数字图像处理期中作业
数字图像处理-期中考试
数字图像处理-期中考试《数字图像处理》期中考试试题1.⼀幅分辨率为1024*768的真彩⾊图像（每个像素⽤RGB三个字节表⽰），其所占的存储空间为多少MB？若考虑4字节对齐，分辨率为1022*768的真彩⾊图像，所占的存储空间为多少MB？1024*768*3 = 2304 KB若按4字节对齐，则每⾏的字节数为：(int)(1022 * 3 + 3)/ 4 = 767所占的空间为：767*768 =2.简述位图⽂件的存储格式。
位图⽂件格式由四部分组成，分别是位图⽂件头、位图信息头、调⾊板以及位图像素数据，其中调⾊板信息为可选信息，只有当每个像素的⽐特数⼩于或等于8（BITMAPINFOHEADER.biBitCount<=8）时才存在，即为⼀个颜⾊查找表。
3.简述直⽅图均衡化的基本过程。
若⼀幅图像具有如表1所⽰的概率分布，给出直⽅图均衡化后的灰度级对应关系以及均衡化后的直⽅图分布。
表14. 阐述基于双线性插值的图像缩放的主要原理。
对于如下的灰度图像，给出放⼤2倍后的灰度图像。
（1）反向映射设缩放的⽐例为k ，对于缩放后图像中的每个像素(',')x y ，求其在原始图像中的坐标(,)x y ：'/'/x x ky y k =??=?（2）双线性插值反向映射得到原始图像中的(,)x y 的坐标是浮点数，⽽在离散数字图像中，每个像素的坐标都是整数，因此可以通过双线性插值的⽅法得到最后的颜⾊值。
⾸先得到原始图像中与(,)x y 最近的四个像素点的坐标00(int)(int)x x y y =??=?，10101x x y y =+??=?，202011x x y y =+??=+?，30301x x y y =??=+? ⾸先在x ⽅向进⾏差值得到：110010()()P P x x P P =+--223023()()P P x x P P =+--然后在y ⽅向进⾏插值得到最终的颜⾊值：112211(0)()P P y y P P =+--放⼤后的图像：图像边界处的图像随处理⽅法的不同，可能会有不同。
数字图像处理期中试题库
8.打开测试图像文件夹中的“水表8bi。
9.打开测试图像文件夹中的“水表8bit.bmp”，单击“灰度切分”菜单，实现图像的灰度切分。
10.打开测试图像文件夹中的“椒盐噪声8bit.bmp”，单击“十字形中值滤波”菜单，实现图像的十字形中值滤波。
5.打开测试图像文件夹中的“星球24bit.bmp”，单击“24bit直方图信息保存”菜单，将图像的直方图信息保存在相同文件夹下，文件名为“planhist.txt”,以R、G、B的顺序依次存放，256个直方图数组信息每一个占16个字符空间，从0开始依次摆放，格式为
R:
0:4352 1:5463等
G:
0:4352 1:5463等
B:
0:4352 1:5463等。并用写字板打开验证。
6.打开测试图像文件夹中的“水表8bit.bmp”，单击“改变图像”菜单，在图像数组的相应位置改变数值，使得图像从左到右，从上到下居中出现一个20个像素宽的黑色十字架。
7.打开测试图像文件夹中的任意图像，单击“图像信息显示”菜单，将图像的信息“宽，高，文件大小、像素深度”显示到一个对话框中。
期中上机试题
1.打开测试图像文件夹中的任意图像，单击“画十字星”菜单，在图像中央画一个红色的十字星，要求线宽10个像素。
2.打开测试图像文件夹中的“水表8bit.bmp”，单击“部分另存为”菜单，将图像的片段（x,y范围都从100到200）另存在相同文件夹下，文件名为“mywater.bmp”。
3.打开测试图像文件夹中的“星球24bit.bmp”，单击“部分另存为”菜单，将图像的片段（x,y范围都从100到200）另存在相同文件夹下，文件名为“myplane.bmp”。
4.打开测试图像文件夹中的“水表8bit.bmp”，单击“8bit直方图信息保存”菜单，将图像的直方图信息保存在相同文件夹下，文件名为“waterhist.txt”,256个直方图数组信息每一个占16个字符空间，从0开始依次摆放，格式为0:4352 1:5463等。并用写字板打开验证。
数字图像处理-期中测试题-zsj
《数字图像处理》期中测试题（1-6章）一、填空题（每小题1分，共15分）1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。
2. 数字图像处理可以分为三个层面：一是从图像到图像，称为___________；二是从图像到符号，称为________________；三是从图像到语义，称为________________。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为________________和离散图像两大类。
4. 图像的量化可以分为均匀量化和________________两大类。
5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、______________和彩色图像三类。
6. 图像的几何坐标变换包括图像的平移、____________及旋转。
7. 人在区分颜色时常用三种基本特征量，它们是：亮度、____________和____________。
8. 国际照明委员会于1931年规定了三种基本色的波长，并将其称为三基色，它们分别是红色、蓝色和________________。
红色和蓝色的二次色称为___________。
9. 所谓图像变换，是指将图像信号从______________变换到另外的域上（如频域）进行分析的手段。
10. 理想低通滤波器对图像的处理会有__________效应，这种效应通过_____________滤波器可以减轻或消除。
二.选择题（每小题2分，共20分）1. 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2. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（）A、128KBB、32KBC、1MBD、2MB3. 中值滤波器可以：（）A、消除孤立噪声B、检测出边缘C、进行模糊图像恢复D、模糊图像细节4. 下图1是一幅标准测试图像Lena图，对图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示。
数字图像期中考试试题
数字图像期中考试试题
《数字图像处理》中期测试
注意：请自备一张答题纸，将以下试题的答案写在纸上。
注明学号，姓名！上交时间：本周五上课时统一上交（5月16号）1．试阐述图像工程的三个层次及相互之间的关系。
2．一个完整的图像处理系统包括哪些的基本功能？
3．灰度映射的基本原理是什么？典型的灰度映射有哪些？
4．直方图均衡化处理的主要步骤是什么？
5．直方图规定化处理与直方图均衡化处理有什么区别？
6．试论述模板卷积和模板排序的基本步骤。
7．试论述使用理想低通滤波器对图像进行滤波产生振铃现象的原因。
数字图像处理期中考试试卷2014
期中考试试卷
2014～2015学年第一学期
课程名称：数字图像处理教师姓名：袁杰试卷类型：闭卷
学号：
一、下图中X B对
X。
X
B
原点
膨胀运算结果腐蚀运算结果
开运算结果闭运算结果
二、已知某512x512大小的灰度图像经过两种不同降质过程后的图像幅度谱分别如下所示。
说明分别发生了什么样的降质过程，并估算两种降质过程的降质参数。
原始图像幅度谱降质图像1幅度谱降质图像2幅度谱
三、详细叙述对一组数据进行LZW编码的原理和步骤，只能用文字说明，不能画图或画表说明。
四、详细叙述傅立叶反投影法进行图像重建的原理和步骤，只能用文字说明，不能画图或画表说明。
五、详细叙述对二值图像中的线段进行Hough算法检测的原理和步骤，只能用文字说明，不能画图或画表说明。
六、现在有一张血液显微彩图，图中有众多血细胞，有的血细胞大，有的血细胞小。
现在要清点指定大小的血细胞的数量，请根据已学知识给出详细解决方案。
期中考试卷子答案 数字图像处理
1．什么是数字图像？（14分）答：一副图像可定义为一个二维函数f(x,y)，当x,y和幅值f为有限的离散数值时，称给图像为数字图像。
2．请解释以下概念：（14分）像素的四邻域、八邻域像素的4-连通性、8-连通性像素的D4距离、D8距离答：对于象素P(x,y) ，q(s,t)象素的四邻域是：P(x,y-1)，P(x,y+1)，P(x-1,y)，P(x+1,y)象素的八邻域是：P(x,y-1)，P(x,y+1)，P(x-1,y)，P(x+1,y)P(x-1,y-1)，P(x+1,y+1)，P(x-1,y+1)，P(x+1,y-1) 象素的4-连通性：处于P的四领域上的点，被称为与点P是4-连通的。
象素的8-连通性：处于P的八领域上的点，被称为与点P是8-连通的。
象素的D4距离：D4 = |x – s| + |y – t|象素的D8距离：D8= max(|x – s|, |y – t|)3．请叙述直方图的定义，以及进行直方图均衡的详细过程。
（14分）答：直方图的定义为：P(r k) = n k / n，其中n是图象中的象素的总数；第k个灰度级的象素个数n k；r k是第k个灰度级的值。
直方图均衡过程如下：●计算原始直方图●计算各灰度级累积直方图●将累积直方图值取整扩展到[0,L-1]●确定灰度映射对应关系●根据映射关系计算均衡化直方图4．简述局部平均法的优缺点。
（14分）答：（1）局部平均法是将窗口内所含的象元灰度取平均作为中心像元的输出值。
（2）优点是计算简单，速度快。
但在降低噪声的同时，使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。
5．给出梯度算子和Laplacian算子，并论述两算子检测边缘的异同点？（14分）（梯度算子）梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。
相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。
完整版数字图像处理作业题及部分答案
1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y)与数字图像I(c,r)中各量的含义是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantagesof a digital image? Let f(x,y) be an analog image, I(r, c) be a digital image, please giveexplanation and comparison for defined variables: f/I, x/r, and y/c)2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的？各有什么特点? (We can divide image processing into 3 stages, what are they? how they are divided? What are their features?)答：低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程;中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程;高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释;3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of theeyes, what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast?)答：人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关. 马赫带效应和同时对比度现象表明人所感觉到的亮度并不是强度的简单函数.4.比较说明像素邻域、连接、通路以及连通基本概念的联系与区别。
数字图像处理-期中考试
期中考试非线性平滑——中值滤波一. 实验目的1. 了解统计排序滤波器在数字图象处理中的作用；2. 理解中值滤波的原理、特点、适用对象；3. 掌握中值滤波的各种方法。
二. 实验原理中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器是一种统计排序滤波器，用象素邻域内各灰度级排序的中值来代替该象素的灰度级（用一个奇数点的移动窗口， 将窗口中心点的值用窗口内的中值代替），一定条件下，可以克服线性滤波器（如邻域平滑滤波等）所带来的图象细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效（中值滤波的输出与输入噪声的密度分布有关，对随机噪声的抑制能力，中值滤波比平均值滤波要差一些；但对脉冲干扰，特别是脉冲宽度小于窗口一半、相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波的效果较好）。
设有一个一维序列f 1, f 2, …, f n ，取窗口长度（点数）为m （m 为奇数），对其进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m 个数f i-v , …, f i-1, f i , f i +1, …, f i+v （其中f i 为窗口中心点值，v =(m -1)／2）， 再将这m 个点按其数值大小排序，取其序号为中心点的那个数作为滤波输出。
用数学公式表示为：21-=∈=+-m v ,N i }f ,f ,,f {Med y v i i v i i （4—1） 这样处理的特点是：周期小于m/2（窗口一半）的脉冲会被抑制，而周期大于m/2（窗口一半）的脉冲得到保留，在窗口内单调增加或单调减少的序列， 中值滤波输出信号仍保持输入信号不变（利用这个特点，可以使中值滤波既能去除图象中的噪声，又能保持图象中一些物体的边缘）。
同理，二维中值滤波可由下式表示：}{ij Aij f Med y = （4—2） 式中：A 为窗口； {f ij }为二维数据序列。
这样处理的特点是：当在窗口内，被噪声污染的象素不超过滤波器区域的一半时，噪声会被抑制；当在窗口内，被噪声污染的象素超过滤波器区域的一半时，噪声会得到保留。
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贺文龙2008118029 电信
期中作业图像的变换域压缩编码
实验内容：设计一种基于变换域的压缩编码方法（如DCT，DHT等），并在变换域设计一种系数量化方案压缩图像。
实验代码
一、
clear all;
close all;
clc
I=imread('lenna.jpg')
I=rgb2gray(I);
I=im2double(I) %转换图像矩阵为双精度型。
J=dct2(I);
T=dctmtx(8) %产生二维DCT变换矩阵
a1=[16 11 10 16 24 40 51 61;
12 12 14 19 26 58 60 55;
14 13 16 24 40 57 69 56;
14 17 22 29 51 87 80 62;
18 22 37 56 68 109 103 77;
24 35 55 64 81 104 113 92;
49 64 78 87 103 121 120 101;
72 92 95 98 112 100 103 99 ];
for i=1:8:200
for j=1:8:200
P=I(i:i+7,j:j+7);
K=T*P*T';
I2(i:i+7,j:j+7)=K;
K=K./a1; %量化
K(abs(K)<0.03)=0;
I3(i:i+7,j:j+7)=K;
end
end
figure;
imshow(I2);
title('DCT变换后的频域图像'); %显示DCT变换后的频域图像
for i=1:8:200
for j=1:8:200
P=I3(i:i+7,j:j+7).*a1; %反量化
K=T'*P*T;
I4(i:i+7,j:j+7)=K;
end
end
figure;
imshow(I4);
title('复原图像');
B=blkproc(I,[8,8],'P1*x*P2',T,T')
%计算二维DCT，矩阵T及其转置是DCT函数P1*X*P2的参数
mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 ]
%二值掩模，用来压缩DCT系数，只留下DCT系数中左上角的10个
B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask) %只保留DCT变换的10个系数
I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T) %重构图像
figure
imshow(I)
title('原始图像');
figure
imshow(I2);
title('压缩图像');
figure
imshow(J);
figure
mesh(J) %画出J的立体网状图
colorbar('horiz') %在水平条方向用不同的颜色表示曲面的高度
二、运行结果分析
执行程序产生的二维DCT变换矩阵T如下：
T =
0.3536 0.3536 0.3536 0.3536 0.3536 0.3536 0.3536 0.3536
0.4904 0.4157 0.2778 0.0975 -0.0975 -0.2778 -0.4157 -0.4904
0.4619 0.1913 -0.1913 -0.4619 -0.4619 -0.1913 0.1913 0.4619
0.4157 -0.0975 -0.4904 -0.2778 0.2778 0.4904 0.0975 -0.4157
0.3536 -0.3536 -0.3536 0.3536 0.3536 -0.3536 -0.3536 0.3536
0.2778 -0.4904 0.0975 0.4157 -0.4157 -0.0975 0.4904 -0.2778
0.1913 -0.4619 0.4619 -0.1913 -0.1913 0.4619 -0.4619 0.1913
0.0975 -0.2778 0.4157 -0.4904 0.4904 -0.4157 0.2778 -0.0975
图1 lenna的原始图像
图2 DCT变换后的频域图像
分析：通过矩阵a1只对图像左上角的一部分进行了DCT变换后的频域处理。
图3 复原图像
分析：对图2左上角变换后的频域图像进行反量化得到复原图像，因此复原图像就只有原图像的左上角一部分。
图4 压缩图像
分析：只保留DCT变换的10个系数，运用逆DCT变换，对图像进行重构，从而得到原图像的压缩图像。
图5 二维离散余弦变换图像
分析：直接运用函数dct2对原图像进行二维离散余弦变换。
图6 二维离散余弦变换的立体网状图
分析：在图中的最下面一行表示在水平条方向用不同的颜色表示曲面的高度，根据图5显示的二维离散余弦变换图像知在图像的左上角曲面的高度有所不同，因此在图像左上角部分的立体网状图呈现出图6的情况。
三、结论
相关技术日新月异的进步，使得数字图像相关技术的应用越来越广泛。
数字图像以其较之于传统文字信息大得多的信息量，更加符合人们接受信息的习惯的特点，已经渗透到社会生活的各个方面。
数字图像的固有缺陷是其特别巨大的数据量，与传输网络有限的传输能力形成了一对矛盾，成为制约数字图像应用的瓶颈。
因此数字图像的压缩编码与传输是非常有实际使用价值的热点研究问题。
本文通过研究设计一个基于DCT变换的图像压缩编码的matlab实现，得到了下面的结论：
上述的图像压缩编码算法，采用了JPEG的核心离散余弦变换算法。
DCT是正交变换，它可以将8*8图像的空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT算法的性能很好，它有快速算法，因此它在软件中容易实现；而且DCT算法是对称的，所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。
仿真结果说明了当图像压缩比增大时，也即压缩效率减小时，图像的质量也将降低，人们可以根据需要的图像的质量来规定压缩比的大小。
图像经过不同的压缩比后，图像的质量变化的同时，图像的信噪比也跟着变化。
压缩比增大时，则在信道传输的时候丢失的信息就越多，这样使得信号与噪声的比值变小。
利用MATLAB仿真软件来实现离散余弦变换的图像压缩，具有方法简单、速度快、误差小的优点，免去了大量矩阵计算，大大提高了图像压缩的效率和精度。