(完整word版)数字图像处理期末考题
数字图像期末考试试题
数字图像期末考试试题# 数字图像处理期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 在数字图像处理中，灰度化处理通常使用以下哪种方法？A. 直接取RGB三个通道的平均值B. 只取红色通道C. 只取绿色通道D. 只取蓝色通道2. 边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，以下哪个算法不是边缘检测算法？A. Sobel算子B. Canny算子C. Laplacian算子D. Gaussian模糊3. 在图像增强中，直方图均衡化的目的是什么？A. 增加图像的对比度B. 减少图像的噪声C. 改善图像的色彩D. 锐化图像的边缘4. 以下哪个是图像滤波中常用的高通滤波器？A. 高斯滤波器B. 均值滤波器C. Laplacian滤波器D. 中值滤波器5. 在图像分割中，阈值分割法是基于什么原理？A. 图像的纹理特征B. 图像的灰度分布C. 图像的颜色分布D. 图像的几何形状## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数字图像的基本属性及其在图像处理中的重要性。
2. 描述图像锐化的基本步骤，并解释为什么锐化可以提高图像的可读性。
3. 解释什么是图像的傅里叶变换，并简述其在图像处理中的应用。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一个大小为 \( 256 \times 256 \) 的灰度图像，其像素值范围从0到255。
计算该图像的直方图，并说明如何根据直方图进行图像的对比度增强。
2. 假设有一个图像，其尺寸为 \( 100 \times 100 \) 像素，且每个像素的灰度值为 \( g(x, y) \)。
请写出使用高斯滤波器对图像进行平滑处理的公式，并描述其对图像噪声的影响。
## 四、综合应用题（共30分）1. 描述如何使用Canny边缘检测算法进行图像边缘的提取，并解释其算法的步骤和原理。
2. 给出一个实际应用场景，说明如何利用图像分割技术来解决该场景中的问题。
## 五、论述题（共30分）1. 论述数字图像处理在医学成像领域的应用，并讨论其对提高诊断准确性的潜在影响。
数字图像处理期末考试及答案.doc
《数字图像处理》复习指南选择题I 、 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进 彷曾强。
（B ）A 图像整体偏暗 B图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过喑背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性 （B ）A 平均灰度B 图像对比度 图像整体亮度 D 图像细节计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A 、RGB B 、CMY 或 CMYK采用模板［-1 IIP 主要检测（A 3、4、 C 、HSI D 、HSV ）方向的边缘。
D.1350 C ） D .中值滤波 A.水平 B.450 C.垂直5、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波6、 维纳滤波器通常用于（ C ）A^去噪 B 、减小图像动态范围7、彩色图像增强时， 型。
A. C. 8、 A. C. 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（ B ）A.巴特沃斯高通滤波器B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器10、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 II 、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波12、一幅256*256的图像,若灰度级数为16, A. 256K B.512K C. IM C.2M 13、 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：（D ）C 、复原图像D 、平滑图像 ）处理可以采用RGB 彩色模 B. D. 同态滤波 中值滤波直方图均衡化加权均值滤波 旦滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
逆滤波 B.维纳滤波约束最小二乘滤波 D.同态滤波B ） D.都不C ） D.中值滤波 则存储它所需的比特数是：（A ）a. 0b.255c.6d.814、下列算法中属于局部处理的是：(D)a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波15、下列算法中属于点处理的是：(B)a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：(C)a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波placian增强17、设灰度图中每一个像素点由1个字节表示，则可表示的灰度强度范围是(B) A. 128 B. 256 C. 36 D. 9618.对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D )A低通滤波B Laplace微分C邻域平均D中值滤波19.将图像“name.tif”存储到文件中的命令(C )A、imread('name.tif') Bload C、imwrite('name.tif') D、imshow('name.tif')20.计算机显示设备使用的颜色模型是(A )A.RGBB. HSVC. CMYD.以上都不对21.下列关于直方图的叙述错误的是(D )A.描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B.描述图像中不同灰度级像素出现的次数C.没有描述出像素的空间关系D.直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果22.锐化滤波器的主要用途不包括( B)A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C.图像识别中分割前的边缘提取D.锐化处理恢夏过度钝化、暴光不足的图像23.假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关f(x,y)的傅里叶变换说法中不正确(C )A.在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B.一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现D.傅里叶变换具有线性移不变性24.列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D )A.与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像反原技术追求恢笈原始图像的一种近似估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现A、box模板B、中值滤波器27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B ）A、图像面积放大B、图像面值缩小28、下列算法中属于局部处理的是（D ）A、灰度线性变换B、二值化C^ gauss模板C、图像面积不变C、傅里叶变换D、prewittD、图像边界变圆D、中值滤波25、下列哪一个模板可用于图像平滑（AA 、1/91/91/9B、111C、1/31/31/3D、・-1-1 1/91/91/91-811/31/31/3-18-1 1/91/91/91111/31/31/3-1-1-126、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器（B）判别正确、错误1.图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。
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[题目]数字图像[参考答案]为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔地划分成多个等级（层次），也即均匀量化，以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数（灰度值）的图像形式称为数字图像。
图像处理[参考答案]是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
题目]数字图像处理[参考答案]是指利用计算机技术或其他数字技术，对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
一、绪论(名词解释，易，3分)[题目]图像[参考答案]是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。
一、绪论(简答题，难，6分)[题目]什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？[参考答案]“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。
图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，或者说图像是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像；数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。
[题目]简述研究图像恢复的基本思路。
[参考答案]基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面日，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
一、绪论(简答题，易，5分)[题目]简述研究图像变换的基本思路。
[参考答案]基本思路是通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理的过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
一、绪论(简答题，易，5分)[题目]简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。
数字图像处理_期末考试及答案(三篇)
《数字图像处理》试卷答案（2009级）一、名词解释(每题4分，共20分)1．灰度直方图：灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。
它是多种空间域处理技术的基础。
直方图操作能够有效用于图像增强；提供有用的图像统计资料，其在软件中易于计算，适用于商用硬件设备。
灰度直方图性质：1）表征了图像的一维信息。
只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。
2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。
一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。
3）子图直方图之和为整图的直方图。
2．线性移不变系统：一个系统，如果满足线性叠加原理，则称为线性系统，用数学语言可作如下描述：对于，若T[a+b]=aT[]+bT[]=a+b(2.15)则系统T[·]是线性的。
这里，、分别是系统输入，、分别是系统输出。
T[·]表示系统变换，描述了输入输出序列关系，反映出系统特征。
对T[·]加上不同的约束条件，可定义不同的系统。
一个系统，如果系统特征T[·]不受输入序列移位（序列到来的早晚）的影响，则系统称为移不变系统。
由于很多情况下序号对应于时间的顺序，这时也把“移不变”说成是“时不变”。
用数学式表示：对于y(n)= T[x(n)] 若y(n-)=T[x(n-)] (2.16)则系统是移不变的。
既满足线性，又满足移不变条件的系统是线性移不变系统。
这是一种最常用、也最容易理论分析的系统。
这里约定：此后如不加说明，所说的系统均指线性移不变/时不变系统，简称LSI/LTI系统。
3．图像分割：为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)而目前广为人们所接受的是通过集合所进行的定义：令集合R代表整个图像区域，对R的图像分割可以看做是将R分成N个满足以下条件的非空子集R1，R2，R3，…，RN；（1）在分割结果中，每个区域的像素有着相同的特性（2）在分割结果中，不同子区域具有不同的特性，并且它们没有公共特性（3）分割的所有子区域的并集就是原来的图像（4）各个子集是连通的区域4．数字图像处理：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。
(完整)数字图像处理考试卷以及答案
数字图像处理一、填空题（每题1分，共15分）1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事2、存储一幅大小为10241024⨯，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。
3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。
4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。
5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上.7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度亮度 。
8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：min max min ((,))*255/()g x y g g g --二、选择题（每题2分，共20分）1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强.（ B ）A 图像整体偏暗B 图像整体偏亮C 图像细节淹没在暗背景中D 图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
（ B )A 平均灰度B 图像对比度C 图像整体亮度D 图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A )A 、RGB B 、CMY 或CMYKC 、HSID 、HSV4、采用模板[—1 1］T 主要检测（ A ）方向的边缘。
A.水平B.45° C 。
垂直 D.135°5、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C )A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A 、去噪B 、减小图像动态范围C 、复原图像D 、平滑图像7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。
A. 直方图均衡化B. 同态滤波C 。
加权均值滤波 D. 中值滤波8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱.A 。
逆滤波B 。
维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D 。
(完整word版)数字图像处理期末复习资料
1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类：静态图像，动态图像4）按时空分布分类：二维图像，三维图像3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解4数字图像处理方法：1）空域法2）变换域法5什么是数字图像的采样和量化？采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。
量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。
6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。
邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。
连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则第二章1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。
而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率,5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换？如果可以如何转换？二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，转换函数（23页6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？采样间隔是决定图像分辨率的主要参数1 FFT的基本思想是什么?？利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项，把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。
【数字图像处理】期末复习资料及期末模拟试卷(含答案)doc(DOC)
Digital Image Processing Examination1. Fourier Transform problem.1） F or an image given by the function f(x,y)=(x+y)3 where x,y are continuous varibales; evaluatef(x,y)δ(x-1,y-2) and f(x,y)* δ(x-1,y-2),where δ is the Dorac Delta function.2） F or the optical imaging system shoen below,consisting of an image scaling and two forwardFourier transforms show that the output image is a scale and inverted replica of the original3) three binary images (with value 1 on black areas and value 0 elsewhere) are shown below. Sketch the continuous 2D FT of these images(don’t do this mathematically, try to use instead the convolution theorem and knowledge of FTs of common functions)2. The rate distortion function of a zero memory Gaussian source of arbitary mean and variance σ2 with respect to the mean-square error criterion is⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤=2220log 21)(σσσD D for D D Ra) Plot this functionb) What is D max c) If a distortion of no mor than 75% of the source’s variance is allowed, what is the maximumcompression that can be achieved?3. The PDF of an image is given by Pr(r) as shown below. Find the transform toconvert the image's PDF to Pr(z). Assume continuity, and find the transform in terms of r and z. Explain the transformation.4. A certain inspection application gathers black & white images of parts as they travel along a con-veyor belt. It is necessary to sort the parts into two categories: parts with holes and parts with-out holes. An example of an image that might be taken by the inspection camera is shown at the right. Propose a method to identify and locate the objects of each category in the image so that they can be picked up by a robotic system and placed in different bins. Assume that the imaging system knows where each image pixel is located on the conveyor belt at every point in time.Provide an annotated flow chart of the algorithm you propose.5.In a given application, an averaging mask is applied to input images to reduce noise and then aLaplacian mask is applied to enhance small details. Would mathematics predict that the result should be the same if the order of the operations were reversed? What practical issues would be encountered in computer implementation?Digital Image Processing Examination1. A preprocessing step in an application of microscopy is concerned with the issue ofisolating individual round particles from similar particles that overlap in groups of two or more.Assuming that all particles are of the same size, propose a morphological algorithm that will produce an image that contains only the isolated (non-overlapping) particles that are not in contact with the boundary of the image.2. An image represented by a continuous function f(x, y) is w = 2 cm wide and h = 3 cm high. The imageis to be converted to an array of pixels by a scanner whose response is zero above 80 lines/centimeter in both the horizontal and vertical directions. The discrete image is represented by an array ˆf(n, m) where n and m take on integer values, 0 ~ n ~ N - 1, 0~ m ~ M-1.(a)Determine suitable values for N and M.(b)Assume that ˆf(n, m) = f(na, mb). Determine the values of a and b.(c)Determine constants A, B, C, D, E such that the DFT of fˆ can be expressed as)(00) ,() , (EvmDuniBnCmemnfAvu F+-==∑∑=(d)Find numbers (P1, P2) such that F(u + jP1, v + kP2) = F(u, v) for any integers j, k, u, v.3. The arithmetic decoding process is the reverse of the encoding procedure. Decode the message 0.23355 given the coding model.4. The gradient of a function f (x) is defined as⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=∇y f x f G G f y xComputationally, the first derivative is implemented by calculating the difference between adjacent pixels.(a) Is the following a linear operator?2122⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∇y f x f f (b) State how would you implement the above operator using differences between pixels.(c) A Sobel operator uses two masks, Hx and Hy to process an image. Explain why are two masksneeded and what do they measure?(d)Write down the masks Hx and Hy, and identify them in the followingfigures:5. The three images shown were blurred using square averaging masks of sizes n=23, 25 , and 45, respectively. The vertical bars on the left lower part of (a) and (c) are blurred, but a clear separation exists between them. However, the bars have merged in image (b), in spite of the fact that the mask that produced this image is significantly smaller than the mask that produced image (c). explain this.Digital Image Processing Examination1. An image array f(m, n) of size M1 × N1 is to be convolved with a filter array h(m, n) of size M2 × N2 to produce a new image array g(m, n).1)Write a pseudo code program that describes a method to compute g(m, n) throughthe use of Fourier transforms. The result should be the same size as would beachieved with direct convolution.2)Modify the algorithm so that it does the correlation f ~ h rather than theconvolution.2. You have the job of designing an algorithm that will count the number of objects with holes and the number of objects without holes in images of the kind shown here. Assume that the images are binary with 0 corresponding to black and 1 correspondingto white. The imaging system is of low quality and produces images that are corrupted with salt and pepper noise.The objects do not overlap or touch, but may be close to each other in any direction.They may be of any shape or size. The algorithm should not be confused by the salt and pepper noise, and should not count noise pixels as objects.Write a pseudo-code description of your algorithm. You may also include a block diagram and other information to make it understandable to a programmer. State any assumptions you make, such as: “Objects must contain at least 50 pixels.”least 50 pixels.”3. Suppose that an image has the gray-level probability density functions shown. Here, p 1(z) corresponds to objects and p 2(z) corresponds to the background. Assume that p 1=p 2 and find the optimal threshold between object and back ground pixels.4. The Sobel operator computes the following quantity at each location (x, y) in an image array, A:Gx[j,k]=(A[j+1,k+1]+2A[j+1,k]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j-1,k]+A[j-1,k-1]) Gy[j,k]=(A[j-1,k-1]+2A[j,k-1]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j,k+1]+A[j+1,k+1]) G[j,k] = |Gx[j,k]| + |Gy[j,k]|The position of A[j, k] is column j and row k of the array.The operation is implemented as the convolution of the image array A with two masks, Mx and My followed by the magnitude operation.1) Write a 3 × 3 array for each mask, Mx and My.2) What mathematical operation on an image array is approximated by the Sobeloperator? Show how the Sobel operator is related to the mathematical operation.5. Answer the following questions about morphological image processing.(a) Shown below are two tables with expressions that relate to binary morphological image processing. Associate each expression in the left table with one from the right table.(b) A well-known morphological algorithm uses the following iteration with a structuring element B.(1) Initialize X[p] = 1 for some pixel A p ∈(2) A B X Y )(⊕=(3) If X Y ≠ then set X = Y and repeat (2)An original set A is shown in (A) and an initial pixel p 2 A is shown in (B). The result after one iteration of the algorithm with structuring element⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=010111010Bis shown in (C). Fill in the result of the next two iterations by marking theappropriate pixels for the set Y in (D) and (E). In frame (F) show the result for Y that would be reached after a large number of iterations.Digital Image Processing Examination1. Consider the edge model depicted below. Sketch the gradient and Laplacian of the signal. It is not needed to compute exact numerical values in your answer. Plot of approximate shapes of the responses will be sufficient.2. The white bars in the test pattern shown are 7pixels wide and 210 pixels high. The separation between bars is 17 pixels. What would this image look like after application of .1) A 3*3 arithmetic mean filter?2) A 7*7 median filter.3) A 9*9 contraharmonic mean filter with Q=13. The video coding system introduced in the class utilizes several major components –inter-frame motion estimation, motion compensated prediction, DCT, Huffman coding,and quantization.(a)When an encoded signal can be used to reconstruct the exact value of theoriginal signal, we say the encoding method is lossless; otherwise, it’s calledlossy. A lossy coding technique introduces distortion to the signal.Which component in the above video coding system is lossy?(b)The motion compensation process in the encoder generates a motion vectorand prediction errors for each image block in the video signal. Suppose duringthe transmission of the encoded video stream, one motion vector is lost (e.g.,due to the network erasure error). What will be the visual effects of suchtransmission errors on the decoded image sequence?4.Consider a black-and-white image consisting of round and rectangular objects, as shown in the image below. Assume the sizes of the objects are fixed and known. We also know that the width and length of the rectangles are larger than the diameter of the circles. None of the rectangles are tilted. In general, the objects may overlap with each other.Design a morphological operation based system to automatically detect all the instances of the rounds objects that overlap with rectangular objects.5. An image A, represented by an N × M array of bytes, has a uniform brightnesshistogram. It is desired transform A into an image B in a way that produces a triangular brightness histogram2550,36240][≤≤=k k MNk h bDescribe a process that will accomplish the transformation. If possible, derive an equation for the transformation function. At a minimum, sketch the transformation function and indicate how you would use it in a program to compute the array B.模拟试卷一1.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。
数字图像处理试题库完整
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A 空间坐标离散，灰度连续B 灰度离散，空间坐标连续C 两者都是连续的D 两者都是离散的2、图像灰度量化用 6 比特编码时，量化等级为_______ BA 32 个B 64 个C128 个 D 256 个3. 下面说确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
（B ）A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A、RGB B 、CMY或CMYK C、HSI D、HSV4、采用模板]-1 1 ] T主要检测（A ）方向的边缘。
A. 水平B.45C.垂直D.1355、下列算法中属于图象锐化处理的是：（C ）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（C ）A、去噪B、减小图像动态围C、复原图像D平滑图像7、彩色图像增强时, C 处理可以采用RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D. 中值滤波& _B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函A 亮度增强觉B 饱和度增强 数加上一常数量以便引入一些低频分量。
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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、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。
（不要）8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。
9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。
（不要）10、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. 0b.255c.6d.8( 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d.135( 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placian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：a.0b.1c.2d.3( a )8.对一幅100⨯100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：a.2:1b.3:1c.4:1d.1:2( d )9.下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：a.梯度算子b.Prewitt 算子c.Roberts 算子d. Laplacian 算子三、简答题1.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰； 图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。
都属于图象增强，改善图象效果。
2. 将M 幅图像相加求平均可以起到消除噪声的效果，用一个n n ⨯的模板进行平滑滤波也可以起到消除噪声的效果，试比较这两种方法的消噪效果。
答：将M 幅图像相加求平均利用了M 幅图像中同一个位置的M 个像素的平均值，用一个n n ⨯的模板进行平滑滤波选用了同一幅图像中的n n ⨯个像素的平均值。
因为参与的像素个数越多，消除噪声的能力越强，所以如果M n n >⨯，则前者消除噪声的效果较好，反之后者消除噪声的效果较好。
3.如何仅利用逻辑运算提取图像中一个长方形的轮廓？（不要这道题）答：将所给图像分别向上，下，左，右各移动一个像素，得到4幅平移图像，将这4幅图像分别与所给图像进行“异或”运算，得到各个方向的边界，再对这些边界图进行“与”运算，就得到轮廓。
4.客观保真度准则和主观保真度准则各有什么特点？ 答：客观保真度准则提供了一种简单和方便的评估信息损失的方法，它用编码输入图与解码输出图的函数表示图像压缩所损失的信息量。
它不受观察者主观因素的影响。
因为很多解压图最终是供人看的，所以在这种情况下用主观的方法来测量图像的质量常更为合适。
主观保真度准则就是观察者用以评价图像质量的标准，它直接与应用目的相联系。
四、计算题1. 如果f （0）=0，f （1）=1，f （2）=1，f （3）=2， （1）求沃尔什变换；（2）求哈达玛变换。
（重点） 解：（1） W(0)=1,W(1)= 1/2-,(2)1/2,(3)0W W =-=;（2） (1)1/2,(2)1/2,(3)0H H H =-=-=。
（写出计算过程）2. 设24(,)612f x y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦，分别借助沃尔什变换的1-D 变换核和2-D 基本函数计算它的沃尔什变换。
（重点） 解： 分解(,f x y=[]12124()()3f x f y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦,利用(,0)1,g ggg====-，得到{}112()(0)(1W f f =+=,{}112(1)(0)(1)/21W f f =-=-,{}222(0)(0)(1)/23W f f =+=,{}222(1)(0)(1)/21W f f =-=-。
利用12(,)()()f x y f x f y =，则它们的沃尔什变换为12(,)()()W u v NW u W v =，得到12(0,0)2(0)(0)22312W W W ==⨯⨯=，12(0,1)2(0)(1)22(1)4W W W ==⨯⨯-=-，12(1,0)2(1)(0)2(1)36W W W ==⨯-⨯=-，12(1,1)2(1)(1)2(1)(1)2W W W ==⨯-⨯-=。
借助N=2时的沃尔什变换的基本函数直接计算，有{}(0,0)(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)/212W f f f f =+++=，{}(0,1)(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)/24W f f f f =-+-=-，{}(1,0)(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)/26W f f f f =+--=-，{}(1,1)(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)/22W f f f f =--+=。
五、程序题1、改变图像的空间分辨率% function test imagae read write and displayimageyin=double(imread('lena512.bmp')); subplot(121);imagesc(imageyin); colormap(gray);[xsize ysize]=size(imageyin)sample_image=imageyin(1:2:xsize,1:2:ysize);subplot(122);imagesc(sample_image);colormap(gray);imwrite(uint8(sample_image),'lena256.bmp');% other display image format : imshow% data format imshow : uint8% data format imagesc: double2、直方图均衡化和获取直方图（这个只考读图，不编写程序）% calculate histogram of imagesimage=double(imread('f315a1.jpg'));imageshow=image;imageshow(1,1)=0;imageshow(1,2)=255;subplot(321);imagesc(imageshow);colormap(gray);drawnow;nr=zeros(1,256);r=0:255;% for normalization number=0;[m,n]=size(image);number=m*n;for i=1:mfor j=1:nnr(image(i,j)+1)=nr(image(i,j)+1)+1;endendl=max(max(image));subplot(322);%hist(nr);plot(nr)drawnow;nr=nr/number;s=zeros(size(nr));for i=0:255for j=0:is(1+i)=s(1+i)+nr(j+1);endendgimage=size(image);for i=1:mfor j=1:ngimage(i,j)=s(image(i,j)+1);endendgimage=gimage*255.;subplot(323);imagesc(gimage);colormap(gray);drawnow;nr=zeros(1,256);% for normalization number=0;for i=1:mfor j=1:nnr(fix(gimage(i,j)+1))=nr(fix(gimage(i,j)+1))+1;endendsubplot(324);%hist(nr);plot(nr)drawnow;gimageshow=gimage;gimageshow(1,1)=0;gimageshow(1,2)=255;subplot(325);imagesc(gimageshow);colormap(gray);3、均值滤波器：I=imread('tire.tif');[M,N]=size(I);II1=zeros(M,N);for i=1:16II(:,:, i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II(:,:, i));if or(or(i= =1,i= =4),or(i= =8,i= =16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend4、理想低通滤波器：%理想低通滤波器所产生的模糊和振铃现象J=imread('lena.bmp');subplot(331);imshow(J);J=double(J);% 采用傅里叶变换f=fft2(J);% 数据矩阵平衡g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);% d0=5,15,45,65d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0;h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g))); subplot(333);imshow(g);。