度擴(kuò)張；0<a<l對比度降低；a=l相當(dāng)于復(fù)制(2)

bWO灰度偏置，二a某r+b,a=T,b=LT相當(dāng)于圖像反轉(zhuǎn)；作用：增

強嵌入于圖像暗區(qū)的白色或灰色細(xì)節(jié)

直方圖：一個關(guān)于圖像灰度級別的離散函數(shù)。該離散函數(shù)是圖像中具

有相同灰度值的像素出現(xiàn)的概率密度函數(shù)。描述的是圖像中具有該灰度級

別的像素的個數(shù)；體現(xiàn)了像素的頻率特性，丟失了像素點位置信息特性。

直方圖存在缺陷一一空間信息丟失直方圖均衡化特點：①變換后直方

圖趨向平坦，灰級減少，灰度合并；②有展開輸入圖像直方圖的一般趨

勢，直方圖均衡化后的圖像灰度級能跨越更大范圍；③實際視覺能夠接

收的信息量大大的增強了；④方圖均衡化能自動地確定變換函數(shù)，該函

數(shù)尋求產(chǎn)生有均勻直方圖的輸出圖像，得到的結(jié)果可預(yù)知，操作簡單。

思考感:為什么變換后直方圖趨向平坦，達(dá)不到完全平坦--由于離散

圖像的直方圖也是離散的，其灰度累積分布函數(shù)是一個不減的階梯函數(shù)。

如果映射后的圖像仍然能取到所有灰度級，則不發(fā)生任何變化。如果映射

的灰度級小于256,變換后的直方圖會有某些灰度級空缺。即調(diào)整后灰度

級的概率基本不能取得相同的值，故產(chǎn)生的直方圖不完全平坦。

乘一一可用掩膜圖象乘某一幅圖象可以遮住圖象中的某些部

分；減一一去除不需要的加性圖案（緩慢變換的背景，周期性的噪聲,

附加污染），檢查變化；加一一求平均值去除加性噪聲；除一一

可產(chǎn)生對彩色或多光譜圖象十分重要的比率圖象。

平滑線性濾波器一一均值濾波器（線性濾波算法）效果：用于模糊化

和減少噪聲；以濾波器所定義的鄰域內(nèi)像素平均灰度值取代原灰度

，直；對于銳利的邊緣也有模糊的負(fù)效果；用于去除圖像中不相干細(xì)節(jié)

（指與濾波掩模尺寸相比較小的像素區(qū)域）。

鄰域平均法一像素及其指定鄰域內(nèi)的像素的平均值或加權(quán)平均值作為

該像素的新值，以便去除突變的像素點，從而濾除一定噪聲。

統(tǒng)計排序濾波器一中值濾波器（非線性濾波算法）將像素值用該鄰近

區(qū)域像素的“中間值”代替；適用于椒鹽噪聲（脈沖噪聲），不宜于線、

尖頂?shù)燃?xì)節(jié)多的圖像。

一階二階微分的特點（拉普拉斯抗噪性能最差）一階微分產(chǎn)生的邊緣

寬，對灰度階梯反應(yīng)強烈；二階微分對細(xì)節(jié)反應(yīng)強烈如細(xì)線、孤立點，

對■灰度階梯變化產(chǎn)生雙響應(yīng)；二階微分在圖像中灰度值變化相似時，對

于點的響應(yīng)比線強而對于階梯的響應(yīng)最弱；在大多數(shù)應(yīng)用中，對圖像增

強來說，二階微分比一階微分好一些，因為形成增強細(xì)節(jié)的能力好一些。

銳化空間濾波器結(jié)論：常數(shù)或變化平緩的區(qū)域，結(jié)果為0或很小，圖

像很暗，亮度被降低了；在暗的背景上邊緣被增強了；圖像的整體對

比度降低了；計算時會出現(xiàn)負(fù)值，歸0處理為常見。

移中性：對f（某，V）直接作DFT,原點在（0,0）,圖像低頻集中

在四個角；圖像移中后進(jìn)行傅里葉變換，則變換后主要能量（低頻分量）

集中在頻率平面的中心（M/2,N/2）；DFT的原點，即F（0,0）被設(shè)置在

u=M/2和懺N/2上；DFT的原點，即F（0,0）被設(shè)置在u二M/2和v二N/2

上；如果是一幅圖像，在原點的傅里葉變換F（0,0）等于圖像的平均灰

度級，也稱作頻率譜的直流成分?？煞蛛x性：二維變換可以通過兩次一維

變換來實現(xiàn)；空間域濾波和頻率域濾波之間的對應(yīng)關(guān)系：①組成傅立

葉變換對，成份均為實高斯函數(shù)；②高斯曲線直觀且易于操

蚱；H（u）有很寬輪廓時，h（某）有很窄輪廓；③頻域越寬，濾除的

頻率成份越少，空域越窄，模板越小，平滑作用越弱；對于低通濾波器,

頻域越窄，濾除的頻率成份越多，空域越寬，模板越大，圖像越模

湖；對于高通，頻率域濾波器越寬，濾除的頻率成份越多，在空間域意

味著濾波器越窄，模板越小，檢測邊緣越少；頻域越窄，空域越寬，模

板越大，檢測邊緣越多。（低通濾波器，空域用帶正系數(shù)模版實現(xiàn)低通濾

波；高通濾波器用帶有正有負(fù)的系數(shù)模版實現(xiàn)高通濾波）空域作平滑，

相當(dāng)于平域作低通；空域作銳化，相當(dāng)于平域倫高通；去掉高頻分量:

背景接近黑色，定標(biāo)后接近灰色；變化劇烈的輪廓邊緣變成白色。

圖像退化：在景物成像過程中，由于目標(biāo)的高速運動、散射、成像系

統(tǒng)畸變和噪聲干擾，致使最后形成的圖像存在種種惡化，稱之為“退化”。

圖像退化原因：成像系統(tǒng)鏡頭聚焦不準(zhǔn)產(chǎn)生的散焦；相機(jī)與景物之

間的相對運動；成像系統(tǒng)存在的各種非線性因素以及系統(tǒng)本身的性

能；射線輻射大氣湍流等因素造成的照片畸變；成像系統(tǒng)的像差、畸

變、有限帶寬等；底片感光圖像顯示時會造成記錄顯示失真；成像系

統(tǒng)中存在的各種隨機(jī)噪聲。

點擴(kuò)展函數(shù)h（某,y）的確定：圖像觀察估計法、試驗估計法、模型估

計法一一根據(jù)導(dǎo)致模糊的物理過程（先驗知識）來確定h（某,y）或

H（u,v）；根據(jù)物理、數(shù)學(xué)機(jī)理來建立退化模型：大氣湍流、光學(xué)系統(tǒng)散

焦；照相機(jī)與景物相對運動。

信源編碼器組成：1轉(zhuǎn)換器（T）一一將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以減少圖

像中像素間冗余的格式或?qū)D像變換使后續(xù)階段更容易找到冗余壓

縮；2量化器（Q）——將輸出精度調(diào)整到與預(yù)設(shè)的保真度準(zhǔn)則相一致,

減少心理視覺冗余，不可逆；3符號編碼器（C）——生成一個定長或

變長編碼用于表示量化器輸出并將輸出轉(zhuǎn)換為與編碼相一致，減少編碼冗

余。

什么是數(shù)據(jù)冗余？數(shù)字圖像中存在哪兒種冗余？各有何特點？如何減

少或消除？解答：代表無用信息或重復(fù)表示了其他數(shù)據(jù)已經(jīng)表示過的信息

的數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)冗余。數(shù)據(jù)冗余主要有編碼冗余、像素間冗余和心理視覺

冗余三種。不同的編碼方法可能會有不同的平均碼字長度。包括相對編碼

冗余（不同的編碼方法會形成不同的平均碼字長度，平均碼字長度大的編

碼相對于平均碼字長度小的編碼就存在相對編碼冗余）：絕對編碼冗余

（若平均碼字長度的下限存在，則使平均麻子長度大于其下限的編碼存在

絕對編碼冗余。）。由于像素間存在相關(guān)性，那么對于任一給定的像素值,

原理上都可以通過它的相鄰像素值預(yù)測得到。因此像素間的相關(guān)性，帶來

了像素間的冗余。通過某種變換來消除像素間的相關(guān)性達(dá)到了消除像素間

冗余的目的。由于人的心理視覺特點，即人觀察圖像是基于目標(biāo)物的特征

而不是像素，這就使得某些信息顯得不重要，表示這些不重要信息的數(shù)據(jù)

就稱為心理視覺冗余。對于數(shù)據(jù)冗余，通過改變信息的描述方法，可以壓

縮掉這些冗余，進(jìn)行無損壓縮；對于心理視覺冗余，忽略一些視覺不太

明顯的微小差異，即進(jìn)行有損壓縮。

簡述無損預(yù)測編碼與有損預(yù)測編碼的異同。

解答：兩者都是利用原圖像與其預(yù)測圖像的差值代替原圖像進(jìn)行編碼。

兩者區(qū)別是有損預(yù)測編碼中增加了一個數(shù)字量化器，以用較小的信息損失

換來較大的壓縮比。而無損預(yù)測編碼是不需要量化器的。

霍夫曼編碼特點瞬時：符號串中每個碼字無需參考后繼符號就可解

碼；惟一可解碼：任何符號串只能以一種方式解碼；塊編碼：每個信

源符號都映射到一個編碼符號的固定序列中。無損預(yù)測編碼基本思想：通

過對每個像素新增的信息進(jìn)行提取和編碼，來消除在空間上較為接近像素

之間的冗余信息。

有損預(yù)測編碼的失真分為：快速變化區(qū)一一斜率過載；相對平滑區(qū)

顆粒噪聲。

變換編碼一一變換域方法：將圖像經(jīng)過某種可逆線性變換映射到變換

系數(shù)集，對這些系數(shù)進(jìn)行量化和編碼；大多數(shù)圖像，大量系數(shù)量級很小,

可進(jìn)行不精確的量化（或完全丟棄），幾乎不會產(chǎn)生多少失真。

有損基本編碼系統(tǒng)的步驟壓縮過程：水平偏移一以8某8的圖像塊

為基本單位進(jìn)行編碼一DCT計算一量化一變長編碼（對直流系數(shù)（DC）進(jìn)行

編碼，使用差分脈沖編碼調(diào)制；對于交流分量，先進(jìn)行Z形編碼）一哈

弗曼編碼。

染色體的統(tǒng)計與識別先通過低通濾波去噪音；提取邊緣；通過腐

蝕去粘連；統(tǒng)計連通區(qū)域的個數(shù)，得到染色體的數(shù)量

二值開運算和閉運算對圖像處理的作用及其特點。

解答：（1）兩種運算的作用主要是：開運算可用來平滑圖像中物體

的邊界，消除圖像中比結(jié)構(gòu)元素小的顆粒噪聲，在纖細(xì)點處分離物體等。

閉運算可用來填充圖像中比結(jié)構(gòu)元素小的小孔，連接狹窄的間斷，填充狹

窄的縫隙等。（2）兩種運算的特點主要是：開運算與閉運算具有對偶性。

開運算具有磨光物體外邊界的作用。閉運算可以使物體的輪廓線變得光滑,

具有磨光物體內(nèi)邊界的作用。

2、開運算與腐蝕運算相比有何優(yōu)越性？解答：腐蝕運算和開運算都

具有消除圖像中小于結(jié)構(gòu)元素的成分的作用。但腐蝕運算在消除圖像中比

結(jié)構(gòu)元素小的成分的同時，會使圖像中目標(biāo)物體收縮變?。欢_運算在

消除圖像中比結(jié)構(gòu)元素小的成分的同時，能較好的保持圖像中目標(biāo)物體大

小不變。這是開運算相對于腐蝕運算的優(yōu)越性。

3、閉運算與膨脹運算相比有何優(yōu)越性？解答：膨脹運算和閉運算都

具有填充圖像中小于結(jié)構(gòu)元素的小孔和狹窄縫隙的作用。但膨脹運算在填

充圖像中比結(jié)構(gòu)元素小的小孔和狹窄縫隙的同時，會使圖像中目標(biāo)物體擴(kuò)

大；而閉運算在填充圖像中比結(jié)構(gòu)元素小的小孔和狹窄縫隙的同時，能

較好的保持圖像中目標(biāo)物體大小不