数字图像处理题库
《数字图像处理》试题及答案
一． 名词解释 1. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元） ，各点（或像元）的灰度值经量化用离 散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2. 图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质 的信息的一种形式。 3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字 图像的过程。 4. 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 5. 无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。 6. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度 直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 7. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 8、8-连通的定义：对于具有值 V 的像素 p 和 q ,如果 q 在集合 N8(p)中,则称这两个像素是 8-连通的。 9、中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值 作为当前像元的输出值。 10、像素的邻域： 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q 为任意整数。像素的四邻域：像素 p(x,y)的 4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 11、灰度直方图：以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。 12.无失真编码：无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 13.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正 原图像之灰度值。
一、 单项选择题 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：D A. 0 B.255 C.6 D.8 2.图象与灰度直方图间的对应关系是： B A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不对 3. 下列算法中属于图象锐中值滤波 4.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 5、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、HSV 6. 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 7.采用模板［-1 1］主要检测__C_方向的边缘。A.水平 B.45° C.垂直 D.135° 8.对一幅 100100 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 A.2:1 B.3:1 C.4:1 D.1:2 40000bit，则图象的压缩比为： A 9.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 10.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 11、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 12、数字图像处理研究的内容不包括 D。 A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储 13、将灰度图像转换成二值图像的命令为 C A．ind2gray B．ind2rgb C．im2bw D．ind2bw 14.像的形态学处理方法包括（ D ） A.图像增强 B.图像锐化 C 图像分割 D 腐蚀 15.一曲线的方向链码为 12345，则曲线的长度为 D a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 16.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： B a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 17.二值图象中分支点的连接数为： D a.0 b.1 c.2 d.3 二、 填空题 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在 频率域 进行。 2.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 。 3.依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 4.存储一幅大小为 1024×1024，256 个灰度级的图像，需要 8M bit。 5、一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模 块组成。 受到抑制而让 低频成分 顺利通过，从而实现图像平滑。 6、低通滤波法是使 高频成分 7、一般来说，采样间距越大，图像数据量 少 ，质量 差 ；反之亦然。 8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为 统计分析法 和结构分析法两大类。 9、直方图修正法包括 直方图均衡 和 直方图规定化 两种方法。 10、图像压缩系统是有 编码器 和 解码器 两个截然不同的结构块组成的。 和 8-邻域 。 11、图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域 12. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰 度代替（设灰度级为 256），所得到的图像将亮度增加 ，对比度减少 。 13、数字图像处理，即用计算机 对图像进行处理。
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数字图像处理题库试题库得收集:直接打开百度⽂库,这样⽐较全⾯⼀些输⼊:数字图像处理试题习题名词解释:选择题1、数字图像得_____D___。
A空间坐标离散,灰度连续B灰度离散,空间坐标连续C两者都就是连续得D两者都就是离散得2、图像灰度量化⽤6⽐特编码时,量化等级为_____B___。
A 32个B 64个C128个 D 256个3、下⾯说法正确得就是:( B )A、基于像素得图像增强⽅法就是⼀种线性灰度变换;B、基于像素得图像增强⽅法就是基于空间域得图像增强⽅法得⼀种;C、基于频域得图像增强⽅法由于常⽤到傅⾥叶变换与傅⾥叶反变换,所以总⽐基于图像域得⽅法计算复杂较⾼;D、基于频域得图像增强⽅法⽐基于空域得图像增强⽅法得增强效果好。
1、采⽤幂次变换进⾏灰度变换时,当幂次取⼤于1时,该变换就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图像同时存在过亮与过暗背景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、RGBB、CMY或CMYK4、采⽤模板［-1 1］T主要检测( A )⽅向得边缘。
A、⽔平B、45?C、垂直D、135?5、下列算法中属于图象锐化处理得就是:( 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与图像功率谱。
A、逆滤波B、维纳滤波C、约束最⼩⼆乘滤波D、同态滤波9、⾼通滤波后得图像通常较暗,为改善这种情况,将⾼通滤波器得转移函数加上⼀常数量以便引⼊⼀些低频分量。
这样得滤波器叫B。
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1.选择一副图像eight.tif.设宜输入/输出变换的灰度级范115], a=0.3,b=5,c=3,d=6oI=imreadCeight.tif);I=im2double(I);Il=0.3.*I+5/255;12=3 卢1+6/255;subplot( 1,3,1 )；imshow(I);title(,原始图像')；subplot( 1,3,2);imshow(11 );tiUcCa=O・3,b=5');subplot( 13,3 );imshow(I2);title(,a=3.b=6,);2.设置非线性扩展函数的参数c=2, r=1.5,对图像eight.tif进行变换。
I=imread('eight.tif);c=2;r=1.5;S=imadjust(I,[],[],r)*c;subplot( 121 )；imshow(I);title(,原始图像')；subplot( 122);imshow(S);Mlc(‘非线性扩展的图像')；3.采用灰度倒置变换函数s=255-r进行图像eight.tif变换timreadCeight.tif);I=im2doubIe(I);a=-l;b=255;S=a.*I+b/255;subplot( 1,2,1 );imshow(I);title(r原始图像')；subplot( 122);imshow(S);tiUc('变换后的图像')；4.对图像eight.tif进行旋转45度和180度I=imread('eight.tif);J=imrotate(L60/bilinear*);K=imrotate(IJ 80/bilineaf);subplot( 13,1 );imshow(I);title(,原始图像')；subplot( 13,2);imshow(J);title(*旋转60 图像')；subplo((l,3,3);imshow(K);titlcC旋转180 图像')；5.选取一副图像eight.tif,进行离散傅里叶变换，将英中心移到零点，得到其离散傅里叶变换。
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数字图像处理复习习题库将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个像素的平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利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，反之则后者消除噪声的效果较好。
3.比较均值滤波和中值滤波对图像的椒盐噪声和高斯噪声抑制过程中的优势，并说明其原因。
对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。
其原因为：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。
因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。
其原因是：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。
因为图像中的每点都是污染点，所中值滤波选不到合适的干净点。
因为正态分布的均值为0，所以根据统计数学，均值可以消除噪声。
4.伪彩色增强和假彩色增强有何异同点？伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。
相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点，将目标用人眼敏感的颜色表示。
5.图像几何失真校正的主要步骤。
（1）空间变换：对图像平面上的像素进行重新排列以恢复原空间关系；（2）灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。
6.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为-1-11111-411（梯度算子）（Laplacian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。
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试题库一、填空题：1．彩色图像的灰度化处理，将真彩色图像转化成256色灰度图像。
要求：转换关系为：Gray(i,j)=0.11R(i,j)+0.59G(i,j)+0.3B(i,j)(1) 获取原图像像素的首地址，及图像的高度和宽度；(2) 得到像素的蓝、绿、红的三个分值；(3) 按照公式要求，计算Gray(i,j)；(4) 将该值返回给蓝、绿、红三个分量。
void MakeColorDib::MakegGray(){BYTE *p_data;int wide,height,DibWidth;p_data=this->GetData ();wide=this->GetWidth ();height=this->GetHeight ();DibWidth=this->GetDibWidthBytes();for(int j=0;j< height；j++ )for(int i=0;i< DibWidth；i+=3){BYTE* pbyBlue = p_data++; //得到蓝色值BYTE* pbyGreen = p_data++; //得到绿色值BYTE* pbyRed = p_data++; //得到红色值BYTE r = *pbyRed;BYTE g = *pbyGreen;BYTE b = *pbyBlue;gray =0.11*r+0.59*g+0.3*b*pbyBlue = gray; //将取到的最大值赋给像素的蓝分量*pbyGreen = gray; //将取到的最大值赋给像素的绿分量*pbyRed = gray; //将取到的最大值赋给像素的红分量}for(int j= height/3;j<2*height/3;j++) // 每行for(int i=0;i<DibWidth;i++) // 每列{int a=*p_data; //取得当前点的值*p_data=255-a; //取反p_data++; //指向下一指针}for(int j=2*height/3;j<height;j++) // 每行for(int i=0;i<DibWidth;i++) // 每列{BYTE* pbydata = p_data++; //取得当前点的值BYTE a=*pbydata; //传给临时变量*pbydata=(a>128)?a:(255-a); //调整}}2．目标物体的轮廓提取。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 滤波C. 边缘增强D. 色彩调整答案：B. 滤波2. 在数字图像处理中，以下哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.小波变换C.拉普拉斯变换D.直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种操作可以提高图像的对比度？A. 增加亮度B. 减小对比度C. 增加饱和度D. 应用低通滤波答案：A. 增加亮度4. 在图像分割中，Otsu's方法是基于什么原则来自动确定阈值的？A. 最大类间方差B. 最小类内方差C. 最大熵原则D. 最小误差率答案：A. 最大类间方差5. 下面哪种格式不是用于存储数字图像的常见文件格式？A. JPEGB. PNGC. RAWD. MP3答案：D. MP3二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指图像中像素点的灰度值或者颜色值。
答案：像素2. 使用中值滤波器处理图像可以有效地去除__________噪声。
答案：椒盐3. 在图像处理中，__________是指通过计算像素点之间的差异来突出图像中的特定结构或特征。
答案：边缘检测4. __________变换可以将图像从空间域转换到频率域，便于分析图像的频率成分。
答案：傅里叶5. 直方图是表示图像中__________的分布情况。
答案：像素强度三、简答题1. 简述数字图像处理的基本步骤。
答：数字图像处理的基本步骤通常包括图像获取、预处理（如去噪、增强）、图像分割、特征提取和图像识别等。
2. 说明数字图像滤波的主要作用。
答：数字图像滤波的主要作用包括去除噪声、平滑图像、边缘检测、图像锐化等，以改善图像质量，为后续的图像分析和处理提供更好的图像数据。
3. 描述直方图均衡化的原理及其作用。
答：直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法。
它通过调整图像中像素值的分布，使其更加均匀，从而使图像的对比度在整个范围内得到增强。
数字图像处理考试复习试题
数字图像处理考试复习试题一、单项选择题（本大题10~20小题，每小题1分）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. 82、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3、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4、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5、一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为( )。
A. 5B. 4C. 5.83D. 6.246、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D. Laplacian 增强7、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8、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°9、二值图象中分支点的连接数为：( )A. 0B. 1C. 2D. 310. 对一幅100×100 像元的图象，若每像元用8 bit 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. 1:211、下列哪种图像代数运算可以完成“运动检测”：( )A. 加运算B. 减运算C. 乘运算D. 除运算12、一幅800×600的24位真彩色图像，其红色分量数据量为（）Byte。
A. 800×600；B. 800×600×3；C. 800×600×8D. 800×600×3×813、下列那种数学形态学操作能在二值图像中检测出某特定形状的对象：（）A. 开运算B. 闭运算C. 边界提取D. 击中击不中变换14、下图1是标准测试图像Lena图，对该图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示，这是经过（）处理得到的。
数字图像处理试题集
A、图像镜像
B、图像旋转
C、图像放大
） D、图像缩小
2、假设 是原始图像
的像素点坐标；图像的大小是 M*N；
是使用公式
对图像 F 进行变换得到的新图像
A、图像镜像
B、图像旋转
的像素点坐标。该变换过程是（）
C、图像放大
D、图像缩小
3、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：（
）
A、图像的缩小只能按比例进行。
）
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。
2、伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的
）
5、数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（
）
6、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（
）
7、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。（
）
8、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。（
）
9、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。（
）
10、采样是空间离散化的过程。（
）
四、简答题 1、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
2、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
3、简述二值图像与彩色图像的区别。
4、简述二值图像与灰度图像的区别。
5、简述灰度图像与彩色图像的区别。
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《数字图像处理》题库
第一章：绪论
1.图像的概念
2.模拟图像的概念
3.数字图像的概念
4.图像处理的概念
5.数字图像处理的概念
6.模拟图像处理的概念
7.数字图像处理学的概念
8.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？
9.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系?
10.数字图像处理主要应用有哪些？举例说明。
第二章
1.视网膜中有哪两类光敏细胞，每类光敏细胞的作用是什么？
2.消色物体和有色物体的概念。
3.光源的光谱成分对物体颜色有什么影响？
4.图像数字化的概念。
5.像素的概念，有哪两个属性？
6.采样、量化的概念。
7.如何计算一幅图像的大小？
8.二值图像、灰度图像、彩色图像的概念。
9.采样、量化参数与数字化图像间的关系。
10.图像直方图的概念。
11.图像直方图的性质与应用。
12.如给出一幅图像，能计算各灰度的频率并绘制出图像直方图。
13.邻域的概念。
14.局部处理、点处理和邻域处理的概念。
15.跟踪处理、窗口处理和模板处理的概念。
16.多重图像数据存储方式有哪三种？
17.图像对比度和相对对比度的概念。
18.BMP图像文件存储格式一般由哪几部分组成？
19.图像特征、特征提取、特征参数、特征向量、特征空间的概
念
20.噪声的概念。
21.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？
22.灰度直方图有哪些应用？从灰度直方图能获得图像哪些信息？
23.
24.3种不同作用的点运算。
25.什么是局部处理？你所学的算法总哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。
26.窗口处理与模块处理有何区别与联系？
第四章
1.图像增强的概念。
2.空间域增强的概念。
3.频率域增强的概念。
4.线性变换的作用及其计算。
5.分段线性变换的作用。
6.指数变换、对数变换的作用。
7.直方图修正法有哪两种？
8.直方图均衡化处理的基本步骤。
9.均值方法（局部平滑、非加权邻域平均）计算及该方法的优缺点？
10.超限像素平滑算法原理。
11.灰度最相近的K个邻点平均法的原理。
12.梯度倒数加权平滑法算法原理。
13.最大均匀平滑算法原理。
14.有选择保边缘平滑算法原理。
15.空间低通滤波的概念及具体过程。
16.中值滤波原理及计算。
17.图像锐化的概念。
18.给定一幅图像，能用梯度算子、Robert算子、Prewitt算子，Sobel算子进行图像锐化计算。
19.给定二阶的拉普拉斯算子，能进行图像锐化计算。
20.高通滤波的概念。
给定高通滤波算子，能进行图像锐化计算。
21.图像频率域增强处理的一般过程。
22.给定一个频域的图像和频域滤波器，能进行频域滤波计算。
23.在频域中，有哪些常见的高通、低通滤波器？
24.同态滤波增强处理的一般步骤。
25.为什么采用彩色增强技术，有哪两类彩色增强处理技术？
26.伪彩色增强处理有哪些常用方法，每种方法是如何实现的？
27.什么是假彩色增强？它与伪彩色有何区别？
28.表色系的概念。
29.RGB表色模型是如何表达颜色的？
30.HSI圆柱体模型是如何表达颜色的？
31.有哪些图像代数方法，每种方法作用是什么？
32.图像增强的目的是什么？有什么作用？它包含哪些内容？
33.写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和240的线性变换。
34．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函数？什么情况下采用直方图均衡化法增强图像。
35.对下图作3*3
36.
37.低通滤波中常用有几种滤波器？
38.图像锐化处理中有几种方法？计算第35题中图像的梯度。
第五章
1.为什么进行图像几何校正？几何校正的步骤。
2.有哪些像素灰度内插方法？
3.若f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,分别按最近邻元法、双线性内插法确定点(1.2,1.6)的灰度值。
4.图像放大、缩小的原理。
第七章
1.图像分割、区域的概念。
2.根据分割途径，图像分割可以分为哪四大类？
3.图像边缘的概念，常用的图像边缘有哪些？
4.有哪些常用的一阶边缘检测算子？
5.拉普拉斯边缘检测算子及其特点。
6.Marr算子及其特点。
7.光栅跟踪扫描算法连接边缘的过程。
8.简述Hough变换检测直线的原理。
9. Hough变换检测直线算法的步骤。
10.区域分割和区域增长二者有何区别？
11.峰谷法图像分割原理。
12.判断分析法图像分割原理。
13.最佳熵自动阈值法图像分割原理。
14.区域分割中，特征空间聚类的基本思想。
15.K均值聚类方法的基本步骤。
16.区域增长中有哪些常用方法？
17.简单区域扩张方法的基本过程。
18.分裂合并方法的基本原理和算法步骤。
第八章
1.邻接概念（4邻接、8邻接）。
2.像素连接与像素连接成分的概念。
3.孔、单连接成分和多连接成分的概念。
4.二值图像欧拉数的概念与计算。
5. 1像素连接成分的欧拉数的概念和计算。
6.二值图像中，某1值像素连接成分的计算（含4邻接、8邻接）
7.二值图像中，根据像素的连接数不同，可将图像中的点分为哪些类型？
8.二值图像中有哪些常用的距离？
9.给出一幅二值图像，按8邻接方式进行像素的标记。
10.膨胀的概念及膨胀计算。
11.腐蚀的概念及腐蚀计算。
12.距离变换求骨架的算法过程。
13.细化的概念，8邻接细化中Hiditch方法细化算法。
14.二值图像处理中，边界跟踪算法步骤。
15.二值图像的欧拉数与二值图像的连接成分之间的关系，数字0,4,8和字母B,i,r,d的欧拉数各为多少？（1值像素按8邻接关系）16.对下面的图像用状态法（峰谷法）进行二值化，要求：计算二值图像的欧拉数（提示：1像素按8邻接关系计算，可利用像。