20医学图像处理第二十讲 7-10章习题
(完整版)数字图像处理课后题答案
1. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。
空域法：直接对获取的数字图像进行处理。
频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。
图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。
图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。
图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。
图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。
图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。
图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。
图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。
3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。
答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。
通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。
单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。
图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。
）图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。
图像处理课后习题答案
图像处理课后习题答案(总10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--第一章绪论1.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面(什么是图像什么是数字图像什么是灰度图像模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面)图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。
灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。
(优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。
缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力)数字图像处理(称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.(优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容)2.图像处理学包括哪几个层次各层次间有何区别和联系数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。
区别和联系：狭义图像处理是低层操作，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，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
医学图像处理复习资料
医学图像处理复习资料第⼀章医学图像基础数字图像处理的基本概念图像的分类1、数学函数产⽣的图像2、可见的图像3、不可见的物理图像数字图象处理系统简介输⼊及数字化设备→计算机系统→显⽰及记录设备数字图像处理对⼀个物体的数字表⽰施加⼀系列的操作以达到某种预期的结果，它包括以下两⽅⾯内容：1）将⼀幅图像变为另⼀幅经过加⼯的图像，是图像到图像的过程。
2）将⼀幅图像转化为⼀种⾮图像的表⽰，如⼀个决策等。
医学图像处理与分析包括：(1)、图像增强技术(2)、图像分割技术(3) 、图像配准技术(4) 、图像显⽰技术(5) 、图像指导治疗(6) 、图像引导⼿术(7) 、医学虚拟环境(8) 、医学图像数据库医学图像可粗分为模拟图像和数字图像两类。
常规X射线成像技术以“荧光屏——胶⽚”组合来采集、储存图像，属模拟图像。
象素性质定义：图像是由⼀些极⼩尺⼨的矩形⼩块组合⽽成的。
组成图像的这种最⼩基本元素称作象素（Pixel）。
例如，⼀幅MR图像在⽔平⽅向上有256个象素，垂直⽅向上也有256个象素。
整幅图像共有256 256=65536个象素。
这就是图像的⼤⼩（size），⼜称作图像的尺度。
图像尺度的计算公式为S＝Nx*Ny1、物理尺⼨象素本⾝也有⾃⼰的⼤⼩，即对应实际物体空间的⼤⼩。
2、强度对于⿊⽩图像来说，图像的强度是⽤灰度的等级（Gray level）表⽰的。
灰度等级往往⽤2的整数次幂表⽰，例如8bit（256 个灰度等级）。
描述图像的特性参数：分辨率颜⾊数分辨率：表⽰图像垂直与⽔平⽅向的像素的点数。
若假定图像的尺⼨⼤⼩是固定的，⽽点的⼤⼩是可变的，则分辨率表⽰了图像致密的程度，通常⽤每英⼨的点数来衡量。
数字化图像中，分辨率的⼤⼩直接影响图像的品质，分辨率越⾼，图像越清晰，所产⽣的⽂件也就越⼤，在⼯作中所需的内存和CPU处理时间也就越⾼，所以在制作图像时，不同品质的图像就需设定适当的分辨率，才能最经济有效地制作出作品。
医学图象处理题库及解答
d 2 x 2
0.2
0.014
进而算得
x 0.07 d
把视网膜的中央凹（黄斑）看作一个有次序的排列了 337000 个元素的方形传感器阵列，这个阵列可以表示为一个大小 580×580 的矩阵。假定每个阵元之间的间隙是相等的，那么在一个长为 1.5mm 的线上可以排列 580 个元素和 579 个间 隙。即每个元素和间隙的大小为
例如，第一个被处理的是第 2 行第 2 列像素，中值滤波后的灰度值为
g 2,2 median f (1,1), f (1,2), f (1,3), f (2,1), f (2,2), f (2,3), f (3,1), f (3,2), f (3,3) median{1,3,6,15,4,7,13,3,5} median{1,3,3,4,5,6,7,13,15} 5 1 3 15 5 13 4 因此，最终的结果为 3 4 6 4 9 11 6 8 6 3 5 7 6 1 4 5 5 4 。 4 5 6 7 4 5 7 7 3 11 14 13
灰度值 i 像素数 ni
0 16000
128 8000
255 16000
分析解答：总的象素点数为 40000，即图像大小为 200×200。足球的直径为 230mm，图像的面积为 230×230mm2。如果 已正方形网格离散化图像，那么，每个象素点大小为(230×230)/(200×200)=1.15×1.15，即象素间距离为 1.15mm。 8．在数字化一幅图像时，应注意哪几个方面的问题？ 简答：图像的数字化包括采样和量化两个过程。因此，可将图像的数字化过程中的问题归纳为下面两个问题： ①图像在空间上的离散化称为采样。也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。在进行采样时， 采样点间隔的大小选取要依据原图像中包含的细微浓淡变化来决定。一般，图像中细节越多，采样间隔应越小。 ②模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。把采样后所 得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。一般来说，实用上一般都采用等间隔量化，对图 像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些，而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大 一些。 一般，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如下原则： （1）对缓变的图像，应该粗采样，细量化，这样可以避免数字化后的图像出现假轮廓。 （2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，这样可以避免数字化后的图像被模糊（混叠） 。 二、空间域增强，直方图变换、均衡、匹配 1．直方图变换 给定一幅图像，其概率密度为 pr r Ae 。r 为从 0 到 b 变化的灰度级变量，A 为归一化因子。完成直方图匹配变换
数字图像处理：部分课后习题参考答案
第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。
连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。
联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。
其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
图像处理的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间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。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
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。
如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。
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。
医学图像处理知识题库及答案
医学图像处理知识题库及答案1. 引言1.1 医学图像处理的重要性医学图像处理作为生物医学工程领域的一个重要分支，对于疾病的诊断、治疗及研究具有至关重要的作用。
随着医学影像设备的不断发展，医学图像已成为医生诊断疾病的重要依据。
通过对医学图像进行处理与分析，可以更准确、更高效地辅助医生进行病情评估，为患者提供个性化治疗方案。
1.2 题库建设的背景与意义医学图像处理技术在我国得到了广泛的应用，然而，针对这一领域的知识体系尚不完善。
为了提高医学影像专业人才的综合素质，培养具备实战能力的医学图像处理技术人才，建设一套系统、全面的医学图像处理知识题库具有重要意义。
题库的建立可以为医学影像专业的学生、从业人员提供丰富的学习资源，帮助他们巩固基础知识，提高实际操作能力。
1.3 文档结构简介本文档共分为六个章节，分别为：引言、医学图像处理基础理论、医学图像处理方法及算法、医学图像处理题库设计、答案解析与技巧以及结论。
以下将对各章节内容进行简要介绍：•引言：介绍医学图像处理的重要性、题库建设的背景与意义以及文档结构；•医学图像处理基础理论：阐述医学图像的基本概念、图像处理技术概述；•医学图像处理方法及算法：分析传统图像处理方法、机器学习与深度学习在医学图像处理中的应用；•医学图像处理题库设计：探讨题库构建原则与要求，展示题库内容；•答案解析与技巧：分析常见问题，提供解题技巧与方法；•结论：总结全文，展望未来改进方向。
本文旨在为广大医学影像专业学习者提供一个全面、实用的医学图像处理知识题库，助力我国医学影像事业的发展。
2.1 医学图像的基本概念2.1.1 图像类型与特点医学图像主要分为结构图像和功能图像两大类。
结构图像如X射线摄影、CT （计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像），能够显示人体内部的解剖结构；功能图像如PET（正电子发射断层扫描）和SPECT（单光子发射计算机断层扫描），则能反映人体内部的代谢和功能状态。
医学数字图像处理习题
医学数字图像处理习题1、简述图象处理的技术分类。
2、简述数字图像处理的主要方法。
3、图象函数(,,,,)I F x y z t λ=表示了怎样的一幅图象？4、解释数字图像的几个名词：空间分辨率，密度分辨率，空间频率。
5、什么是线性系统？什么是空间不变的线性系统？6、什么是δ-函数？什么是δ-函数的筛选性？7、 您能推荐点几本关于医学图象处理的教学参考书（中文和英文）吗？ 8、您认为我们的医学图象处理课应保证哪些基本内容和基本训练？ 9、两维傅里叶变换的可分离性有什么实际意义？ 10、 证明离散傅里叶变换和反变换都是周期函数。
11、 试证明傅立叶变换的频域位移性质：12、 根据Laplace 算式和傅里叶变换的微分性质，求出傅里叶变换对：222(,)(2)()(,)f x y u v F u v πΔ⇔−+。
13、设有一组随机矢量[]12 3 x x x x =，其中[]10 0 1Tx =，[]20 1 0Tx =，[]3 1 0 0Tx =，请分别给出x 的协方差矩阵。
14、 请说明：如何方便地将空间频率坐标系的原点移到MN 空间频率方阵的中心(, 设图象函数为。
)2/,2/N M ),(y x f 15、 对N=8,计算斜矩阵(Slant Array)。
16、 什么是小波变换？请给出一维连续小波变换的定义。
17、 请给出二维连续小波的容许性条件。
18、 请简述紧支集的概念。
19、 请简述框架、紧框架和几乎紧框架的概念。
20、 试给出Haar 小波、Mexico Hat 小波和Morlet 小波的定义，并说明各自它们各自的用途。
21、 什么是图象增强？图象增强的技术分几大类？22、 什么是直方图？什么是直方图均衡化？什么是直方图匹配？23、 写出空域图象平滑的表示式，空域低通滤波有几种方法？简述其要点。
24、 写出频域低通滤波的数学表达式。
常用的有几种滤波器？他们的特点是什么？ 25、设仅利用象素点(,)x y 的4-近邻象素（不用点(,)x y ）组成一个低通滤波器。
影像处理技术试题及答案
影像处理技术试题及答案
试题一
1. 影像处理是什么？
2. 影像处理有哪些应用领域？
3. 影像处理技术可以用来做什么？
答案一
1. 影像处理是指对图像进行数字化处理以改善其质量或提取有用信息的过程。
2. 影像处理在许多领域有广泛的应用，包括医学影像、远程感知、安全监控、计算机视觉等。
3. 影像处理技术可以用来改善图像的清晰度、对比度、颜色等特征，提取图像中的边缘、轮廓、纹理等信息，并进行图像增强、图像分割、目标识别等处理。
试题二
1. 图像增强是什么？有哪些方法可以用于图像增强？
2. 图像分割是什么？有哪些常见的图像分割方法？
3. 目标识别是什么？有哪些常见的目标识别算法？
答案二
1. 图像增强是指通过对图像进行处理以改善其视觉效果和质量的技术。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
2. 图像分割是将图像分成不同区域或对象的过程。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
3. 目标识别是指在图像中检测和识别特定的目标或对象。
常见的目标识别算法包括模板匹配、特征提取与匹配、深度研究等。
以上是影像处理技术试题及答案的内容。
希望对您有所帮助！
------------------------------------
注意：此文档内容仅供参考，并非正式学术文献，请勿引用无法确认的内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
例题4： (
)离散小波变换的“离散”指信号时间是离散的。
(判断题，容易) 考点：离散小波变换与连续小波变换
答案： ×
复习纲要：
1 图像压缩基础； 图像压缩、相对数据冗余、压缩率、数据冗余类型(编码、 像素间、心理视觉)、变长编码、信息熵、编码效率、图像 压缩模型(映射器、量化器、符号编码器)； 2 无损压缩； Huffman编码、算术编码、LZW编码、行程编码；要求掌 握基本原理、算法流程、性能特点。 3 有损压缩； 变换编码的基本原理、DCT编码(JPEG标准使用)、小波变 换编码(JPEG2000使用)；要求了解基本概念、主要特点
0.05
a14 0.03 a21 0.01
考点：霍夫曼编码流程
答案：
信源符号 编码 信源符号 编码 信源符号 编码
a1 01 a8 0000 a15
a2 001 a9 a16
a3 1011 a10 a17
a4 1010 a11 a18
a5 1001 a12 a19
a6 1000 a13 a20
a7 0001 a14 a21
复习纲要：
1 基本概念；
图像分割的定义、所处的地位与图像分割的基本原理 2 基于边界的图像分割；
常用差分边缘检测算子(roberts,sobel,prewitt,laplacian) 及各自特点；方向模板检测各方向的边缘；设计自己的模 板用于各种特征检测；Hough变换法检测直线的基本原理 3 基于区域的图像分割；
4
7 8 6 3
5
6 7 4 3
4
6 7 8 4
3
4 6 4 3
3
4 4 4 3
1
4 3 5 4
4
7 8 6 3
5
6 7 4 3
2
2
3
4
3
2
2
2
3
4
3
2
日期和时间： 2012-6-1（16周周五） 下午4：15～6：15（2个小时）
地点： 西苑校区7－120（44人）、7－220（55人）
答案：
4 6 3 4 3 4 1 4 4 7 5 6 4 6 3 4 3 4 1 4 4 7 5 6
7
8 4 2
6
4 3 2
4
4 3 3
3
5 4 4
8
6 3 3
7
4 3 2
7
8 4 2
6
4 3 2
4
4 3 3
3
5 4 4
8
6 3 3
7
4 3 2
4
6 7 8 4
3
4 6 4 3
3
4 4 4 3
1
4 3 5 4
2013年7月31日10时46分
例题5：( )无损编码是指压缩图像经解压可以恢复原图像， 没有任何信息损失的编码技术。 (判断题，容易) 考点：无损编码的概念 答案：√ 例题6：对一幅分辨率100×100的图像，若每像素用８bit 表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为 40000bit，则图像的压缩比为 。(填空题，容易) 考点：压缩比的概念 答案：2：1
2 小波变换的应用；
小波变换应用于图像处理的主要方面（边缘提取、去噪、 压缩）、水平、垂直和对角细节分量、近似分量
2013年7月31日10时46分
例题1：下列说法错误的是
。(选择题，容易)
A、小波变换能将信号分解成同时包含时域和频域局部特性的变换系数 B、离散傅里叶变换在频域具有最高分辨率，但在时域无分辨率可言 C、对图像进行小波变换时，可以根据图像特点选择合适的小波基 D、小波变换和DFT变换一样会失去信号在时域的局部特性
考点：图像仿射变换
答案：由题意有g(x1, y1)=(83，231)，g(x2, y2)=(437，244)；f(x′1, y′1)=(64，281)， f(x′2, y′2)=(479，370)；
原题转化为求解变换矩阵：
s c y 1 c s x y x tx ty
考点：有关小波变换和传统变换(DFT)的基本概念
答案：D
例题2： ( )在Mallat算法中，小波函数决定低频滤波器， 尺度函数决定高频滤波器。(判断题，容易) 考点：Mallat算法、小波函数和尺度函数的概念 答案：× 例题3： ( ) 在小波变换中，尺度是一个和频率相关联的 量，大尺度对应低频，小尺度对应高频。(判断题，容易) 考点：尺度的基本概念 答案： √
例题19：( ) xy平面上任一点的Hough变换是一条正弦曲 线。(判断题，容易) 考点：Hough变换的概念 答案： √ 例题20：有一幅包含水平直线的二值图像，请给出一个3 ×3模板，用于检测这些直线中1个像素长度的间断。设直 线灰度级是1，背景灰度级为0。(解答题，中等) 考点：自己设计模板检测特征 答案：[0 0 0;1 -2 1;0 0 0]
110000 110001 110010 110011 110100 110101
110110 110111 111000 111001 111010 111011 111100
复习纲要：
1 图像配准的基本概念； 图像配准、单模配准、多模配准、前向映射、后向映射、 最近邻点插值、双线性插值； 2 图像的几何变换；
阈值分割原理、确定阈值的常用方法(双峰法、迭代法)、 区域生长
2013年7月31日10时46分
例题15：下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是( ) 。 A.Sobel算子 B.Prewitt算子 C.Roberts算子 D. Laplacian算子 (选择题，容易) 考点：各种差分边缘检测算子的特点 答案：A 例题16：灰度图像分割通常是基于灰度值的两个属性，即 突变性和 。(填空题，容易) 考点：图像分割基本原理 答案：连续性(相似性)
准。 (判断题，容易)
考点：多模配准的概念
答案：×
例题14：假定你有两张一位影星脸部的前后相隔30年的数字化图像。
你希望在即将播出的记录片中，在这两张图像中加入一些过渡图片，以 反映其衰老的过程。你发现，在第一张图中，这位明星的瞳孔位于位置 (83，231)和(437，244)，在第二张图片中位 于位置 (64，281)和 (479，370)。写出进行配准时第二张图所要作的几何变换。假定除平 动、转动、均匀的尺度变化外，没有几何变形。(解答题，中等)
判断题（10分） 单选题（20分） 填空题（20分） 计算解答题（50分）
4通路、8通路、m通路 计算对图像的模板卷积输出（熟悉下列滤波器：均 值、中值、PREWITT、SOBEL、LAPLACIAN及其 特点） 直方图均衡化 图像增强和图像复原的概念、联系和区别 Huffman编码、变长编码、信息熵、编码效率（带 计算器） 离散傅立叶变换在图像处理中的应用 频域滤波的基本步骤 双线性灰度插值
信源符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7
概率
信源符号 概率 信源符号 概率
0.2
a8 0.04 a15 0.03
0.10
a9 0.03 a16 0.02
0.09
a10 0.03 a17 0.02
0.08
a11 0.03 a18 0.02
0.07
a12 0.03 a19 0.02
0.06
a13 0.03 a20 0.01
例题17：采用模板［-1 1］主要检测 (选择题，容易) A.水平 答案：C B.45度 C.垂直 考点：普通梯度算子
方向的边缘。 D.135度
例题18：检测边缘的Sobel算子对应的模板形式
为
答案：
和
。(填空题，容易)
考点：Sobel梯度算子
−1 −2 −1 −1 0 1 0 0 0 ， −2 0 2 −1 0 1 1 2 1
例题21：对下列图像进行区域生长(给出区域生长的过程)。 (种子选择准则：最亮的点。相似性准则：新加入像素值与 已生长的区域的平均值小于等于2，且为4连通。终止准则： 没有像素加入) (解答题，中等) 考点：区域生长
4 6 7 8 4 2 3 4 6 4 3 2 3 4 4 4 3 3 1 4 3 5 4 4 4 7 8 6 3 3 5 6 7 4 3 2
例题7： 设一副灰度级为8的图像中，各灰度所对应的概率分别为
0.04，0.05，0.06，0.07，0.10，0.10，0.18，0.40，试对其进行 霍夫曼编码并计算压缩比和编码效率。(解答题，中等)
考点：霍夫曼编码算法流程、压缩比和编码效率的概念
答案：
灰度级 编码 码长 概率 r0 11100 5 0.04 r1 11101 5 0.05 r2 1010 4 0.06 r3 1011 4 0.07 r4 1111 4 0.10 r5 100 3 0.10 r6 110 3 0.18 r7 0 1 0.40
如果你对周遭的任何事物感到不舒服，那
是你的感受所造成的，并非事物本身如此。借
着感受的调整，你可在任何时刻都振奋起来。 —奥雷柳斯
复习纲要：
1 小波变换的基本概念； 小波、正交小波、尺度、小波分解与重构、连续小波变换 与离散小波变换、尺度函数、镜像滤波器组、Mallat算法、 小波包分解、小波变换和傅里叶变换的区别、来自压缩比：3/2.61=1.15:1
编码效率：2.5524/2.61=97.8%
例题9：图像压缩模型中，信源编码器通常包括三个子模 块： 、 和 ，分别负责消除 、 _ 和 三种类型的数据冗余。(填空题， 简单) 考点：编码器结构、数据冗余类型 答案：映射器(转换器)、量化器、符号编码器；像素间冗余、 心理视觉冗余、编码冗余