北京工业大学数字图像处理考题总结
一、 填空题
1、图像与灰度直方图间的对应关系是 多对一 ；
2、图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个 主观过程 ，而图像复原主要是一个 客观过程 。
3、 下图是三个图像的直方图分布示意图，试估计其相应图像各有何特点。
_______图像暗_____ ____图像亮度高_____ _图像亮度适中对比度差_ 4、以下模板可以对图像进行何种处理，分别写出
⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡421242121161 ⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎣⎡----010151010 ⎥⎥⎦⎤
⎢⎢⎣⎡010******** 平滑掩膜— 轮廓提取 平滑掩膜
9、图像处理技术主要包括图像的__采集___、__处理___、__压缩__等技术。
11、人的视觉系统由 光学系统 、角膜 、晶状体 、视网膜 组成。在人眼的视网膜上有 杆状细胞 和 锥状细胞 两种细胞。
13、图像熵的单位可以为奈特（nat）,哈特（Hartley）和比特（bit），
1奈特=＿1.443＿比特，1哈特=＿3.32＿比特。
14、对三个符号(x1,x2,x3)的信源进行Huffman编码，请罗列可能的编码结果________________________。
15. 一幅光照不均匀的图像，可以采用图像处理中的____________方法去除光照的变化。
16、如果我想修掉照片中的皱纹，可以采用图像处理中的____________________方法。
二、选择题
1、对一幅图像重复进行直方图均衡，___B____
(a) 图像质量将不断改善 (b) 第一次均衡后图像质量将保持不变
2． ____C___算子具有高通滤波作用。
（a）方向平滑（b）中值
（c）罗伯特（d）领域平均
3. 一下算子中最适合虑除胡椒盐噪声的是__C___
（a）低通（b）高通（ c ）中值（d）带阻
4. 有关行程长度编码（RLE）方法，以下说法正确的是__D___。
（a）行程长度编码是一种有损压缩方法
（b）编码过程中需要根据符号出现的概率进行编码
（c）编码过程中需要建立“词典”
（d）行程长度编码方法可以用于静态图像压缩。
5．无损图像压缩只去除图像中的__D___信息。
（a）高频（b）低频（c）不相干（d）冗余
6. BMP图像文件，调色板的大小 ___C____
（a）不变（b）随图像大小变化（c）随图像类型变化
7、直方图均衡所得到的图像的直方图：___C____
（a）严格均匀（b）近似均匀（c）根据图像内容可能严格均匀，也可能近似均匀。
8.不同的两幅图像，其直方图__C___
（a）肯定不同（b）肯定相同（ c ）有可能相同
9. 图像点运算增强中，对数变换可以使图像 _______________直方图均衡则使得图像_______________。 （ a ）高概率增强，低概率削弱 （ b ）高概率削弱，低概率增强 （ c ）亮区增强，暗区削弱 （ d ）暗区增强、亮区削弱 10.B1（B2）码生成的码流序列中————
（a ）同一个符号对应的信息比特唯一 （b ）同一符号对应的延续比特唯一 （c ）同一个符号对应的码字唯一 三、
判断题
1. 已知三幅图像如下所示
),(1y x f ),(2y x f )
,(3y x f
频谱 ),(1v u F ),(2v u F )
,(3v u F 幅度谱
)
,(1v u F
)
,(2v u F
)
,(3v u F
相位谱 ),(1v u θ ),(2
v u θ ),(3v u θ 判断以下说法是否正确 : a ）
12(,)(,)
F u v F u v = （ √ ）
b ） ),(),(21v u v u θθ= （ × ）
c ）
)
,(3v u F 是
),(1v u F 旋转90度的结果 （ √）
d ） ),F 3v u （是
)
,(2v u F 旋转90度的结果 （ × ）
2. BMP 图像文件中，图像数据按行存放，每行字节数必须为4的整数倍。（ √） 3．图像编码后对数据量进行了有效压缩，因此图像编码是“有损压缩”。（ × ） 4．图像点运算增强中，对数运算可以使图像亮区增强，暗区削弱（ × ）。 5．空间域平滑等价于频域低通滤波，空间域锐化等价于频域带通滤波。（ × ） 6．中值滤波和平滑均为非线性运算。（ × ）
7．变字长编码算法如Huffman ，B1，算术编码均生成一个码表（查找表）（ × ） 8．图像平移后，其傅立叶变换的幅度和相位特性均保持不变。（ × ）
四、简答题
1．试叙述获取数字图像的三种途径，并各举一个简单的例子。
a．模拟转数字，采集卡，通过计算机
b、CCD转换摄像机，
c、扫描方式、扫描仪
2.简述图像中的三种数据冗余及对应的压缩编码方法。
时间冗余（预测编码）
空间冗余（预测编码、变换编码）
统计冗余变长编码
结构冗余
3.简要叙述“图像”和“数字图像”的定义。
图像是模拟量、连续
数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示
4.简述图像复原和图像增强的基本概念、相同点和不同点
图像增强是主观过程，图像复原更为客观，对退化过程有较强的了解，根据不同的退化原因，有针对性的进行增强处理。
5.说明伪彩色增强的原理。
利用人眼对色彩信息比较敏感的原理，将灰度转换为色彩，起到图像增强的效果。
6.已知一图像
293
(,)091
190
f x y
⎡⎤
⎢⎥
=⎢⎥
⎢⎥
⎣⎦
，现用掩模
121
(,)121
121
h x y
--
⎡⎤
⎢⎥
=--
⎢⎥
⎢⎥
--
⎣⎦
对其进行处理，给出与原图尺寸一致的处理结
果。
没有扩展的结果：
7.结合人的视觉系统组成解释为什么白天看东西彩色分明、轮廓清晰，晚上则不然。
8. 灰度直方图定义
灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
9. 8-连通的定义。
对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。
10. 中值滤波定义。
中值滤波是指将当前像元的窗口中的所有像元灰度由小到大排列，中间值作为当前像元的输出值。它是一种非线性的图像平滑法。可以有效的抑制椒盐噪声而使边缘少受模糊。
11.下面四幅图像中，图(a)经过了方形的平滑滤波器的滤波, 滤波器的大小分别为23*23, 25*25, 和35*35. (a)(c)图的左下部分的竖条都变模糊了, 但是之间依然有清晰的间隔. 但是这些竖条在图像(b)中完全混在了一起, 尽管(b)中使用的滤波器大小远小于(c). 解释为什么.
（a）（b）
（c）（d）
12.写出逆滤波复原运算公式。该种方法有什么优缺点？
13.简要分析空域增强技术与频域增强技术之间的关系。
五、计算题
1. (8分) 已知一幅图象直方图分布如下所示：：
f(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7
n
/n 0.16 0.38 0.10 0.13 0.09 0.08 0.04 0.02
k
试对其进行直方图均衡化处理，给出灰度映射关系、灰度映射关系图和变换后图象的直方图。r 0 1，2 3 4 5，6，7
s 1 4 5 6 7
p 0.16 0.48 0.13 0.09 0.14
1.1. 1. (11分) 已知一幅图象直方图分布如下所示：：
f(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7
n
k/n 0.26 0.28 0.10 0.13 0.09 0.06 0.04 0.04
试对其进行直方图均衡化处理，给出灰度映射关系、灰度映射关系图和变换后图象的直方图。
2、（8分）算术解码是算术编码的逆过程. 已知编码模型如下,
编码器输出为0.13507. 试给出对应的解码器输出符号序列。
aoei ！
3、（8分）已知图像的灰度分布如下表所示，其中i 表示灰度级，i
n 表示图像中灰度级i 的像素个数：
r 0 ，1 2 3 4 5 ，6 ，7 s 1 2 4 5 7
(2)试对其进行直方图均衡化处理，给出灰度映射关系、灰度映射关系图和变换后图象的直方图。
4. （8分）图中灰度为0、255的象素点为噪音点，试设计一种算法将图中的噪音点滤除。注意在滤除噪音的同时保持图像中的细节信息。
1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 1 255 1 1 1 5 5 5 5 5 1 1 1 1 255 5 5 5 5 5 1 1 255 1 1 5 5 255 5 5 1 3 1 1 1 5 5 5 5 5 1 3 1 1 1 5 5 5 0 5 1 3 1 1 1 5 5 5 5 5 1 1 255 1 1 5 8 8 5 5 1 1 1 1 0 5 0 8 5 5 1 1 0 1 1 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5
中值滤波（3×3窗口），0和255噪点都能虑除
5. (a)计算下表所示信源的熵.
所构造的Huffman编码和Code2的编码长度一致.
(c) 构造B1编码
B1编码
设11为偏移码
6.（9分）给出对下图采用3×3窗口和十字形窗口进行中值滤波的滤波结果。
1 1 8 1 1 1 1 8 1 1 8 8 8 8 8 1 1 8 1 1 1 1 8 1 1 1 1 8 1 1 1 1 8 1 1 8 8 8 8 8 1 1 8 1 1 1 1 8 1 1
7. 1. (8分)下面为一段 BMP 文件的开始部分，请从提取如下参数并给出相应的计算公式：
图像宽度：
图像高度：
图像类型：
图像数据大小：
图像文件大小：
图像数据起始地址:
该图像文件存在调色板吗？如有，请给出颜色索引值为1，5，12的对应颜色。
8. （12分）a)
b) 下面为一行数据，试进行有损DPCM编码，量化器为：
6464
()6463
6363
e
Q e e e
e
-<-
⎧
⎪
=-≤≤
⎨
⎪>
⎩，编码预测器
ˆ()((1)(2))/2
X n X n X n
=-+-
, 试给出符号序列X(n)= {95, 18, 193, 145,111,11, 27,86,110,155}的编码结果序列（误差序列）和解码重构序列。
六、
应用题
1、根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。
答：要点:
Step 1：定位汽车牌照。
通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。
Step 2：识别数字。
对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）
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数字图像处理 灰度级递减 插值 第二次作业
一、实验内容： 题目一：把lena.bmp 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示。 1. 算法分析： 本题中对图像进行的操作是直接灰度变换。直接灰度变化可以借助图像的位面表示进行。对一幅用多个比特表示其灰度值的图像来说，其中的每个比特可看做表示了一个二值的平面，也称位面（如下图所示）。一幅其灰度级用8bit表示的图像有8个位面，一般用位面0 表示最低位面，位面7 表示最高位面。借助图像的位面表示形式可通过对 图像特定位面的操作来达到对图像的增强效果。 2. 具体 MATLAB 实现程序见附录 3. 运行结果： 256灰度级128灰度级
64灰度级32灰度级 16灰度级8灰度级
4灰度级2灰度级 4. 结果分析： 对一幅512*512,256个灰度级的具有较多细节的图像，保持空间分辨率不变，仅将 灰度级数依次递减为128、64、32、16、8、4、2，比较如下得到的结果就可以发现灰度 级数对图像的影响。当灰度级递减为128或64，一般并不能发现有什么区别。如果将其灰度级数进一步减为32，则在灰度缓变区常会出现一些几乎看不出来的非常细的山脊状结构。这种效应成为虚假轮廓，是由于在数字图像的灰度平滑去使用的灰度级数不够而造成的，它一般在用16级或不到16级均匀灰度数的图中比较明显。因此，运行结果中的前四幅图还基本比较相似，而从第五幅（16灰度级）开始就可以很明显的看到一些虚假轮廓，之后的图中这种现象就也来越明显了，最后一幅2灰度级的图像就已经具有木刻画的效果了。 对比实验中处理过的图像，可以发现，虽然都是灰度图，但是灰度范围越大则图像显示出的色彩越丰富。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结 第二章：数字图像处理的基本概念 2.3 图像数字化 数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。 包括：采样和量化。 2.3.1、2.3.2采样与量化 1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。（采样间隔、采样孔径） 2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。 一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。二值图像是灰度级只有两级的。（通常是0和1） 存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间： （bit） 2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系 1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。 采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。 2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。 量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图 2.4.1定义 灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。 2.4.2性质 （1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息 （2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。2.4.3应用 （1）判断图像量化是否恰当 （2）确定图像二值化的阈值 （3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。（4）计算图像信息量（熵） 2.5图像处理算法的形式
《数字图像处理》期末考试重点总结
《数字图像处理》期末考试重点总结 https://www.360docs.net/doc/dc19207517.html,work Information Technology Company.2020YEAR
*数字图像处理的主要内容及特点 图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。 （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 图像增强不存在通用理论。 图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。 *图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同 2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。 *对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。 对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围； *幂律（伽马）变换 s=c*(r+?)? 伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。 *灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。 直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。 直方图均衡化的特点： 1.能自动增强图像的对比度 2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布 3.但其效果不易控制 *直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法
数字图像处理实验报告
数 字 图 像 处 理 实验报告
目录 1.数字图像处理简介 2.实验目的 3.实验内容 4.实验结果及代码展示 5.算法综述 6.M atlab优势 7.总结 8.存在问题
一、数字图像处理简介 图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。 二、实验目的 巩固所学知识，提高所学能力 三、实验内容 利用matlab的GUI程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能：1. 读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题 2. 对给定图像进行旋转 3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声） 四、实验结果及代码展示 1.软件设计界面 2.各模块功能展示以及程序代码 （1）读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题 效果展示：
代码： a = imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图像\舞美.JPG'); i = rgb2gray(a); I = im2bw(a,0.5); subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像') subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像') subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像') （2）图像旋转 原图 效果展示：
数字图像处理复习题总结
1 一幅256*256的图像，若灰度级为16，则存储它所需的比特数是（262144bit ） x x ㏒ =32kb 2 当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：A A 纹理区域（有许多重复单元的区域） B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域 提示：空间分辨率的减少将会使原来空间位置相邻的像素合并起来 3 当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：BD A 纹理区域 B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域 4 如果将图像中对应直方图中偶数项灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的图像将BC A 亮度减小 B 亮度增加 C 对比度减小 D 对比度增加 5 利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。以下哪项措施不能减小图像的模糊程度C A 增加对平滑滤波器输出的阈值处理（仅保留大于阈值的输出） B 采用中值滤波的方法 C 采用邻域平均处理 D 适当减小平滑滤波器的邻域操作模板 提示：平滑滤波器分为线性滤波器与非线性滤波器，处理效果与模板大小以及用模板对像素的处理方式有关。 6 中值滤波器可以AC A 消除孤立噪声 B 检测出边缘 C 平滑孤立噪声 D 模糊图像细节 7 运用下列哪个滤波器的效果与图像进行直方图均衡化的效果类似BD A 线性平滑滤波器 B 线性锐化滤波器 C 非线性平滑滤波器 D 非线性锐化滤波器 8 要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是CD A 中值滤波器 B 邻域平均滤波器 C 高频增强滤波器 D 线性锐化滤波器 9 设f(x,y)为一幅灰度图像，给定以下4种变换 A g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x+1,y+1)-f(x,y+1)| B g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)-f(x,y+1)| C g(x,y)=|/||/|y f x f ??+?? D g(x,y)=|}/||,/max{|y f x f ????
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性（可见图像、不可见图像)，按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）. 3.图像处理:对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术. 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y）,照度分量0< i（x，y）< ∞ ，反射 分量0 数字图像处理： 一、图像工程的内涵（三个层次：图像处理、图像分析和图像理解及其关系）。 图像工程的内涵： 根据抽象程度和研究方法等的不同，可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。 图像处理的内容：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。基本特征：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。显然，这是一种比较严格的图像处理定义，因此也呈现出了某种狭义性。 图像分析的内容：主要对图象中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图象的描述。基本特征：输入是图像，输出是数据（即对输入图像进行描述的信息）。 图像理解的内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图象中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图象内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。基本特征：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”。 三者的关系: 图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。 图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 图像的低级处理阶段和高一级的处理阶段是相互关联和有一定重叠性的。根据本课程的任务和目标，重点放在图像处理上，并学习图像分析的基本理论和方法。也就是说本课程中提到的图像处理概念是广义的。 二、观察三幅图的等偏爱曲线，分析：空间分辨率和灰度分辨率同时变化对图像质量的影响 空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定。 灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L 称为图像的灰度级分辨率。 空间分辨率越高，图像质量越好；空间分辨率越低，图像质量越差，会出现棋盘模式。 灰度分辨率越高，图像质量越好；灰度分辨率越低，图像质量越差，会出现虚假轮廓。A、图像质量一般随N和m的增加而增加。在极少数情况下对固定的N，减小m能改进质量。最有可能的原因是减小m可增加图像的视觉反差。 B、对具有大量细节的图像只需很少的灰度级数就可较好地表示。 C、N×m为常数的图像主观看起来可以有较大的差异。 三、已知图像每一灰度级概率分布，利用直方图均衡方法求出均衡化后新图像的直方图；并分析直方图均衡化对图像的影响（例题及练习题） 图像的灰度直方图，是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数的关系的函数。 ?图象直方图的定义（1） 一个灰度级别在范围[0，L-1]的数字图像的直方图 是一个离散函数 p(r k)= n k/n n 是图像的像素总数 北京工业大学2012 ——2013 学年第 1 学期 《 数字图像处理 》 考试试卷 卷A 考试说明：1、开卷考试。 2、禁止交谈及传递参考书和笔记等。3、禁止携带笔记本电脑，手机需关机。 承诺： 本人已学习了《北京工业大学考场规则》和《北京工业大学学生违纪处分条例》，承诺在考试过程中自觉遵守有关规定，服从监考教师管理，诚信考试，做到不违纪、不作弊、不替考。若有违反，愿接受相应的处分。 承诺人： 学号： 班号： 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 注：本试卷共 四 大题，共 4 页，满分100分，考试时必须使用卷后附加的统一答题纸和草稿纸。 一、 选择题（单选或多选。请将所选答案序号写入题后括号中。每小题4分，共40分） 1. 图像平滑的用途有: ( )；图像锐化的用途有: ( )。 (A) 边缘增强； (B) 强化细节； (C) 边缘检测； (D) 去除噪音。 2. 对于任意两点p(x ，y) 和q(s ，t)之间的D 8距离，以下说法错误的是：（ ） (A) D 8 (p,q)=|x-s|+|y-t|； (B) D 8 (p,q)=max(|x-s|,|y-t|)； (C) D 8=1的像素就是(x,y)的8-邻域像素； (D) D 8距离别名棋盘距离。 3. 傅立叶变换得到的频谱中，低频系数对应于：（）；高频系数对应于：（ ）。 (A) 物体边缘； (B) 噪音； (C) 变化平缓部分； (D) 变化剧烈部分。 4. 已知N*N 的图像f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)，则(,)(1) x y f x y +⋅-)的傅立叶变换是： 数字图像处理学习总结 这个学期学习了数字图像处理这门课程， 主要学习了图像的点运算、几何变 换、空间域图像增强、频率域图像增强、形态学图像处理、图像分割(边缘检测)、 纹理方向等方面的知识。 (1) 图像的点运算。 ① 灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息， 一般用于图像分割和图像灰 度变换等的处理过程中。 从数学角度来说，图像直方图描述图像各个灰度级的统计特征， 它是图像灰 度级的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或频率。 从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素的灰度 级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或频率。 ② 直方图的均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的 新图像的方法。 从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的直方图如果是均匀分布的，即Ps(s)=k(fi 一化时k=1)时，该图像色调给人的感觉比较协调。 因此将原图像直方图通过 T(r) 调整为均匀分布的直方图，这样修正后的图像能满足人眼视觉要求。 因为归一化假定 P(s) =1 d(s) =Pr(r)dr 两边积分得 r s =T(r)二：j 0 P r (r)dr 上式表明，当变换函数为r 的累积直方图函数时，能达到直方图均衡化的目 的。 对于离散的数字图像，用频率来代替概率，则变换函数T(rk)的离散形式可表 示为： k =乞 P r ( r j )= j =0 直方图均衡化的步骤: (1)求原直方图。 H(s) [0,255 (2) 求累加值(原直方图) F(s) (3) 将累加值乘以255 l(i ,j 八 F l(i (j ,) r > T(r) -T (r k ) j =o n (4)变换 北京科技大学 数字图像处理(论文) 题目：直方图均衡化 灰度图像的研究 学院：__计算机与通信原理_______ 专业：____电子信息工程_________ 姓名：__________马赞___________ 学号：________60802026_________ 指导教师：______李刚_________________ 2011年 6月 15 日 目录 一、原理与算法分析 (2) 1.灰度变换 (2) 2. 直方图均衡化 (2) 二、Matlab算法代码 (3) 1.MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 (3) 2. 图像灰度变换处理在图像增强的作用 (4) 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 (4) 三、结果分析与讨论 (4) 1. MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 (4) 2. 图像灰度变换处理在图像增强的作用 (7) 3. 绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 (7) 四、总结 (9) 五、参考文献 (10) 直方图均衡化灰度图像的研究 一、原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使 用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉 伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为： 2. 直方图均衡化 灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。依据定义，在离散形式下， 用r k 代表离散灰度级，用p r (r k )代表p r (r )，并且有下式成立： 图像处理毕业设计题目 篇一：数字图像处理论文——各种题目 长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识 别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容： 基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 数字图像处理的理论基础及发展方向 一、数字图像处理的起源及发展 数字图像处理Digital Image Processing 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20 世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用; 数字图像处理作为一门学科形成于20 世纪60 年代初期,早期的图 像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果 为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室J PL并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像 处理技术,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘 制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生; 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CTComputer Tomograph ; 1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的CT 装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像; 1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它 对人类作出了划时代的贡献; 随着图像处理技术的深入发展,从70 年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展; 人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界; 很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果; 其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr 提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想; 图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还 了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域; 正因为如此,图像处理理论和技术受到各界的广泛重视,当前图像处理 面临的主要任务是研究新的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广 泛的应用领域; 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理,就是采用计算机对图象进行信息加工;图象处理 的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解; 对图像进行处理或加工、分析的主要目的有三个方面： 1提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量; 2提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征 或信息往往为计算机分析图像提供便利;提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理;提取的特征可以包括很多方面,如频 计算机学院 计算机科学与技术（一级、0812） ★计算机学院概况北京工业大学计算机学院成立于1997年（由原北京工业大学计算机系、原北京计算机学院等部门合并组成），是全国最大规模的计算机高级人才培养基地之一。计算机学科是国家“211工程”“九五”、“十五”和“十一五”重点建设学科，学科排名在全国处于前列。学院下设计算机应用技术系、计算机系统结构系、计算机软件系、信息安全系四个系，计算中心，实验中心两个软件和硬件实验教学基地。以“立足北京、服务北京、辐射全国、面向世界”为办学定位，贯彻“内涵发展、自主创新、人才强教、资源统筹”指导思想，坚持学术团队、学科方向、基地建设的统筹发展，积极适应首都经济和城市建设需求。学院师资力量雄厚，专任教师113名，其中：博士生导师20名，教授32名，副教授51名。学院目前有双聘院士2人，国家杰出青年科学基金获得者1人，国家有突出贡献中青年专家1人，北京市特聘教授1人、讲座教授5名，享受政府特殊津贴专家3人。现拥有“计算机科学与技术”博士后流动站，“计算机应用技术”博士学位授权点，“计算机科学与技术”一级学科硕士学位授权点和“计算机技术”(招收全日制双证专业学位研究生)、“软件工程”两个专业学位授权领域，形成了从学士到硕士、博士的完整人才培养体系。目前，全院在校全日制硕士研究生近500人，博士生100余人。学院拥有多媒体与智能软件技术北京市重点实验室、北京市教育网络信息技术工程中心、教育部数字社区工程中心。近年完成863、973、国家自然科学基金等国家高水平研究项目数十项，获得国家科技进步二等奖1项，省部级科研与教学成果奖12项，发表学术论文900余篇，出版教材和学术专著35部。 计算机学院工学硕士研究生按计算机科学与技术一级学科招生。 ★主要研究方向及特色 计算机系统结构方向 本研究方向近年来在分布式处理与高性能计算、计算机网络、多核技术、可信计算、嵌入式系统的研究方面取得很大进展。拥有高性能计算平台、网络分布计算及应用环境、多核技术、嵌入式系统等高新技术实验室。在云计算技术、多核技术、可信体系结构等方面的研究取得可喜成果；正在进行中国教育科研网格（China Grid）建设、北工大高性能计算平台建设、多核计算平台建设，开发具有北京工业大学特色的网格应用项目，并将进一步开展云计算、高性能计算与并行处理、下一代网络关键技术与服务等方面的研究。培养目标是系统地掌握计算机系统结构方面的专门知识和技术，具有从事科研、教学、工程设计、科研开发和管理的能力。 计算机软件与理论方向 计算机软件与理论研究方向拥有雄厚的师资力量及优良的教学、科研环境，“计算机软件与理论”是北京市重点建设学科。本方向多年来在人工智能与知识工程、软件工程与软件自动化、数据库与数据仓库、数据挖掘与知识发现、空间数据管理与数据集成、编译技术、Web服务组合、搜索引擎、虚拟现实等诸多领域取得了多项成果，已完成和正在主持多项国家自然科学基金和863高科技项目，一批科研成果达到了国际、国内先进水平。培养目标是掌握系统的计算机软件和理论的基础知识和典型方法，熟悉现代计算机软、硬件环境和工具，具有独立从事计算机软件与理论方面的科研、教学、工程设计、科研开发和管理的能力。 计算机应用技术方向 数字图像处理心得体会 数字图像处理心得体会 数字图像处理作为一门现代科学技术的重要领域，对于图像的获取、处理和分析提供了有效的解决方案。在学习和实践数字图像处理的过程中，我不断积累并总结出一些心得体会。 首先，数字图像处理技术是一种强大的工具，能够对图像进行各种修复、增强、分割和特征提取等操作。通过使用合适的算法和技术，可以有效地改善图像的质量，去除噪声、模糊和变形等不良因素，使图像更加清晰、鲜明和真实。 其次，学习数字图像处理需要扎实的数学基础。在进行图像处理的过程中，很多操作和算法都涉及到高等数学知识，如线性代数、概率统计和傅里叶变换等。因此，只有具备扎实的数学基础，才能更好地理解和应用数字图像处理技术。 第三，掌握合适的编程语言和工具是必要的。数字图像处理常常需要使用计算机编程来实现各种算法和技术，因此，选择合适的编程语言和工具对于学习和实践数字图像处理至关重要。目前，常用的编程语言和工具有MATLAB、Python和OpenCV等。根据实际需要选择编程语言和工具，可以更加高效地进行图像处理工作。 此外，实践是提高数字图像处理技能的重要途径。只有不断地动手实践，才能真正理解和掌握各种算法和技术。通过处理大量的实际图像，可以熟悉各种图像处理方法的使用，培养自己 的观察力和判断力，从而提高图像处理的效果和质量。 最后，数字图像处理是一门前景广阔的学科。随着计算机技术的不断发展和图像信息的快速增长，数字图像处理带来了众多的应用和发展机会。在医学影像、遥感图像、安防监控、人脸识别等领域，数字图像处理技术都发挥着重要的作用。因此，学习和掌握数字图像处理技术将具有很大的实际应用价值和未来发展前景。 总之，数字图像处理是一门有挑战性和实用性的学科，我在学习和实践中深刻体会到它的重要性和作用。通过不断地学习和实践，我相信自己会在这个领域取得更好的成绩和发展，为图像信息的处理和应用做出更大的贡献。 数字图像处理考题总结(总5页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小-- 1.数字图像处理一般分为哪三个层次？说明各层次的作用。 2.图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点它们之间有何联系和区别 图像处理：图像处理的重点是图像之间进行的变换。 图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。 图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。 联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。3.图像的数字化包括采样和量化两个过程，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较 好的图像，可采用哪些原则？ 对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓 对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊 4.简述位图文件的基本组成。 位图文件头 位图信息头 调色板（对灰度图像和索引图像而言，真彩色图像不需要调色板，其位图信息头后直接是位图数据） 位图数据（对于用到调色板的位图，位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，位图数据就是实际的R,G,B值） 5.请简要说明一副256色彩色位图的文件格式，并回答256色彩色位图和256色灰度位 图文件的异同。 见第5题，区别就是彩色位图没有调色板。 6.位图可分为：线画稿，灰度图像，索引颜色图像，真彩色图像。 7.面向打印机的常用模型是CMYK模型，面向显示器的彩色模型RGB模型 8.在RGB颜色空间的原点上，三分量均为0，即原点为黑色。 HSL颜色空间中，H表示色调，其取值为240°，表示蓝色。 在彩色图像处理中，常使用HIS模型。 9.什么是图像的直方图，直方图修正有哪两种方法二者有何区别和联系 数字图像处理开题报告数字图像处理开题报告推荐 一、研究的目的、意义及国内外现状和发展趋势 通常经图像信息输入系统获取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。例如传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的目的就是（1）采用某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清晰，目标物更突出。（2）将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。它不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。因此图像增强的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。 现阶段国内外普遍使用的图像增强的方法分为光学增强方法和数字增强方法两种。光学增强处理采用光学仪器进行。其特点是快速、简易，操作方法容易掌握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。但光学仪器功能比较单一，对各种增强方法的适应性比数字处理设备差。数字增强处理是采用数字图像计算机系统进行。其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进行的.一些算法对图像增强。其主要增强技术从增强的作用域出发包括空间域增强（对图像像素灰度进行操作，即直接对图像进行增强处理）和频率域增强（在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像，以此达到增强的目的）两种。 严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结合，在未来的21世纪可能采用纯数字技术。 总的说来，21世纪图形图像要向高质量化方面发展。高质量化内容包括6个方面，即高分辨率、高速度、立体化、多媒体化、智能化和标准化。 二、阅读的文献资料和本课题的主攻方向 文献资料： 1) 孙家柄，舒宁，关泽群。遥感原理、方法和应用。北京：测绘出版社，1997。 2) 贾永红。计算机图像处理和分析。武汉大学出版社，2001。 3) 张宇，王希勤，彭应宁。一种用于夜间图像增强的算法。清华大学学报自然科学版，1999年，39卷，第9期。 一、 填空题 1、图像与灰度直方图间的对应关系是 多对一 ； 2、图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个 主观过程 ，而图像复原主要是一个 客观过程 。 3、 下图是三个图像的直方图分布示意图，试估计其相应图像各有何特点。 _______图像暗_____ ____图像亮度高_____ _图像亮度适中对比度差_ 4、以下模板可以对图像进行何种处理，分别写出 ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡421242121161 ⎥⎥⎦ ⎤⎢⎢⎣⎡----010151010 ⎥⎥⎦⎤ ⎢⎢⎣⎡010******** 平滑掩膜— 轮廓提取 平滑掩膜 9、图像处理技术主要包括图像的__采集___、__处理___、__压缩__等技术。 11、人的视觉系统由 光学系统 、角膜 、晶状体 、视网膜 组成。在人眼的视网膜上有 杆状细胞 和 锥状细胞 两种细胞。 13、图像熵的单位可以为奈特（nat）,哈特（Hartley）和比特（bit）， 1奈特=＿1.443＿比特，1哈特=＿3.32＿比特。 14、对三个符号(x1,x2,x3)的信源进行Huffman编码，请罗列可能的编码结果________________________。 15. 一幅光照不均匀的图像，可以采用图像处理中的____________方法去除光照的变化。 16、如果我想修掉照片中的皱纹，可以采用图像处理中的____________________方法。 二、选择题 1、对一幅图像重复进行直方图均衡，___B____ (a) 图像质量将不断改善 (b) 第一次均衡后图像质量将保持不变 2． ____C___算子具有高通滤波作用。 （a）方向平滑（b）中值 （c）罗伯特（d）领域平均 3. 一下算子中最适合虑除胡椒盐噪声的是__C___ （a）低通（b）高通（ c ）中值（d）带阻 4. 有关行程长度编码（RLE）方法，以下说法正确的是__D___。 （a）行程长度编码是一种有损压缩方法 （b）编码过程中需要根据符号出现的概率进行编码 （c）编码过程中需要建立“词典” （d）行程长度编码方法可以用于静态图像压缩。 5．无损图像压缩只去除图像中的__D___信息。 （a）高频（b）低频（c）不相干（d）冗余 6. BMP图像文件，调色板的大小 ___C____ （a）不变（b）随图像大小变化（c）随图像类型变化 7、直方图均衡所得到的图像的直方图：___C____ （a）严格均匀（b）近似均匀（c）根据图像内容可能严格均匀，也可能近似均匀。 8.不同的两幅图像，其直方图__C___ （a）肯定不同（b）肯定相同（ c ）有可能相同 数字图像处理期末考题 数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、* 8、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 9、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 10、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 11、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 .255 c 】 ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45? c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ！ ( b )6.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为：数字图像处理考题级
北工大数字图像处理试卷12-13-1 A(含草稿纸)
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图像处理毕业设计题目
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北京工业大学研究生-计算机科学与技术
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