图像处理课后习题
数字图像处理第二章课后习题及中文版解答
数字图像处理(冈萨雷斯版，第二版)课后习题及解答(部分)Ch 22.1使用2.1节提供的背景信息，并采用纯几何方法，如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远，估计眼睛能辨别的最小打印点的直径。
为了简明起见，假定当在黄斑处的像点变得远比视网膜区域的接收器（锥状体）直径小的时候，视觉系统已经不能检测到该点。
进一步假定黄斑可用1.5mm × 1.5mm 的方阵模型化，并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。
解：对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即()()220.20.014d x = 解得x =0.07d 。
根据2.1节内容，我们知道：如果把黄斑想象为一个有337000个成像单元的正方形传感器阵列，它转换成一个大小580×580成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm 的一条线上有580个成像单元和579个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s =[(1.5 mm)/1159]=1.3×10-6 m 。
如果在黄斑上的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点：x =0.07d<1.3×10-6m ，即d <18.6×10-6 m 。
下图附带解释：因为眼睛对近处的物体聚焦时，肌肉会使晶状体变得较厚，折射能力也相对提高，此时物体离眼睛距离0.2 m ，相对较近。
而当晶状体的折射能力由最小变到最大时，晶状体的聚焦中心与视网膜的距离由17 mm 缩小到14 mm ，所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。
图 题2.12.2 当在白天进入一个黑暗的剧场时，在能看清并找到空座位时要用一段时间适应，2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？解：根据人眼的亮度适应性，1）由于户外与剧场亮度差异很大，因此当人进入一个黑暗的剧场时，无法适应如此大的亮度差异，在剧场中什么也看不见；2）人眼不断调节亮度适应范围，逐渐的将视觉亮度中心调整到剧场的亮度范围，因此又可以看见、分清场景中的物体了。
图像处理课后答案
2.DPI、CCD、LPI、Binary Image 的中文及含义。 答：DPI：dot per inch 打印分辨率，每英寸所打印的点数或线数，用来表示打印机打印 分辨率。这是衡量打印机打印精度的主要参数之一。
//求亮度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=g*hist[g]; brightness=1.0*sum/imgSize;
//求对比度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=(g-brightness)*(g-brightness)*hist[g]; contrast=sqrt(sum/imgSize);
15.如何认识高斯模糊和高斯平滑以及尺度等概念？ 答：高斯模糊是指根据高斯曲线为像素加权，有选择地模糊图像。 高斯平滑是指在做滤波处理时按高斯函数来构造模板，进而除去图像噪声。 尺度，即高斯函数中所用的 ó，其意义为模板的覆盖范围。
16.图象平滑的直观依据是什么？不同的平滑方法是如何看待噪音？并使用了何种改进以尽 量降低其对边缘的模糊？对于平滑的快速性和边缘保持，你有何见解？
均值滤波 Average Filter 对于一个滑动窗口内的各象素的灰度级求平均值、用该均值 来代替窗口中心象素的原灰度级。
区别：1）中值滤波计算复杂度非常高(因为排序)，执行速度慢，滤波前后图像的亮度 发生改变(但非常接近)，不容易造成图像模糊，具有非常好的抗噪性能，中值滤波能够在 抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。2）均值滤波执行速度快，滤波前后图像的亮度不变， 容易造成图像模糊，实质上在求平均值的过程中，噪声的灰度值也代入了均值中，从而向 周围扩散，导致图像模糊，边缘不清晰。
数字图像处理（岗萨雷斯第三版）课后习题答案
数字图像处理（岗萨雷斯第三版）课后习题答案第3章3.6原题：试解释为什么离散直⽅图均衡技术⼀般不能得到平坦的直⽅图？答：假设有⼀副图像，共有像素个数为n=MN（M⾏N列），像素灰度值取值范围为（0～255），那么该图像的灰度值的个数为L=256，为了提⾼图像的对⽐度，通常我们都希望像素的灰度值不要都局促到某⼀个狭窄的范围，也就是我们通常说的图像灰度值的动态分布⼩。
最好是在有效灰度值取值范围上，每个灰度值都有MN/L个像素，这个时候我们就可以得到⼀张对⽐度最理想的图像，也就是说像素的取值跨度⼤，像素灰度值的动态范围⼤。
因为直⽅图是PDF（概率密度函数）的近似，⽽且在处理中，不允许造成新的灰度级，所以在实际的直⽅图均衡应⽤中，很少见到完美平坦的直⽅图。
因此，直⽅图均衡技术不能保证直⽅图的均匀分布，但是却可以扩展直⽅图的分布范围，也就意味着在直⽅图上，偏向左的暗区和偏向右的亮区都有像素分布，只是不能保证每个灰度级上都有像素分布。
（百度答案：）由于离散图像的直⽅图也是离散的，其灰度累积分布函数是⼀个不减的阶梯函数。
如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级，则不发⽣任何变化。
如果映射的灰度级⼩于256，变换后的直⽅图会有某些灰度级空缺。
即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产⽣的直⽅图不完全平坦。
3.8原题：在某些应⽤中，将输⼊图像的直⽅图模型化为⾼斯概率密度函数效果会是⽐较好的，⾼斯概率密度函数为：其中m和σ分别是⾼斯概率密度函数的均值和标准差。
具体处理⽅法是将m和σ看成是给定图像的平均灰度级和对⽐度。
对于直⽅图均衡，您所⽤的变换函数是什么？答：直⽅图均衡变换函数的⼀般表达式如下：在回答这个问题时，有两点⾮常重要，需要学⽣表达清楚。
第⼀，这个表达式假定灰度值r只有正值，然⽽，⾼斯密度函数通常的取值范围是-∞～∞，认识到这点是⾮常重要的，认识到这点，学⽣才能以多种不同的⽅式来解决问题。
对于像标准差这样的假设，好的答案是，需要⾜够⼩，以便于当r为⼩于0时，在p r(r)曲线下的⾯积可以被忽略。
图像处理课后习题
图像处理课后习题第⼀章绪论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。
(完整版)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。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则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。
图像分析处于中层，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描述。
图像理解的重点是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，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
图像处理习题答案
图像处理与分析技术课程习题1.图1是一幅受到噪声干扰的10×10数字图像，试求出该图像经过3×3模板中值滤波后的图像数据矩阵（边界点保持不变）。
1111111111111111111111555555111155555511115588551111558855111155555511115555551111111111111 1 1 1 1 1 1 1 1 1图1 受干扰的数字图像解：经过中值滤波之后，如下图所示1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 11 5 1 1 5 5 1 1 1 51 5 5 5 5 5 1 5 1 11 5 5 5 5 1 5 1 1 51 1 1 5 5 5 5 1 5 51 1 5 5 1 1 5 5 5 51 1 1 5 5 1 1 1 5 51 1 1 1 1 1 1 1 1 11111111111像1的二值图像（白为256 256所示为一幅22.如题图×，黑为7），其中的白条是0像素宽，210个像素，当应用下面的方法处理时图像的变化结果是什么？17素高。
两个白条之间的宽度是或0（按最四舍五入原则取；图像边界保持不变）13×31（）的邻域平均滤波；77×的邻域平均滤波。
）2（．条纹图像图2解：窗宽的一半，这样就使得在用这三×377×和3由于取值为1的白条的宽度是7，大于的个数多于窗内参加平均的像，则滤波窗口中1种邻域平均滤波时，若滤波像素点的值是1，则滤波窗；同理，若滤波像素点的值是0素个数的一半，平均并四舍五入后的结果仍为1所以，平均并四舍五入后的结果仍为0.口中0的个数必多于窗内参加平均的像素个数的一半，结果图像和原来的图按照题意对这个二值图像用两种大小不同的邻域进行邻域平均滤波时，像相同。
图像分割技术一、变换检测直线的原理。
Hough变换？简述采用Hough什么是1.定义：变换是一种线描述方法，它可以将图像空间中用直角坐标表示的直线变换为Hough 极坐标空间中的点。
第6章图像处理 课后答案
6.4 全彩色图像处理基础
全彩色图像处理研究分为两大类： 全彩色图像处理研究分为两大类： (1)第一类是分别处理每一分量图像，然后，从分别处 第一类是分别处理每一分量图像， 第一类是分别处理每一分量图像 然后， 理过的分量图像形成合成彩色图像。 理过的分量图像形成合成彩色图像。 (2)第二类是直接对彩色像素处理。 第二类是直接对彩色像素处理。 第二类是直接对彩色像素处理 因为全彩色图像至少有3个分量 个分量， 因为全彩色图像至少有 个分量，彩色像素实际上是 一个向量。 代表 代表RGB彩色空间中的任意向量： 彩色空间中的任意向量： 一个向量。令c代表 彩色空间中的任意向量 c的分量是一幅彩色图 的分量是一幅彩色图 像在一点上的RGB分量 像在一点上的 分量
6.2.3 HSI彩色模型
上述两种彩色系统对硬件实现很理想，遗憾的是， 上述两种彩色系统对硬件实现很理想，遗憾的是， RGB、CMY彩色模型不能很好地适应实际上人解 、 彩色模型不能很好地适应实际上人解 释的颜色。 释的颜色。 人观察一个彩色物体时，用色调、 人观察一个彩色物体时，用色调、色饱和度和亮度 描述它。色调是描述纯色的属性 是描述纯色的属性（ 描述它。色调是描述纯色的属性（如纯黄色或红 色）；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度 ）；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度 饱和度 亮度是一个主观的描述子 是一个主观的描述子， 量；亮度是一个主观的描述子，它体现了无色的强 度概念，并且是描述彩色感觉的关键参数。 度概念，并且是描述彩色感觉的关键参数。我们知 道强度（灰度）是单色图像最有用的描述子。 道强度（灰度）是单色图像最有用的描述子。 于是，有了HSI（色调、饱和度、亮度）模型，该 于是，有了 （色调、饱和度、亮度）模型， 模型可在彩色图像中从携带的彩色信息（ 模型可在彩色图像中从携带的彩色信息（色调和饱 和度）里消去强度分量的影响。 和度）里消去强度分量的影响。
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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。
3. 图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？数字图像处理，是指有计算机及其它有关的数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预期的目的，而计算机图形学是研究采用计算机生成，处理和显示图形的一门科学。
二者区别：研究对象不同，计算机图形学研究的研究对象是能在人的视觉系统中产生视觉印象的事物，包括自然景物，拍摄的图片，用数学方法描述的图形等，而数字图像处理研究对象是图像；研究内容不同，计算机图像学研究内容为图像生成，透视，消阴等，而数字图像处理研究内容为图像处理，图像分割，图像透析等；过程不同，计算机图像学是由数学公式生成仿真图形或图像，而数字图像处理是由原始图像处理出分析结果，计算机图形与图像处理是逆过程。
结合每个人的本专业学科、工作应用，谈谈数字图像处理的关系或在本专业学科中的应用。
检测技术与自动化装置是把自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的复合技术，检测技术与自动化装置以自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理为研究对象，以现代控制理论、传感技术与应用、计算机控制等为技术基础，以检测技术、测控系统设计、人工智能、工业计算机集散控制系统等技术为专业基础，同时与自动化、计算机、控制工程、电子与信息、机械等学科相互渗透，主要从事以检测技术与自动化装置研究领域为主体的、与控制、信息科学、机械等领域相关的理论与技术方面的研究。
我的专业是模式识别与智能系统，图像处理是模式识别专业的一个研究方向，图像处理是指对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需求，模式识别与智能系统专业是以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
模式识别与智能系统专业的图像处理研究方向主要采用的就是数字图像处理，对各类事物的表象和特征进行分析。
2. 除前面介绍的例子之外，试举一些其他的图像应用的工程例子。
1、文化艺术方面电视画面的数字编辑；动画的制作，电子图像游戏；纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计；文物资料照片的复制和修复；运动员动作分析和评分2、机器人视觉机器人三维景物理解和识别；自主机器人军事侦察、危险环境；邮政、医院和家庭服务的智能机器人；装配线工件识别、定位智能机器人；太空机器人3、视频和多媒体系统电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成；多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输4、科学可视化图像处理和图形学紧密结合，形成了科学研究各个领域新型的研究工具5、电子商务身份认证；产品防伪；水印技术第二讲：图像处理基础1. 图像数字化包括哪两个过程？每个过程对数字化图像质量有何影响？图像数字化主要包括取样和量化这两个过程，其中取样过程是使图像空间坐标数字化，而量化过程是使图像函数值（灰度值）数字化。
取样（数字化空间坐标）过程影响着数字化图像的空间分辨率（图像中可辨别的最小细节）；而量化（数字化灰度值）过程影响着数字化图像的灰度级分辨率（灰度级别中可辨别的最小变化）采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。
2. 数字化图像的数据量与哪些因素有关？1）图像的大小有关，图像打数据量也就大。
2）采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。
3）与一个像素在计算机中表示的方式有关，一个像素占用的字节数多，数据量大。
3. 数字化设备由哪几部分组成？数字化设备包括哪些主要特征？（1）采样孔：是数字化设备能够单独地观测特定的图像元素二不受图像其他部分的影响。
（2）图像扫描机构：使米样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测没一个像素。
（3）光传感器：通过采样检测图像的每一个像素，通常采用CCD车列。
（4）量化器：将传感器输出的连续量转化整数值，如A/D转换电路。
（5）输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当的格式存储起来。
第三讲：图像处理的基本运算1. 图像处理算法可分为几类？图像的基本运算有哪几种？图像处理算法可以分为3大类，即：1）单幅图像一单幅图像。
2）多幅图像一单幅图像。
3）单幅或多幅图像一数值/符号等。
图像的基本运算有点运算和邻域运算两种。
点运算是指输出图像中每个像素的灰度值仅由输入图像中相应位置像素的灰度值决定。
而邻域运算中，每个输出像素的灰度值则由对应输入像素的一个邻域内的几个像素的灰度值共同决定。
2. 为什么进行灰度变换可以增强对比度？如果想减弱对比度怎么办？假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出点的灰度值，贝U DB=f（DA）=aDA+b 当a>1,b=0时，线性点运算使得输出图像的灰度级范围扩大。
即通过比例因子a的作用，将输入图像较窄的灰度级范围扩大到可显示灰度级的更大部分甚至整个范围。
另一方面，比例因子a还使得任意两个灰度值之间的差值扩大了a倍，从而增加了图像的对比度。
当0<a<1,b=0时，情况正好相反，线性点运算减弱了图像的对比度。
3. 图像的负片是怎么形成的？假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出点的灰度值，贝U DB=f（DA）=aDA+b 当a<0,b=0时，线性点运算使得图像的亮区变暗，暗区变亮，即所谓的“黑白颠倒”，图像处理中称之为图像的反相或求补。
即可形成图像的负片4. 试给出把灰度范围（0, 10）拉伸为（0,15）,把灰度范围（10，20）移到（15, 25），并把灰度范围（20, 30）压缩为（25，30）的变换方程。
解：g(x,y) 斗f(x,y) c(b a)3 1(1) g(x, y) - f(x,y)(2) g(x,y) f (x, y) 15 (3) g(x,y) - f (x, y) 252 25. 试给出变换方程T(z),使其满足在10<z< 100的范围内，T(z)是lgz的线性函数a b 0 z 10T(z) algz b— 10 z 1002a b z 1006. 已知一幅64x 64的数字图像，其灰度级有8个，各灰度级出现的频数如表a所示。
试将此幅图像进行直方图变换，使其变换后的图像具有如表b所示的灰度级分布，并画出变换前后图像的直方图第四讲：直方图，图像增强1. 什么是灰度直方图？有哪些应用？灰度直方图是灰度级的函数，它反映了一副图像中具有某种灰度级的像素的个数、各灰度级像素出现的频率。
应用：用于判断图像量化是否恰当；用于确定图像二值化的阈值；当物体部 分的灰度值比其它部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积；计算图 像信息量H （熵）；通过变换图像的灰度直方图，可使图像更清晰，达道图像增强 的目的。
3. 图像增强的目的是什么它包含哪些内容？采用一系列技术去改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机 器进行分析和处理的形式。
厂空间城局部运算图橡锐化罚野色増强常规处理 値影色埋目 粥色平簡 影色娈换摺强女口：有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需要的信息，提高图 像的使用价值。
4. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系?均衡化：将原图像通过某种变换，得到一副灰度直方图为均匀分布的心图像的 方法。
规定化：使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像做修正的增强方 法。
联系：若对原始图像和通过直方图规定化修正的像都做了均衡化处理，则二者 均衡化都为均匀分布的密度函数。
5. 在直方图修改技术中对变换函数的基本要求是什么？直方图均衡化处理采用何 种变换<412 L6 317 lu2.从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？ 灰度范围，灰度级分布，整幅图像的平均亮度等 统计下面图像的灰度直方图1函数？什么情况下采用直方图均衡法增强图像T(r) 为变换函数，应满足①在0 < r < 1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到白的次序不变；②在0 w r < 1内，有0 w T(r) < 1，确保映射后的像素灰度在允许的范围内。
r累积分布函数s T(r) p r ( )d在原始图像灰度分布在较窄区间，引起图像细节不够清晰。
直方图均衡化减少图像灰度级，对比度扩大6. 何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。
为抑制噪声、改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。