图像处理
图像处理技术的应用
图像处理技术的应用在现代社会中，图片是人们日常生活中不可或缺的组成部分，同时图像处理技术也越来越得到广泛应用。
无论是在科技、商业、娱乐还是医疗领域，图像处理技术都有着不可替代的作用。
本文将探讨图像处理技术在各个领域中的应用及其意义。
一、科技领域在科技领域中，图像处理技术被广泛用于数字影像处理和人工智能等领域。
在数字影像处理领域中，图像处理技术可以对照片或者视频进行加工和处理，比如调整色调、对比度等，这对于提升图像的清晰程度和真实度非常有用。
在人工智能领域中，图像处理技术可以训练机器视觉系统并提高其识别准确性。
例如，人脸识别技术就是一种应用了图像处理技术的机器视觉系统，它广泛应用于安保、金融等领域。
二、商业领域在商业领域中，图像处理技术有着广泛的应用。
在电子商务中，产品图片是吸引顾客的关键之一。
一些电子商务平台使用图像处理技术对产品图片进行调整和编辑，从而帮助顾客更好地了解产品，并决定是否购买。
此外，人脸识别技术也被广泛用于商业领域，比如支付宝的“刷脸”付款功能。
三、娱乐领域在娱乐领域中，图像处理技术被广泛使用于电影、游戏制作以及虚拟现实技术中。
例如在电影制作中，图像处理技术可以让特效更加真实，让观众完全沉浸于电影中。
在游戏制作中，图像处理技术也能够让游戏画面更加逼真，提高游戏体验度。
虚拟现实技术则需要依赖于图像处理技术，这种技术可以创建出真实世界的虚拟场景，让人们在场景中感受到身临其境的感觉，这对于实现沉浸式体验至关重要。
四、医疗领域在医疗领域中，图像处理技术可以被应用于医学影像处理中。
医学影像处理是一种通过计算机来处理医学影像数据，并提取出对医生诊断、治疗具有指导意义的信息的技术。
医学影像处理可以帮助医生对患者进行更准确的诊断，并有助于医疗工作的高效率。
例如，在肿瘤检测中，医学影像处理可以使用算法进行肿瘤的分割、定位和检测等工作，这有助于医生准确诊断和治疗患者。
综上所述，图像处理技术在科技、商业、娱乐和医疗领域都有着广泛的应用。
医学图像处理
性。
03
CATALOGUE
医学图像处理的应用案例
医学影像诊断辅助系统
总结词
通过医学图像处理技术，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断 准确率。
详细描述
医学影像诊断辅助系统利用计算机技术和图像处理算法，对 医学影像（如X光片、CT扫描、MRI等）进行分析和解读， 帮助医生快速准确地识别病变和异常情况，为临床诊断提供 有力支持。
医学图像处理涉及的领域包括医学影 像学、计算机科学、数学和物理学等 ，是医学和工程学交叉学科的一个重 要分支。
医学图像处理的重要性
提高诊断准确性和可靠性
优化治疗过程
通过医学图像处理，医生可以更准确 地识别病变和异常，减少人为因素导 致的误诊和漏诊。
通过医学图像处理，医生可以制定更 加精确的治疗计划，提高治疗效果， 减少对患者的创伤和副作用。
合并等算法。
边缘分割
03
利用边缘检测算法识别图像中的边图像识别技术
01
特征提取
从医学图像中提取出与疾病或病变相关的特征，如形状、大小、纹理等
。
02
分类器设计
利用提取的特征训练分类器，实现对医学图像的自动识别和分类。
03
深度学习在医学图像识别中的应用
利用深度学习算法对医学图像进行自动识别和分类，提高准确率和可靠
CATALOGUE
医学图像处理的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据加密存储与传输
采用高级加密算法对医学图像数据进行加密，确保数据在存储和传 输过程中的安全性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对医学图像数据的访问 和使用权限，防止未经授权的访问和泄露。
匿名化处理
对医学图像数据进行匿名化处理，去除患者身份信息，保护患者隐 私。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.数字图像处理（ Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理, 它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了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。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
图像处理心得体会
图像处理心得体会在进行图像处理的过程中，我有一些心得体会，下面将详细介绍。
首先，要具备良好的基础知识。
图像处理涉及到许多数学、信号处理和编程等方面的知识，因此要有扎实的基础知识。
了解图像的数据结构和编码方式，熟悉图像处理中常用的数学算法如模糊、锐化、边缘检测等，以及掌握编程语言和图像处理库的使用。
其次，要深入理解图像处理的原理。
每种图像处理算法都有其特定的原理和适用范围，要通过学习和实践深入理解图像处理的原理。
例如，了解模糊算法的工作原理是通过对图像进行滤波来减少图像的细节，而边缘检测算法则是通过检测图像中的边缘来突出图像的轮廓。
同时，要注意图像处理的目标和应用场景。
不同的图像处理任务可能有不同的目标和要求。
例如，对于美颜算法，目标是减少皮肤瑕疵，突出面部特征，而对于图像分割算法，则是将图像分成若干个区域。
了解图像处理的应用场景和目标，有助于选择合适的算法和参数，提高图像处理的效果。
此外，要注重实践和实验。
图像处理是一个实践性强的领域，单单依靠理论知识是不够的，需要通过实践和实验来熟悉和掌握图像处理的技术和工具。
可以选择一些开源的图像处理库和数据集，进行实际的图像处理项目，通过实际操作、调试和优化来提升自己的图像处理能力。
在进行图像处理时，还要注重数据的预处理和质量控制。
图像处理的效果很大程度上取决于原始图像的质量和处理前的预处理工作。
因此，在进行图像处理之前，要对原始图像进行预处理，如去除噪声、调整亮度和对比度等，以提高图像的质量和处理效果。
最后，要不断学习和探索。
图像处理是一个不断发展和更新的领域，新的算法和技术不断涌现。
要保持学习的态度，关注图像处理领域的最新进展，参加相关的学术会议和研讨会，与同行交流经验和思想，不断提升自己的图像处理能力。
总结起来，图像处理是一个需要不断学习、实践和探索的领域。
通过深入理解图像处理的原理和应用场景，掌握基础知识和工具的使用，注重数据预处理和质量控制，不断积累实践经验和优化算法，可以提高图像处理的能力和效果。
图像处理方法有哪些
图像处理方法有哪些图像处理方法是指对数字图像进行处理和分析的技术和方法。
它可以通过一系列算法和技术对图像进行增强、滤波、分割、特征提取、识别等操作，以改善图像质量、提取有用信息和实现自动化处理。
常见的图像处理方法有以下几种：1. 图像增强：图像增强是通过改善图像的对比度、亮度、锐度和颜色等属性来改善图像质量的方法。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸、对比度拉伸、锐化和平滑等。
2. 图像滤波：图像滤波是在频域或空域对图像进行滤波操作，以达到图像去噪、边缘检测、平滑、锐化等目的。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、边缘增强滤波等。
3. 图像分割：图像分割是将图像划分为具有独立语义的一组区域的过程，旨在提取图像中的目标或感兴趣的区域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测、基于图割的分割等。
4. 特征提取：特征提取是从图像中提取出携带有目标信息的低维度表示的过程，常用于图像分类、目标识别和图像检索等任务。
常见的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）、速度骨架特征描述子（SURF）等。
5. 图像配准：图像配准是将不同视角或不同时间拍摄的图像进行准确对齐的过程，常用于图像拼接、目标跟踪和立体视觉等应用。
常见的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准、基于相似变换的配准、基于标定模型的配准等。
6. 特征匹配：特征匹配是将两个或多个图像中的特征点进行匹配，以实现图像拼接、目标跟踪和立体视觉等任务。
常见的特征匹配方法包括基于相似度的特征匹配、基于距离度量的特征匹配、基于深度学习的特征匹配等。
7. 目标检测与识别：目标检测与识别是指在图像中自动检测和识别出感兴趣的目标或物体的任务。
常见的目标检测与识别方法包括基于滑动窗口的检测、基于特征的分类器（如支持向量机、卷积神经网络）的识别、基于深度学习的目标检测与识别等。
8. 图像分析与理解：图像分析与理解是对图像进行高层次的语义理解和推理的过程，常用于人脸识别、行为分析和场景理解等应用。
图像处理技术的方法和应用
图像处理技术的方法和应用随着科技的不断发展，我们的生活已经离不开图像。
我们每天在手机、电视、网络、广告等等各个方面都会看到图像。
而图像处理技术的发展，就是为了更好地满足这些需求。
图像处理技术是一种将数字信号处理和数字图像处理相结合的技术。
其主要任务是对图像进行优化，更好地呈现出图像本身所包含的信息。
在近年来，图像处理技术的应用已经涉及到了很多领域，如医学、车辆、智能设备等等。
图像处理技术的方法1. 数字信号处理方法在图像处理技术中，数字信号处理方法充分考虑到数字信号的特点，对图像进行分析、处理和识别，从而达到更好的效果。
例如，数字信号处理可以对图像进行去噪、压缩、增强等。
去噪：图像信号是由噪声和图像本身所构成的混杂信号，对其进行去噪处理可以将图像中的难以分辨的细节信息恢复出来。
压缩：图像压缩是将图像信号进行压缩和恢复处理，将大规模的图像数据变成小而有用的数据，从而方便存储和传输。
增强：图像增强是利用一系列的技术方法，增强图像的对比度、亮度以及色彩等方面的特征，使得图像更加清晰、明亮。
2. 计算机视觉方法计算机视觉是一种应用数学、计算机科学和机器学习等技术，将图像中的信息转化为数学模型，以实现图像的识别、分类、目标检测等任务。
例如，计算机视觉可以实现火车识别、人脸检测、自动驾驶等。
火车识别：利用计算机视觉技术，对图像进行识别，可以有效地实现火车识别的任务，从而实现自动化的铁路监测和安全防护。
人脸检测：利用计算机视觉技术，基于图像中的特征点信息，可以完成人脸检测的任务，从而应用于人脸识别场景。
自动驾驶：利用计算机视觉技术，结合深度学习算法，实时地获取车辆周围的信息，对路况进行分析，最终实现自动驾驶的功能。
图像处理技术的应用1. 医学领域图像处理技术在医学领域应用广泛，例如医学影像的处理、医学诊断等等。
医学影像处理技术能够对医学图像进行处理和优化，增强图像的对比度和清晰度，更好地表达患者的病情。
同时，也能够通过自动化的医学识别和自动定位等技术，实现医学诊断和治疗的智能化。
图像处理基础课程设计
图像处理基础课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法，培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解图像处理的基本概念、发展历程和应用领域；（2）掌握图像处理的基本原理，如图像采样、量化、图像增强、滤波等；（3）熟悉图像处理的主要算法，如图像分割、特征提取、图像重建等。
2.技能目标：（1）能够运用图像处理软件进行基本的图像处理操作；（2）能够根据实际问题选择合适的图像处理算法和参数；（3）能够编写简单的图像处理程序，实现图像处理的基本功能。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像处理技术的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力，提高学生的综合素质。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：图像处理的基本概念、发展历程、应用领域、图像采样、量化、图像增强、滤波等；2.图像处理的主要算法：图像分割、特征提取、图像重建等；3.图像处理软件的使用：熟悉常用图像处理软件的基本操作和功能；4.图像处理程序设计：学习图像处理的基本编程方法，编写简单的图像处理程序。
三、教学方法为了实现本课程的教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握相关知识；2.讨论法：引导学生分组讨论实际问题，培养学生解决问题的能力；3.案例分析法：分析典型的图像处理案例，使学生更好地理解图像处理技术的应用；4.实验法：让学生动手实践，熟悉图像处理软件和编程方法，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的图像处理教材，为学生提供系统、全面的知识体系；2.参考书：提供相关的参考书籍，丰富学生的知识储备；3.多媒体资料：制作课件、演示视频等，增强课堂教学的趣味性和生动性；4.实验设备：准备计算机、图像处理软件、编程环境等，为学生提供实践操作的机会。
图象处理基本方法
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四、常用工具及文件的操作方法
磁性套索工具
磁性套索工具是一个半自动化地选区工具，其优点是能 够非常迅速，方便地选择边缘颜色对比度强的图像。
在工具选项栏“宽度”数值中输入数值，用于设置磁性 套索工具自动查寻颜色边缘地宽度范围，数值越大，所 要查寻地颜色越相似。
“边对比度”数值框中地百分比数用于设置边缘地对比 度。数值越大，磁性套索工具对颜色对比反差地敏感度 越低。
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二、图形图象的基本概念
JPEG文件格式
JPEG格式是互联网中最为常用的图像格式之一，JPEG 格式支持CMYK, RGB和灰度颜色模式，也可以保存图 像中的路径，但无法保存Alpha通道。
最大优点是能够大幅度降低文件的大小，但由于降低文 件的途径是通过有选择地删除图像数据进行的，因此图 像质量有一定的损失。在将图像文件保存为JPEG格式 时，可以选择压缩的级别，级别越低得到的图像品质越 低，但文件也越小。
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四、常用工具及文件的操作方法
多边形套索工具
如果要将不规则对象从复杂地背景中选择出来，多边形套索 工具是最佳选择。
使用方法：选择”套索工具”按钮后，在图像中先单击鼠标 左键确定第一点，然后围绕需要选择的图像边缘不断进行点 击，点与点之间将出现连接线，在结束绘制选区的地方双击 完成完成创建多边形选区；也可以将最后一点的光标放在第 一点上，当工具图标右下角出现一个小圆时单击鼠标即可。
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四、常用工具及文件的操作方法
羽化选区
羽化是专门针对选择区域的一个参数，当一个选区具有 羽化值时，其边缘处将发生变化，选区外部的一部分像 素被选中，而选区内部的一部分像素被取消选择，具体 有多少外部的像素被选中，多少内部的像素被取消选择 ，将视羽化值的大小而定。
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第一章：1. 半调输出技术可以 BA 改善图像的空间分辨率B 改善图像的幅度分辨率C 利用抖动技术实现D 消除虚假轮廓现象2. 抖动技术可以 DA 改善图像的空间分辨率B 改善图像的幅度分辨率C 利用半调输出技术实现D 消除虚假轮廓现象3 .利用一个2×2模板的每个位置可表示4种灰度，那么这个模板一共可表示的灰度为BA 5种B 13种C 16种D 20种4. 一幅256×256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是 AA 256KB 512KC 1MD 2M5 .数字图像木刻画效果的出现是由于下列什么原因产生的 AA 图像幅度分辨率过小B 图像幅度分辨率过大C 图像空间分辨率过小D 图像空间分辨率过大6. 当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：AA 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7 .当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：BDA 纹理区域B 灰度平滑区域C 目标边界区域D 灰度渐变区域第二章：7． 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 BCA 亮度减小B 亮度增加C 对比度减小D 对比度增加8 .设f(x,y)为一幅灰度图像，给定以下4种变换，下述变换中属于锐化滤波的有：ABCDA 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)=D g(x,y)= 9. 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 CA 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）|}/||,/max{|y f x f ∂∂∂∂|/||/|y f x f ∂∂+∂∂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10 .中值滤波器可以ACA 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11. 用Sobel算子对图1中的图像进行边缘检测所得到的结果为（城区距离） CA 2B 3C 4D 51 1 12 3 12 1 312 .拉普拉斯算子ABA 是一阶微分算子B 是二阶微分算子C 包括一个模板D 包括两个模板第三章1 . 图像退化的原因可以是：ABCA 透镜色差B 噪声叠加C 光照变化D 场景中目标的快速运动2. 噪声：DA 只含有高频分量B 其频率总覆盖整个频谱C 等宽的频率间隔内有相同的能量D 总有一定的随机性3 . 设有一幅二值图像，其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线。
如果通过空域滤波消除这条白线，需用DA 3*3的算术均值滤波器B 7*7的算术均值滤波器C 3*3的谐波均值滤波器D 7*7的谐波均值滤波器4 .中值滤波器ACA 和最大值滤波器可能有相同的滤波结果B和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果C和中点滤波器可能有相同的滤波结果D和中点滤波器不可能有相同的滤波结果5 .在线性和中值混合滤波中BCA 多个线性滤波器是串联的B 多个线性滤波器是并联的C 线性滤波器和中值滤波器是串联的D 线性滤波器和中值滤波器是并联的6. 自适应滤波器ABA 适合消除脉冲噪声B 可以根据滤波器模板所覆盖像素集合的统计特性调整模板尺寸C 其输出由退化图像的方差所决定D 对图像中所有像素采用同样的处理方式8. 在式（4.4.5）中ACA 分子是灰度差大于Tv的像素数B 分母是f(s,t)的邻域中像素的个数C 分子总比分母小D Tv总比Tn小9 . 如果将均匀噪声的定义范围增加一倍，则其均值BA 不变B 不定C 增加一倍D增加两倍10 . 如果将均匀噪声的定义范围增加一倍，则其方差CA 不变B 增加为两倍C 增加为四倍D 增加为八倍11. 一幅灰度图像的浅色背景上有一个深色的圆环，如想将圆环变细，可使用BA 中值滤波器B 最大值滤波器C 最小值滤波器D 中点滤波器第四章1. 下列数据冗余方式中，由于像素相关性而产生的冗余方式为BA 编码冗余B 像素间冗余C 心理视觉冗余D 计算冗余2. 对变长码代替自然码时可以减少表达图像所需的比特数，其原理是DA 对各个灰度级随机赋予不同的比特数B 对各个灰度级赋予相同的比特数C 对出现概率大的灰度级用较多的比特数表示，对出现概率小的灰度级用较少的比特数表示D对出现概率大的灰度级用较少的比特数表示，对出现概率小的灰度级用较多的比特数表示3. 设图像灰度共四级，P(0)=0.4, P(1)=0.3 P(2)=0.2, P(3)=0.1，用下列哪种方法得到的码平均长度最短CA l(0)=l(1)=l(2)=l(3)B l(0)>l(1)>(2)>(3)C l(0)<l(1)<l(2)<l(3)D l(0)=2l(1)=3l(2)=4l(3)4 .下列因素中与客观保真度有关的是ABDA 输入图与输出图之间的误差B 输入图与输出图之间的均方根误差C 压缩图与解压缩图的视觉质量D 压缩图与解压缩图的信噪比5. 设一信源符号集为A={a1,a2},符号产生概率分别为P(a1)=2/3, P(a2)=1/3, 则编码方案理论上可达到的最高效率为CA 0.333B 0.625C 0.918 D16. 无失真编码定理确定的是AA每个信源符号的最小平均码字长度B每个信源符号的最大平均码字长度C 各个信源符号的码字长之和的最小值D各个信源符号的码字长之和的最大值7. 设一个二元信源产生2个符号的概率分别为P(b1)=1/4，P(b2)=3/4,信源的熵约为CA 0.5B 0.6C 0.7D 0.88 不通过计算，判断对此表中的符号进行哈弗曼编码后对应哪个符号的码字最长A a1B a2C a3D a48．已知信源符号集为A{a1,a2}={0,1}，符号产生概率为P(a1)=1/4, P(a2)=3/4, 对二进制序列11111100，其二进制算术编码为A 0.1111000B 0.1101010C 0.0110111D 0.00110109．对一个具有符号集B={b1,b2}={0,1}，设信源产生2个符号的概率分别为P(b1)=1/5, P(b2)=4/5, 对二进制数1001进行算术编码，其结果用十进制数表示为A 0.26B 0.24C 0.22D 0.20第五章1 . 根据点-线对偶性ABDA 图像空间中一个点对应参数空间中一条线B 参数空间中一个点对应图像空间中一条线C 图像空间中共线的3个点对应参数空间中2条线的交点D 图像空间中共线的3个点对应参数空间中3条线的交点2.累加数组A （p,q ）中的最大值对应 DA 图像中直线斜率的最大值B 图像中直线截距的最大值C 图像中的点数D 图像中共线的点数 3 . 为用区域生长法进行图像分割，需要确定 BDA 每个区域的均值B 每个区域的种子像素C 图像的直方图D 在生长过程中能将相连像素包括进来的准则5 .令集合R 代表整个图像区域，则子集R1， R2， R3，… Rn 是对R 分割的必要条件不包括 BA 各Ri 是连通的，i=1,2,….nB Rn R R⊂⊂21 C P(Ri)=TRUE, i=1,2…,nD )(j i Rj Ri ≠∅=⋂6 . 以下分割算法中属于区域算法的是ADA 分裂合并 (区域合并)B Hough 变换C 边缘检测D 阈值分割7 .图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是：CA 不连续性和变化性B 连续性和相似性C 不连续性和相似性D 连续性和变化性8 .假设图像中有9个点均匀分布在一个十字架上，累加数组中的最大值为：A 4B 5C 8D 99. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：BA 图像中应仅有一个目标B 图像直方图有两个峰C 图像中目标和背景应一样大D 图像中目标灰度应比背景大1 ,什么是数字图像?其特点是什么?数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
1直观形象，2 易懂，3 信息量大2 ,数字图像处理的主要内容有哪些?1) 2) 图像复原 3) 图像增强 4) 图像分割5) 图像压缩编码 6) 图像处理中的频域变换 7) 目标表达与描述 8）形态学4 . 图像分割的依据有哪些？分别举例说明每种分割有什么样的应用相似性分割非连续性分割（P35）连续性分割边缘分割相似性分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。
形成图像中的不同区域。
这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。
这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于点相关的分割技术两种方法是互补的。
有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。
1.通常用波比率来衡量数据传输速率，其定义为每秒传输的比特数。
一般将数据以包的形式传输，每包由一个起始位，一字节（8位）信息和一个停止位组成。
请据此回答下列问题：（a）用传输速率为56k波特的调制解调器传输一副有256个灰度级，大小为1024×1024的图像需要多少分钟？（b）若用波特率为750K的电话数字用户线（DSL）来传输同样的图像，需要多长时间？(a)256 阶灰度可以用8 bit 表示图像大小(bit): 1024 * 1024 * 8每个包可以传输8 bit 数据，实际传输10 bit，需要1024*1024 个包，传输整个图像需要1048576*10 bit需要时间1048576*10/56000 = 187 [s]大约三分钟(数据通信中波特率的1k=1000 而不是1024)(b)1048576*10/750000 = 14 [s]2. 1.令V={0,1},计算两个点p,q之间的4通路,8通路和m通路的距离(最短)2.令V={1,2},重复上述计算3 1 2 1(q)2 2 0 21 2 1 11(p) 0 1 23. 一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级的概率分布如下表所示，要求对其进行直方图规定化处理，规定化直方图的数据如表所示。
(分别采用单映射规则和组映射规则画出规定化后的直方图)rk Pr（r k）Zk Pz（zk）r0＝0 0.29 z0＝0 0r1＝1/7 0.24 z1＝1/7 0r2＝2/7 0.17 z2＝2/7 0r3＝3/7 0.12 z3＝3/7 0r4＝4/7 0.09 z4＝4/7 0.27r5＝5/7 0.06 z5＝5/7 0.43r6＝6/7 0.02 z6＝6/7 0.19r7＝1 0.01 z7＝1 0.114.利用3*3滤波器，证明在空域中原图像减去平滑滤波的结果可得到锐化滤波的结果5.画出如下6×6灰度图像的直方图，对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像和它的直方图（要求有具体的步骤）1 2 3 4 5 66 4 3 2 2 11 6 6 4 6 63 4 5 6 6 61 4 6 62 31 3 6 4 6 66. 什么是均值滤波器？用你熟悉的语言写出均值滤波器的源代码（假设图像大小为M*N，用二维数组表示每个像素点对应的灰度）7.讨论用于空间滤波的平滑滤波器与锐化滤波器的相同点，不同点和联系1）空间滤波器的工作原理可借助频域进行分析空间平滑滤波器消除或减弱图像中灰度值具有较大较快变化部分的影响，这些部分对应频域中的高频分量，所以可用频域低通滤波来实现空间锐化滤波器消除或减弱图像中灰度值缓慢变化的部分，这些部分对应频域中的低频分量，所以可用频域高通滤波来实现2）空域中的平滑滤波器在频域里对应低通滤波器频域越宽，空域越窄，平滑作用越弱频域越窄，空域越宽，模糊作用越强3.）空域中的锐化滤波器在频域里对应高通滤波器空域有正负值，模板中心系数值较大另外频率域平滑滤波–消除高频成分频率域锐化滤波–消除低频成分8 .假定原图像f(x, y)的灰度范围为［a, b］，希望变换后图像g(x, y)的灰度范围扩展至［c, d］，则线性变换可表示为？9. 在灰度线性变换中我们常用的三段线性变换法，写出三段线性变换法的表达式，并画出图像表示？10. 设1幅7×7大小的二值图像中心处有1个值为0的3×3大小的正方形区域，其余区域的值为1。